转载--Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中?

矫情吗；* 2021-12-01 15:16 116阅读 0赞

本来想自己写一篇，结果发现这篇写的不错，就直接转载，

## 原文地址 ##

转载自过往记忆（[https://www.iteblog.com/）][https_www.iteblog.com]  
本文链接: 【Kafka创建Topic时如何将分区放置到不同的Broker中】（[https://www.iteblog.com/archives/2219.html）][https_www.iteblog.com_archives_2219.html]

## 原文 ##

熟悉 Kafka 的同学肯定知道，每个主题有多个分区，每个分区会存在多个副本，本文今天要讨论的是这些副本是怎么样放置在 Kafka 集群的 Broker 中的。

大家可能在网上看过这方面的知识，网上对这方面的知识是千变一律，都是如下说明的：  
为了更好的做负载均衡，Kafka尽量将所有的Partition均匀分配到整个集群上。Kafka分配Replica的算法如下：

将所有存活的N个Brokers和待分配的Partition排序
    将第i个Partition分配到第(i mod n)个Broker上，这个Partition的第一个Replica存在于这个分配的Broker上，并且会作为partition的优先副本
    将第i个Partition的第j个Replica分配到第((i + j) mod n)个Broker上

假设现在有5个 Broker，分区数为5，副本为3的主题，按照上面的说法，主题最终分配在整个集群的样子如下：  
kafka\_architecture  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1c3NsZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
但事实真的是这样的吗？实际上如果真按照这种算法，会存在以下明显几个问题：

所有主题的第一个分区都是存放在第一个Broker上，这样会造成第一个Broker上的分区总数多于其他的Broker，这样就失去了负载均衡的目的；
    如果主题的分区数多于Broker的个数，多于的分区都是倾向于将分区发放置在前几个Broker上，同样导致负载不均衡。

所以其实上面的算法不准确。严格来说，上面的算法只是Kafka分配分区的一种特例（下面介绍算法部分会说明）。下面我们来看看 Kafka 内部到底是如何将分区分配到各个 Broker 中的，其具体算法实现函数就是 assignReplicasToBrokers，如下：

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     User: 过往记忆
     Date: 2017年08月08日 
     Time: 07:57:32
     bolg: https://www.iteblog.com
     本文地址：https://www.iteblog.com/archives/2219
     过往记忆博客，专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客，大量的干货
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    def assignReplicasToBrokers(brokerList: Seq[Int],
                                nPartitions: Int,
                                replicationFactor: Int,
                                fixedStartIndex: Int = -1,
                                startPartitionId: Int = -1)
    : Map[Int, Seq[Int]] = {
      if (nPartitions <= 0)
        throw new AdminOperationException("number of partitions must be larger than 0")
      if (replicationFactor <= 0)
        throw new AdminOperationException("replication factor must be larger than 0")
      if (replicationFactor > brokerList.size)
        throw new AdminOperationException("replication factor: " + replicationFactor +
          " larger than available brokers: " + brokerList.size)
      val ret = new mutable.HashMap[Int, List[Int]]()
      val startIndex = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(brokerList.size)
      var currentPartitionId = if (startPartitionId >= 0) startPartitionId else 0
     
      var nextReplicaShift = if (fixedStartIndex >= 0) fixedStartIndex else rand.nextInt(brokerList.size)
      for (i <- 0 until nPartitions) {
        if (currentPartitionId > 0 && (currentPartitionId % brokerList.size == 0))
          nextReplicaShift += 1
        val firstReplicaIndex = (currentPartitionId + startIndex) % brokerList.size
        var replicaList = List(brokerList(firstReplicaIndex))
        for (j <- 0 until replicationFactor - 1)
          replicaList ::= brokerList(replicaIndex(firstReplicaIndex, nextReplicaShift, j, brokerList.size))
        ret.put(currentPartitionId, replicaList.reverse)
        currentPartitionId = currentPartitionId + 1
      }
      ret.toMap
    }
     
    private def replicaIndex(firstReplicaIndex: Int, secondReplicaShift: Int, replicaIndex: Int, nBrokers: Int): Int = {
      val shift = 1 + (secondReplicaShift + replicaIndex) % (nBrokers - 1)
      (firstReplicaIndex + shift) % nBrokers
    }

