[Big Data - Kafka] Kafka设计解析(四):Kafka Consumer解析

High Level Consumer很多时候,客户程序只是希望从Kafka读取数据,不太关心消息offset的处理。同时也希望提供一些语义,例如同一条消息只被某一个Consumer消费(单播)或被所有Consumer消费(广播)。因此,Kafka High Level Consumer提供了一个从Kafka消费数据的高层抽象,从而屏蔽掉其中的细节并提供丰富的语义。Consumer GroupHigh Level Consumer将从某个Partition读取的最后一条消息的offset存于ZooKeeper中(Kafka从0.8.2版本开始同时支持将offset存于Zookeeper中与将offset存于专用的Kafka Topic中)。这个offset基于客户程序提供给Kafka的名字来保存,这个名字被称为Consumer Group。Consumer Group是整个Kafka集群全局的,而非某个Topic的。每一个High Level Consumer实例都属于一个Consumer Group,若不指定则属于默认的Group。ZooKeeper中Consumer相关节点如下图所示: 很多传统的Message Queue都会在消息被消费完后将消息删除,一方面避免重复消费,另一方面可以保证Queue的长度比较短,提高效率。而如上文所述,Kafka并不删除已消费的消息,为了实现传统Message Queue消息只被消费一次的语义,Kafka保证每条消息在同一个Consumer Group里只会被某一个Consumer消费。与传统Message Queue不同的是,Kafka还允许不同Consumer Group同时消费同一条消息,这一特性可以为消息的多元化处理提供支持。实际上,Kafka的设计理念之一就是同时提供离线处理和实时处理。根据这一特性,可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时在线处理,同时使用 Hadoop这种批处理系统进行离线处理,还可以同时将数据实时备份到另一个数据中心,只需要保证这三个操作所使用的Consumer在不同的 Consumer Group即可。下图展示了Kafka在LinkedIn的一种简化部署模型。

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为了更清晰展示Kafka Consumer Group的特性,笔者进行了一项测试。创建一个Topic (名为topic1),再创建一个属于group1的Consumer实例,并创建三个属于group2的Consumer实例,然后通过 Producer向topic1发送Key分别为1,2,3的消息。结果发现属于group1的Consumer收到了所有的这三条消息,同时 group2中的3个Consumer分别收到了Key为1,2,3的消息,如下图所示。(点击放大图像)注:上图中每个黑色区域代表一个Consumer实例,每个实例只创建一个MessageStream。实际上,本实验将Consumer应用程序打成jar包,并在4个不同的命令行终端中传入不同的参数运行。High Level Consumer Rebalance注:本节所讲述Rebalance相关内容均基于Kafka High Level Consumer。Kafka保证同一Consumer Group中只有一个Consumer会消费某条消息,实际上,Kafka保证的是稳定状态下每一个Consumer实例只会消费某一个或多个特定 Partition的数据,而某个Partition的数据只会被某一个特定的Consumer实例所消费。也就是说Kafka对消息的分配是以 Partition为单位分配的,而非以每一条消息作为分配单元。这样设计的劣势是无法保证同一个Consumer Group里的Consumer均匀消费数据,优势是每个Consumer不用都跟大量的Broker通信,减少通信开销,同时也降低了分配难度,实现也更简单。另外,因为同一个Partition里的数据是有序的,这种设计可以保证每个Partition里的数据可以被有序消费。如果某Consumer Group中Consumer(每个Consumer只创建1个MessageStream)数量少于Partition数量,则至少有一个 Consumer会消费多个Partition的数据,如果Consumer的数量与Partition数量相同,则正好一个Consumer消费一个 Partition的数据。而如果Consumer的数量多于Partition的数量时,会有部分Consumer无法消费该Topic下任何一条消息。如下例所示,如果topic1有0,1,2共三个Partition,当group1只有一个Consumer(名为consumer1)时,该 Consumer可消费这3个Partition的所有数据。增加一个Consumer(consumer2)后,其中一个Consumer(consumer1)可消费2个Partition的数据(Partition 0和Partition 1),另外一个Consumer(consumer2)可消费另外一个Partition(Partition 2)的数据。再增加一个Consumer(consumer3)后,每个Consumer可消费一个Partition的数据。consumer1消费partition0,consumer2消费partition1,consumer3消费partition2。再增加一个Consumer(consumer4)后,其中3个Consumer可分别消费一个Partition的数据,另外一个Consumer(consumer4)不能消费topic1的任何数据。此时关闭consumer1,其余3个Consumer可分别消费一个Partition的数据。接着关闭consumer2,consumer3可消费2个Partition,consumer4可消费1个Partition。再关闭consumer3,仅存的consumer4可同时消费topic1的3个Partition。Consumer Rebalance的算法如下:
  • 将目标Topic下的所有Partirtion排序,存于PT
  • 对某Consumer Group下所有Consumer排序,存于CG,第i个Consumer记为Ci
  • N=size(PT)/size(CG),向上取整
  • 解除Ci对原来分配的Partition的消费权(i从0开始)
  • 将第i∗N到(i+1)∗N−1个Partition分配给Ci
  • 目前,最新版(0.8.2.1)Kafka的Consumer Rebalance的控制策略是由每一个Consumer通过在Zookeeper上注册Watch完成的。每个Consumer被创建时会触发 Consumer Group的Rebalance,具体启动流程如下:
  • High Level Consumer启动时将其ID注册到其Consumer Group下,在Zookeeper上的路径为/consumers/[consumer group]/ids/[consumer id]
  • /consumers/[consumer group]/ids上注册Watch
  • /brokers/ids上注册Watch
  • 如果Consumer通过Topic Filter创建消息流,则它会同时在/brokers/topics上也创建Watch
  • 强制自己在其Consumer Group内启动Rebalance流程
  • 在这种策略下,每一个Consumer或者Broker的增加或者减少都会触发 Consumer Rebalance。因为每个Consumer只负责调整自己所消费的Partition,为了保证整个Consumer Group的一致性,当一个Consumer触发了Rebalance时,该Consumer Group内的其它所有其它Consumer也应该同时触发Rebalance。该方式有如下缺陷:
  • Herd effect

