kafka 动态扩容现有 topic 的分区数和副本数

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服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: kafka 动态扩容现有 topic 的分区数和副本数
  • 文档内出现的 ${KAFKA_BROKERS} 表示 kafka 的连接地址,${ZOOKEEPER_CONNECT} 表示 zk 的连接地址,需要替换成自己的实际 ip 地址

创建一个演示 topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test-topic-update

查看 topic 详情

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

总共是六个 kafka 节点,三分区一副本,分散在三个不同的 kafka 节点

Topic:test-topic-update PartitionCount:3        ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824
        Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5
        Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1
        Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0

关于输出内容的概念

  • 分区(Partition)
  • 主题(Topic)在 Kafka 中的数据被分成一个或多个分区。每个分区是一个有序且持久化的消息日志。
  • 分区允许 Kafka 集群进行水平扩展,使多个消费者能够并行地处理主题的消息。
  • 消费者组中的每个消费者负责处理一个或多个分区的消息。
  • 领导者(Leader)
  • 每个分区都有一个领导者,领导者负责处理该分区的所有读写请求。
  • 生产者向领导者发送消息,消费者从领导者读取消息。
  • 领导者也负责维护分区的复制和同步。
  • 副本(Replicas)
  • 为了提高数据的冗余和可用性,每个分区可以有多个副本,包括一个领导者副本和零个或多个追随者副本。
  • 领导者副本处理写请求,追随者副本用于数据冗余和读请求。
  • 同步副本集(In-Sync Replicas,ISR)
  • 同步副本集是指在分区的所有副本中,与领导者副本保持同步的副本。
  • 领导者和同步副本集中的副本是可用于读取的,其他追随者副本可能会有一些延迟。

生产一些数据

  • 手动生产 300 条数据
kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 300

使用消费者组消费数据

  • 消费者组不存在的情况下,没有返回被消费的数据,过两三秒之后,可以中断这个命令,然后使用下面的 --describe 来验证
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group

查看消费组内的 topic 消费情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

目前三百条都被消费了,使用上面的生产数据的命令,再生产300条,模拟 topic 有数据的场景

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -

生产完数据后,再次查看,返回结果如下

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

增加分区

  • 在增加分区的场景下比较方便,直接使用 --alter 就能实现,这里将原来的 3 分区改成 12 分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12
无新数据产生,有旧数据未消费

查看 topic 情况

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

可以看到,分区已经更新成 12 个了,也可以看出,kafka 在动态增加分区的时候,是均分的,都会按照类似下面的 5-1-0-3-2-4 这样的顺序去均分(当然,前提是分区数和节点数是倍数关系)

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:1     Configs:segment.bytes=1073741824
        Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5
        Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1
        Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0
        Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3
        Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2
        Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4
        Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5     Isr: 5
        Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1     Isr: 1
        Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0     Isr: 0
        Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3     Isr: 3
        Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 2       Replicas: 2     Isr: 2
        Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4     Isr: 4

查看消费组内的分区情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

因为没有新数据进入,也没有消费旧数据,此时还是显示的原先的信息

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             200             100             -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             200             100             -               -               -

将未消费的 300 条数据进行消费

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 300

消费完成后,再次查看消费组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时就变成正常的 12 分区了

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             100             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         0               0               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          0               0               0               -               -               -

这里为了方便验证,我把 topic 删了后重建了,下面这个删除 topic 的命令,大家别随意执行,会删除数据的

kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --delete --topic test-topic-update
有新数据产生,有旧数据未消费
  • 同样,先扩容分区
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --alter --topic test-topic-update --partitions 12

未生产新数据的时候,查看消费者组的信息同样是没有更新分区信息

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时,手动使用命令模拟新数据进来

kafka-verifiable-producer.sh --broker-list ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --max-messages 100

通过命令查看消费者组的情况

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

此时显示的是老分区,而且只显示了 8+8+9=25 条数据

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 2          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 0          100             108             8               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          100             109             9               -               -               -

手动消费一下数据试试

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --topic test-topic-update --group test-topic-update-group --max-messages 100

发现返回的信息里面,只显示25条数据

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --group test-topic-update-group

但是观察消费者组的情况,显示的是都消费了,看起来,应该是和 topic 加入新消费者组的情况一样,不展示,但实际消费数据了(这块是个人的理解,具体的原理需要有兴趣的大佬深究一下,希望能赐教带我飞)

GROUP                   TOPIC             PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG             CONSUMER-ID     HOST            CLIENT-ID
test-topic-update-group test-topic-update 0          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 7          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 5          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 1          109             109             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 6          9               9               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 2          108             108             0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 3          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 10         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 9          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 8          8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 11         8               8               0               -               -               -
test-topic-update-group test-topic-update 4          9               9               0               -               -               -

增加副本

创建 json 文件
  • kafka-reassign-partitions.sh 是 Kafka 提供的命令行工具,用于重新分配主题分区的副本。这个工具允许你重新定义主题分区副本的分布,以实现负载均衡、故障恢复或集群扩展等目的

