一kafka 再平衡

1.1 kafka的再平衡

Kafka的再平衡是consumer所消费的topic发生变化时，topic上的分区再次分配的情况。

默认策略是 Range + CooperativeSticky 。 Kafka 可以同时使用 多个分区分配策略。

1.2 kafka触发再平衡的情况

1.consumer group中的新增或删除某个consumer，导致其所消费的分区需要分配到组内其他的consumer上；

2.consumer订阅的topic发生变化，比如订阅的topic采用的是正则表达式的形式，如test-*此时如果有一个新建了一个topic test-user，那么这个topic的所有分区也是会自动分配给当前的consumer的，此时就会发生再平衡；

3.consumer所订阅的topic发生了新增分区的行为，那么新增的分区就会分配给当前的consumer，此时就会触发再平衡。

1.3 kafka触发再平衡的策略

1.Round Robin：会采用轮询的方式将当前所有的分区依次分配给所有的consumer；

2.Range：首先会计算每个consumer可以消费的分区个数，然后按照顺序将指定个数范围的分区分配给各个consumer；

3.Sticky：这种分区策略是最新版本中新增的一种策略，其主要实现了两个目的：

将现有的分区尽可能均衡的分配给各个consumer，存在此目的的原因在于Round Robin和Range分配策略实际上都会导致某几个consumer承载过多的分区，从而导致消费压力不均衡；如果发生再平衡，那么重新分配之后在前一点的基础上会尽力保证当前未宕机的consumer所消费的分区不会被分配给其他的consumer上；

1.4 Round Robin策略

其主要采用的是一种轮询的方式分配所有的分区。轮询的策略就是简单的将所有的partition和consumer按照字典序进行排序之后，然后依次将partition分配给各个consumer，如果当前的consumer没有订阅当前的partition，那么就会轮询下一个consumer，直至最终将所有的分区都分配完毕。

假设假如现在有 7 个分区， 3 个消费者，排序后的分区将会 是0,1,2,3,4,5,6；消费者为c1,c2,c3

缺点：

轮询的方式会导致每个consumer所承载的分区数量不一致，从而导致各个consumer压力不均一。

1.5 Range策略

Range策略就是，统计出分区数/消费者数量，得出的结果就是每个分区的平均数，余数再平均分给前面几个消费者。

假设假如现在有 7 个分区， 3 个消费者，排序后的分区将会 是0,1,2,3,4,5,6；消费者为c1,c2,c3

缺点：这种方式从计算原理上就会导致排序在前面的consumer分配到更多的分区，从而导致各个consumer的压力不均衡。

1.6 Sticky策略

可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前,consumer尽量保持原有分配的分区不变化。在此基础上进行新增一些分区。

假设假如现在有 7 个分区， 3 个消费者，排序后的分区将会 是0,1,2,3,4,5,6；消费者为c1,c2,c3

结论：各个分区是均匀的分配到各个consumer的，并且还保证了当前consumer已经消费的分区是不会分配到其他的consumer上的。与Round Robin进行对比，可以很明显的发现，Sticky重分配策略分配得更加均匀一些。

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