    任何Broker或者Consumer的增减都会触发所有的Consumer的Rebalance

  • Split Brain

    每个Consumer分别单独通过Zookeeper判断哪些Broker和Consumer 宕机了,那么不同Consumer在同一时刻从Zookeeper“看”到的View就可能不一样,这是由Zookeeper的特性决定的,这就会造成不正确的Reblance尝试。

  • 调整结果不可控

    所有的Consumer都并不知道其它Consumer的Rebalance是否成功,这可能会导致Kafka工作在一个不正确的状态。

  • 0.9.x版本中使用中心协调器(Coordinator)。大体思想是为所有Consumer Group的子集选举出一个Broker作为Coordinator,由它Watch Zookeeper,从而判断是否有Partition或者Consumer的增减,然后生成Rebalance命令,并检查是否这些Rebalance 在所有相关的Consumer中被执行成功,如果不成功则重试,若成功则认为此次Rebalance成功(这个过程跟Replication Controller非常类似)。具体方案将在后文中详细阐述。Low Level Consumer使用Low Level Consumer (Simple Consumer)的主要原因是,用户希望比Consumer Group更好的控制数据的消费。比如:
  • 同一条消息读多次
  • 只读取某个Topic的部分Partition
  • 管理事务,从而确保每条消息被处理一次,且仅被处理一次
  • 与Consumer Group相比,Low Level Consumer要求用户做大量的额外工作。
  • 必须在应用程序中跟踪offset,从而确定下一条应该消费哪条消息
  • 应用程序需要通过程序获知每个Partition的Leader是谁
  • 必须处理Leader的变化
  • 使用Low Level Consumer的一般流程如下
  • 查找到一个“活着”的Broker,并且找出每个Partition的Leader
  • 找出每个Partition的Follower
  • 定义好请求,该请求应该能描述应用程序需要哪些数据
  • Fetch数据
  • 识别Leader的变化,并对之作出必要的响应
  • Consumer重新设计根据社区社区wiki,Kafka在0.9.*版本中,重新设计Consumer可能是最重要的Feature之一。本节会根据社区wiki介绍Kafka 0.9.*中对Consumer可能的设计方向及思路。设计方向简化消费者客户端部分用户希望开发和使用non-java的客户端。现阶段使用non-java发SimpleConsumer比较方便,但想开发High Level Consumer并不容易。因为High Level Consumer需要实现一些复杂但必不可少的失败探测和Rebalance。如果能将消费者客户端更精简,使依赖最小化,将会极大的方便non- java用户实现自己的Consumer。中心Coordinator如上文所述,当前版本的High Level Consumer存在Herd Effect和Split Brain的问题。如果将失败探测和Rebalance的逻辑放到一个高可用的中心Coordinator,那么这两个问题即可解决。同时还可大大减少 Zookeeper的负载,有利于Kafka Broker的Scale Out。允许手工管理offset一些系统希望以特定的时间间隔在自定义的数据库中管理Offset。这就要求Consumer能获取到每条消息的metadata,例如 Topic,Partition,Offset,同时还需要在Consumer启动时得到每个Partition的Offset。实现这些,需要提供新的 Consumer API。同时有个问题不得不考虑,即是否允许Consumer手工管理部分Topic的Offset,而让Kafka自动通过Zookeeper管理其它 Topic的Offset。一个可能的选项是让每个Consumer只能选取1种Offset管理机制,这可极大的简化Consumer API的设计和实现。Rebalance后触发用户指定的回调一些应用可能会在内存中为每个Partition维护一些状态,Rebalance时,它们可能需要将该状态持久化。因此该需求希望支持用户实现并指定一些可插拔的并在Rebalance时触发的回调。如果用户使用手动的Offset管理,那该需求可方便得由用户实现,而如果用户希望使用Kafka提供的自动Offset管理,则需要Kafka提供该回调机制。非阻塞式Consumer API该需求源于那些实现高层流处理操作,如filter by, group by, join等,的系统。现阶段的阻塞式Consumer几乎不可能实现Join操作。如何通过中心Coordinator实现Rebalance成功Rebalance的结果是,被订阅的所有Topic的每一个Partition将会被Consumer Group内的一个(有且仅有一个)Consumer拥有。每一个Broker将被选举为某些Consumer Group的Coordinator。某个Cosnumer Group的Coordinator负责在该Consumer Group的成员变化或者所订阅的Topic的Partititon变化时协调Rebalance操作。Consumer1) Consumer启动时,先向Broker列表中的任意一个Broker发送ConsumerMetadataRequest,并通过 ConsumerMetadataResponse获取它所在Group的Coordinator信息。