之前的 topic 是 1 副本,12 分区,按照之前的 5-1-0-3-2-4 的顺序来分配第一个副本,然后按照 4-3-2-0-1-5 的顺序来分配第二个副本,我这里的 json 文件就命名为:add_rep_test_topic_update.json,大家可以以自己实际来命名

{"version":1, "partitions":[
{"topic":"test-topic-update","partition":0,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":1,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":2,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":3,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":4,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":5,"replicas":[4,5]},
{"topic":"test-topic-update","partition":6,"replicas":[5,4]},
{"topic":"test-topic-update","partition":7,"replicas":[1,3]},
{"topic":"test-topic-update","partition":8,"replicas":[0,2]},
{"topic":"test-topic-update","partition":9,"replicas":[3,0]},
{"topic":"test-topic-update","partition":10,"replicas":[2,1]},
{"topic":"test-topic-update","partition":11,"replicas":[4,5]}]
}
使用指定的 json 文件增加 topic 的副本数
kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --execute --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json
使用指定的 json 文件查看 topic 的副本数增加的进度
kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper ${ZOOKEEPER_CONNECT} --verify --reassignment-json-file add_rep_test_topic_update.json

通过命令返回的内容,可以看出都成功了

Reassignment of partition test-topic-update-0 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-7 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-5 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-1 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-6 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-2 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-3 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-10 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-9 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-8 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-11 completed successfully
Reassignment of partition test-topic-update-4 completed successfully
查看 topic 情况
kafka-topics.sh --bootstrap-server ${KAFKA_BROKERS} --describe --topic test-topic-update

现在的 topic 变成了 12 分区,2 副本的状态了

Topic:test-topic-update PartitionCount:12       ReplicationFactor:2     Configs:segment.bytes=1073741824
        Topic: test-topic-update        Partition: 0    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 5,4
        Topic: test-topic-update        Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 3,1
        Topic: test-topic-update        Partition: 2    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2
        Topic: test-topic-update        Partition: 3    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 3,0
        Topic: test-topic-update        Partition: 4    Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2
        Topic: test-topic-update        Partition: 5    Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 5,4
        Topic: test-topic-update        Partition: 6    Leader: 5       Replicas: 5,4   Isr: 4,5
        Topic: test-topic-update        Partition: 7    Leader: 1       Replicas: 1,3   Isr: 1,3
        Topic: test-topic-update        Partition: 8    Leader: 0       Replicas: 0,2   Isr: 0,2
        Topic: test-topic-update        Partition: 9    Leader: 3       Replicas: 3,0   Isr: 0,3
        Topic: test-topic-update        Partition: 10   Leader: 1       Replicas: 2,1   Isr: 1,2
        Topic: test-topic-update        Partition: 11   Leader: 4       Replicas: 4,5   Isr: 4,5


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消息中间件 负载均衡 Kafka
Kafka分区分配策略大揭秘:RoundRobin、Range、Sticky,你真的了解它们吗?
【8月更文挑战第24天】Kafka是一款突出高吞吐量、可扩展性和数据持久性的分布式流处理平台。其核心特性之一是分区分配策略,对于实现系统的负载均衡和高可用性至关重要。Kafka支持三种主要的分区分配策略:RoundRobin(轮询)、Range(范围)和Sticky(粘性)。RoundRobin策略通过轮询方式均衡分配分区;Range策略根据主题分区数和消费者数量分配;而Sticky策略则在保持原有分配的基础上动态调整,以确保各消费者负载均衡。理解这些策略有助于优化Kafka性能并满足不同业务场景需求。
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11天前
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消息中间件 Kafka Apache
kafka: invalid configuration (That topic/partition is already being consumed)
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12天前
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消息中间件 监控 负载均衡
在Kafka中,进行主题的分区和复制
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3月前
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消息中间件 存储 监控
深入理解Kafka核心设计及原理(六):Controller选举机制,分区副本leader选举机制,再均衡机制
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3月前
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消息中间件 算法 Kafka
面试题Kafka问题之Kafka的副本消息同步如何解决
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3月前
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消息中间件 Kafka 数据库
面试题Kafka问题之Kafka中的消息(Message)定义如何解决
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3月前
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消息中间件 存储 Kafka
微服务分布问题之Kafka分区的副本和分布如何解决
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3月前
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消息中间件 Kubernetes Kafka
AutoMQ 产品动态 | 发布 1.1.0,兼容至 Apache Kafka 3.7,支持 Kaf
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4月前
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消息中间件 Java Kafka
kafka 磁盘扩容与数据均衡操作代码
Kafka 的磁盘扩容和数据均衡是与保证Kafka集群可用性和性能相关的两个重要方面。在 Kafka 中,分区数据的存储和平衡对集群的运行至关重要。以下是有关Kafka磁盘扩容和数据均衡的一些建议
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3月前
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消息中间件 算法 NoSQL
面试题Kafka问题之Kafka保证系统的可用性如何解决
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