Kafka Consumer Rebalance

0.8.2.2之前版本版本：

  Kafka的Consumer Rebalance方案是基于Zookeeper的Watcher来实现的。每个consumer group(cg)在zk下都维护一个”/consumers/[group_name]/ids”路径，在此路径下，使用临时节点记录属于此cg的消费者的Id，该Id信息由对应的consumer在启动时创建。还有两个与ids同一级别的节点，他们分别是：owners节点，记录了分区与消费者的对应关系（即：Topic A的Partition 0在Group G上实际由哪个Id的消费者负责消费）；offset节点，记录了此cg在某个分区上的消费位置（即：Group G对Topic A的Partition 0实际现在消费到了第几的offset）。每个Broker、Topic以及分区在zk上也都对应一个路径：

/brokers/ids/[broker_id]：记录了该broker的host、port信息，同时还记录了分配在此Broker上的Topic的分区列表。
/brokers/topics/[topic_name]：记录了每个partition的leader、isr等信息。
/brokers/topics/[topic_name]/partitions/[partition_num]/stat：记录了当前leader、选举epoch等信息

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    每个consumer都分别在”/consumers/[group_name]/ids”和”/brokers/ids”路径上注册一个Watcher。当”/consumers/[group_name]/ids”路径的子节点发生变化时，表示consumer group中的消费者出现了变化；当”/brokers/ids”路径的子节点发生变化时，表示Broker出现了增减。这样，通过Watcher，每个消费者就可以监听Consumer Group和Kafka集群的状态变化了。

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Consumer rebalacne算法：

1. 将目标 topic 下的所有 partirtion 排序，存于PT
2. 对某 consumer group 下所有 consumer 排序，存于 CG，第 i 个consumer 记为 Ci
3. N=size(PT)/size(CG)，向上取整
4. 解除 Ci 对原来分配的 partition 的消费权（i从0开始）
5. 将第i*N到（i+1）*N-1个 partition 分配给 Ci　　

控制策略：

1. 在/consumers/[consumer-group]/下注册id
2. 设置对/consumers/[consumer-group] 的watcher
3. 设置对／brokers/ids的watcher
4. zk下设置watcher的路径节点更改，触发consumer rebalance

但由于验证依赖于zk集群，有两个比较严重的问题：

• 羊群效应(Herd Effect)：一个被Watch的zk节点变化，导致大量的watcher通知需要被发送给客户端，这会导致在通知期间其他操作的延迟。一般出现这种情况的主要原因就是没有找到客户端真正关注的点，也就是滥用Watcher的一种场景。例如，g1是Consumer Group A(G_A)中的一员，则他会去关注”/consumers/G_A/ids”路径的子节点变化，假设该Consumer Group A中还有一个成员g2，这里需要注意的是，Kafka允许同一cg中的两个成员，分别用于sub不同的topic，例如g1订阅的topic 1的消息，g2订阅的是topic 2上的消息，由于g1, g2都归属于G_A，则他们都会关注”/consumers/G_A/ids”，当g2退出时，路径”/consumers/G_A/ids”下关于g2的节点将消失，此时，g1将感知到节点变化，进而进入rebalance状态，然而g1，g2虽然同属于同一个group，但实际上他们是订阅着不同的topic，两者在工作上并无交集，因此，g2的退出，引起g1进行rebalance实际上是没有意义的，而在这个方案中，g1却无辜躺枪。

• 脑裂(Split Brain)：每个Consumer都是通过zk中保存的元数据来判断group中各其他成员的状态，以及broker的状态，进而分别进入各自的Rebalance，执行各自的Rebalance逻辑。由于zk是只保证”最终一致性”，不保证在状态切换过程中个连接客户端看到的一致性(“Simultaneously Consistent Cross-Client Views”)，这带来的问题就是，不同的Consumer在同一时刻可能连接在不同的zk服务器上，看到的元数据就可能不一样，基于不一样的元数据，执行Rebalance就会产生不一致（冲突）的Rebalance结果，Rebalance的冲突，会到导致consumer的rebalance失败。

常见现象：

    目前有三种方式会触发rebalance，其一Topic与partition映射表发生变化；其二同一订阅组中消费节点数发生变化，其三zk会话过期 。
    前两种直接就做rebalance操作了，最后一种消费节点重新注册临时znode到zk上，然后再做rebalance操作，rebalance失败会导致消费节点下线，其他活跃消费节点也无法分配到分片数据，其实质原因是消费节点rebalance失败下线时并没有从zk的Consumer Group下删除自身临时节点，而每个消费节点的分片数据是根据Consumer Group下数量按照计算规则分配的，所以活跃消费节点无法分配到分片数据。
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    归根到底就是 原有consumer没有释放掉上次分配的partition，导致了下次rebalance的时候发现分配的partition还没有被释放，所以这个consumer就报出ConsumerRebalanceFailedException；如果等到释放了该partition，并再次触发了rebalance，则可以分配成功。

针对业务经常遇到rebalance failed：

1. 检查代码和配置（确保 rebalance.max.retries * rebalance.backoff.ms > zookeeper.session.timeout.ms ），并重启
2. 检查业务系统，有无出现OOM等情况（这种经常会导致所有的partition同时不消费）
3. 检查zookeeper上节点状况，如ids、owner正常，则手动new consumer 触发一下rebalance，如果不是线程卡死造成资源占用等情况，应该就回成功消费
4. 如果还是rebalance失败，是因为资源没有被释放，只能重启下业务的consumer进程