ConsumerMetadataRequest 和ConsumerMetadataResponse的结构如下ConsumerMetadataRequest { GroupId => String } ConsumerMetadataResponse { ErrorCode => int16 Coordinator => Broker } 2)Consumer连接到Coordinator并发送 HeartbeatRequest,如果返回的HeartbeatResponse没有任何错误码,Consumer继续fetch数据。若其中包含 IllegalGeneration错误码,即说明Coordinator已经发起了Rebalance操作,此时Consumer停止fetch数据,commit offset,并发送JoinGroupRequest给它的Coordinator,并在JoinGroupResponse中获得它应该拥有的所有 Partition列表和它所属的Group的新的Generation ID。此时Rebalance完成,Consumer开始fetch数据。相应Request和Response结构如下HeartbeatRequest { GroupId => String GroupGenerationId => int32 ConsumerId => String } HeartbeatResponse { ErrorCode => int16 } JoinGroupRequest { GroupId => String SessionTimeout => int32 Topics => [String] ConsumerId => String PartitionAssignmentStrategy => String } JoinGroupResponse { ErrorCode => int16 GroupGenerationId => int32 ConsumerId => String PartitionsToOwn => [TopicName [Partition]] } TopicName => String Partition => int32 Consumer状态机Down:Consumer停止工作Start up & discover coordinator:Consumer检测其所在Group的Coordinator。一旦它检测到Coordinator,即向其发送JoinGroupRequest。Part of a group:该状态下,Consumer已经是该Group的成员,并周期性发送HeartbeatRequest。如 HeartbeatResponse包含IllegalGeneration错误码,则转换到Stopped Consumption状态。若连接丢失,HeartbeatResponse包含NotCoordinatorForGroup错误码,则转换到 Rediscover coordinator状态。Rediscover coordinator:该状态下,Consumer不停止消费而是尝试通过发送ConsumerMetadataRequest来探测新的Coordinator,并且等待直到获得无错误码的响应。Stopped consumption:该状态下,Consumer停止消费并提交offset,直到它再次加入Group。故障检测机制Consumer成功加入Group后,Consumer和相应的Coordinator同时开始故障探测程序。Consumer向 Coordinator发起周期性的Heartbeat(HeartbeatRequest)并等待响应,该周期为 session.timeout.ms/heartbeat.frequency。若Consumer在session.timeout.ms内未收到 HeartbeatResponse,或者发现相应的Socket channel断开,它即认为Coordinator已宕机并启动Coordinator探测程序。若Coordinator在 session.timeout.ms内没有收到一次HeartbeatRequest,则它将该Consumer标记为宕机状态并为其所在Group触发一次Rebalance操作。Coordinator Failover过程中,Consumer可能会在新的Coordinator完成Failover过程之前或之后发现新的Coordinator并向其发送HeatbeatRequest。对于后者,新的Cooodinator可能拒绝该请求,致使该Consumer重新探测Coordinator并发起新的连接请求。如果该Consumer向新的Coordinator发送连接请求太晚,新的Coordinator可能已经在此之前将其标记为宕机状态而将之视为新加入的Consumer并触发一次Rebalance操作。Coordinator1)稳定状态下,Coordinator通过上述故障探测机制跟踪其所管理的每个Group下的每个Consumer的健康状态。2)刚启动时或选举完成后,Coordinator从Zookeeper读取它所管理的Group列表及这些Group的成员列表。如果没有获取到Group成员信息,它不会做任何事情直到某个Group中有成员注册进来。3)在Coordinator完成加载其管理的Group列表及其相应的成员信息之前,它将为 HeartbeatRequest,OffsetCommitRequest和JoinGroupRequests返回 CoordinatorStartupNotComplete错误码。此时,Consumer会重新发送请求。4)Coordinator会跟踪被其所管理的任何Consumer Group注册的Topic的Partition的变化,并为该变化触发Rebalance操作。创建新的Topic也可能触发Rebalance,因为 Consumer可以在Topic被创建之前就已经订阅它了。