从上面的算法可以看出：

副本因子不能大于 Broker 的个数；
    第一个分区（编号为0）的第一个副本放置位置是随机从 brokerList 选择的；
    其他分区的第一个副本放置位置相对于第0个分区依次往后移。也就是如果我们有5个 Broker，5个分区，假设第一个分区放在第四个 Broker 上，那么第二个分区将会放在第五个 Broker 上；第三个分区将会放在第一个 Broker 上；第四个分区将会放在第二个 Broker 上，依次类推；
    剩余的副本相对于第一个副本放置位置其实是由 nextReplicaShift 决定的，而这个数也是随机产生的；

所以如果我们依次如下调用上面的程序，ret 变量的输出结果会如下：

assignReplicasToBrokers(Seq(0, 1, 2, 3), 3, 3)
    (0,List(3, 2, 0))
    (1,List(0, 3, 1))
    (2,List(1, 0, 2))
     
    assignReplicasToBrokers(Seq(0, 1, 2, 3), 5, 3)
    (0,List(3, 1, 2))
    (1,List(0, 2, 3))
    (2,List(1, 3, 0))
    (3,List(2, 0, 1))
    (4,List(3, 2, 0))
     
    assignReplicasToBrokers(Seq(0, 1, 2, 3), 9, 3)
    (0,List(1, 0, 2))
    (1,List(2, 1, 3))
    (2,List(3, 2, 0))
    (3,List(0, 3, 1))
    (4,List(1, 2, 3))
    (5,List(2, 3, 0))
    (6,List(3, 0, 1))
    (7,List(0, 1, 2))
    (8,List(1, 3, 0))

注意，你运行上面的程序结果可能和我的不一样，因为上面算法中的 startIndex 和 nextReplicaShift 变量都是随机生成的。其实 Kafka 创建主题就是这么调用算法的（fixedStartIndex 和 startPartitionId都是使用默认值）。另外，第一个放置的分区副本一般都是 Leader，其余的都是 Follow 副本，也就是说，上面输出的List第一个元素就是 Leader 副本所在的 Broker 编号。

到这里我们应该知道，网上其他博客介绍的 Kafka 分区是如何分配到各个 Broker 上其实是将 startIndex 设置成 0， 同时 fixedStartIndex 设置成 1，这样本文最开头介绍的算法就对了。但其实 Kafka 内部并不是这样调用的，大家注意。

如果我们还考虑机架的话，情况就更复杂了。这里为了简便起见，我们假设 startIndex = 4，fixedStartIndex = 1。现在如果我们有两个机架的 Kafka 集群，brokers 0,1 和 2 同属于一个机架；brokers 3, 4 和 5 属于另外一个机架。现在我们对这些 Broker 进行排序：0, 3, 1, 4, 2, 5（每个机架依次选择一个Broker进行排序）。按照机架的 Kafka 分区放置算法，如果分区0的第一个副本放置到broker 4上面，那么其第二个副本将会放到broker 2上面，第三个副本将会放到 broker 5上面；同理，分区1的第一个副本放置到broker 2上面，其第二个副本将会放到broker 5上面，第三个副本将会放到 broker 0上面。这就保证了这两个副本放置到不同的机架上面，即使其中一个机架出现了问题，我们的 Kafka 集群还是可以正常运行的。现在把机架因素考虑进去的话，我们的分区看起来像下面一样：

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1c3NsZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
从上图可以看出，只要上面其中一个机架没有问题，我们的数据仍然可以对外提供服务。这就大大提高了集群的可用性。

## 个人追加的部分 ##

源代码在AdminUtils.scala文件（我主要是使用kafka\_2.12-1.0.0版本，因此源代码也是看的这个版本）。 该文件开头就写的

* There are 3 goals of replica assignment:
       *
       * 1. Spread the replicas evenly among brokers.
       * 2. For partitions assigned to a particular broker, their other replicas are spread over the other brokers.
       * 3. If all brokers have rack information, assign the replicas for each partition to different racks if possible

主要代码  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1c3NsZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

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[https_www.iteblog.com_archives_2219.html]: https://www.iteblog.com/archives/2219.html%EF%BC%89
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1c3NsZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211201/caa6adbff11c4885820b1150f512e160.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3J1c3NsZQ_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211201/aeed8cdddf2e41df846318fb59bd2d59.png