生产经验——分区的分配以及再平衡

Range 以及再平衡

实操：

（1）修改主题 first 为 7 个分区。

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 7

?????????复制 CustomConsumer 类，创建 CustomConsumer2。这样可以由三个消费者 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 组成消费者组，组名都为“test”， 同时启动 3 个消费者，他们都在一个组别中。

启动 CustomProducer 生产者，发送 500 条消息，随机发送到不同的分区：

消费者1：消费 0，1，2分区的数据：

消费者2：消费3，4分区的数据：

消费者3：消费5，6分区的数据：

? ? ? ? 此时做一个破坏性实验，把消费者1干掉，我们发现，前45s,?消费者2和消费者3正常接收数据，而45s后，认为消费者1退出消费者组，因此消费者1的数据会给整体给别人接受。

? ? ? ? 如果此时再发送一波数据，那么消费者2消费0，1，2，3分区的数据，消费者3消费4，5，6分区的数据。

RoundRobin 以及再平衡

????????依次在 CustomConsumer、CustomConsumer1、CustomConsumer2 三个消费者代 码中修改分区分配策略为 RoundRobin。

 //设置分区分配策略
      properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG,"org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor");

消费者2：消费 1，4分区的数据：?

?消费者0：消费0，3，6分区的数据：

?消费者1：消费2，5分区的数据：

????????此时做一个破坏性实验：将消费者0干掉，0 号消费者的任务会按照 RoundRobin 的方式，把数据轮询分成 0 、6 和 3 号分区数据， 分别由 1 号消费者或者 2 号消费者消费。

????????说明：0 号消费者挂掉后，消费者组需要按照超时时间 45s 来判断它是否退出，所以需要等待，时间到了 45s 后，判断它真的退出就会把任务分配给其他 broker 执行。发现1处理：2，5，3发现2处理：1，4，0，6

????????（2）再次重新发送消息观看结果（45s 以后）。 1 号消费者：消费到 0、2、4、6 号分区数据 2 号消费者：消费到 1、3、5 号分区数据 说明：消费者 0 已经被踢出消费者组，所以重新按照 RoundRobin 方式分配。

Sticky 以及再平衡

????????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， 考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。

// 修改分区分配策略
properties.put(ConsumerConfig.PARTITION_ASSIGNMENT_STRATEGY_CONFIG, 
"org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor");

?三个消费者正常工作时，可以看到会尽量保持分区的个数近似划分分区。