Coordinator发起Rebalance操作流程如下所示。Coordinator状态机Down:Coordinator不再担任之前负责的Consumer Group的CoordinatorCatch up:该状态下,Coordinator竞选成功,但还未能做好服务相应请求的准备。Ready:该状态下,新竞选出来的Coordinator已经完成从Zookeeper中加载它所负责管理的所有Group的metadata,并可开始接收相应的请求。Prepare for rebalance:该状态下,Coordinator在所有HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码,并等待所有Consumer向其发送JoinGroupRequest后转到Rebalancing状态。Rebalancing:该状态下,Coordinator已经收到了JoinGroupRequest请求,并增加其Group Generation ID,分配Consumer ID,分配Partition。Rebalance成功后,它会等待接收包含新的Consumer Generation ID的HeartbeatRequest,并转至Ready状态。Coordinator Failover如前文所述,Rebalance操作需要经历如下几个阶段1)Topic/Partition的改变或者新Consumer的加入或者已有Consumer停止,触发Coordinator注册在Zookeeper上的watch,Coordinator收到通知准备发起Rebalance操作。2)Coordinator通过在HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码发起Rebalance操作。3)Consumer发送JoinGroupRequest4)Coordinator在Zookeeper中增加Group的Generation ID并将新的Partition分配情况写入Zookeeper5)Coordinator发送JoinGroupResponse在这个过程中的每个阶段,Coordinator都可能出现故障。下面给出Rebalance不同阶段中Coordinator的Failover处理方式。1)如果Coordinator的故障发生在第一阶段,即它收到Notification并未来得及作出响应,则新的Coordinator将从 Zookeeper读取Group的metadata,包含这些Group订阅的Topic列表和之前的Partition分配。如果某个Group所订阅的Topic数或者某个Topic的Partition数与之前的Partition分配不一致,亦或者某个Group连接到新的 Coordinator的Consumer数与之前Partition分配中的不一致,新的Coordinator会发起Rebalance操作。2)如果失败发生在阶段2,它可能对部分而非全部Consumer发出带错误码的HeartbeatResponse。与第上面第一种情况一样,新的 Coordinator会检测到Rebalance的必要性并发起一次Rebalance操作。如果Rebalance是由Consumer的失败所触发并且Cosnumer在Coordinator的Failover完成前恢复,新的Coordinator不会为此发起新的Rebalance操作。3)如果Failure发生在阶段3,新的Coordinator可能只收到部分而非全部Consumer的JoinGroupRequest。 Failover完成后,它可能收到部分Consumer的HeartRequest及另外部分Consumer的JoinGroupRequest。与第1种情况类似,它将发起新一轮的Rebalance操作。4)如果Failure发生在阶段4,即它将新的Group Generation ID和Group成员信息写入Zookeeper后。新的Generation ID和Group成员信息以一个原子操作一次性写入Zookeeper。Failover完成后,Consumer会发送 HeartbeatRequest给新的Coordinator,并包含旧的Generation ID。此时新的Coordinator通过在HeartbeatResponse中返回IllegalGeneration错误码发起新的一轮 Rebalance。这也解释了为什么每次HeartbeatRequest中都需要包含Generation ID和Consumer ID。5)如果Failure发生在阶段5,旧的Coordinator可能只向Group中的部分Consumer发送了 JoinGroupResponse。收到JoinGroupResponse的Consumer在下次向已经失效的Coordinator发送 HeartbeatRequest或者提交Offset时会检测到它已经失败。此时,它将检测新的Coordinator并向其发送带有新的 Generation ID 的HeartbeatRequest。而未收到JoinGroupResponse的Consumer将检测新的Coordinator并向其发送 JoinGroupRequest,这将促使新的Coordinator发起新一轮的Rebalance。郭俊(Jason),硕士,从事大数据平台研发工作,精通Kafka等分布式消息系统,Storm等流式处理系统及数据库性能调优。新浪微博:郭俊_Jason微信:habren公众号:大数据架构个人博客: http://www.jasongj.com下篇预告下篇文章将详细介绍Kafka性能测试方法及相应的性能测试报告。

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