推荐一款非常好用的kafka管理平台,kafka的灵魂伴侣 滴滴开源LogiKM一站式Kafka监控与管控平台
这篇文章源自于,一位群友的问题,然后就写下了这篇文章
进群加V :jjdlmn_
先定义一下名词: 迁移前的Broker: OriginBroker 、 迁移后的副本 TargetBroker
在这之前如果你比较了解 分区重分配的原理 的话,下面的可能更好理解; 推荐你阅读一下下面几篇文章(如果你点不进去说明我还没有发布)
【kafka源码】ReassignPartitionsCommand源码分析(副本扩缩、数据迁移、副本重分配、副本跨路径迁移) 【kafka运维】副本扩缩容、数据迁移、副本重分配、副本跨路径迁移
Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(数据迁移和集群在线升级)
如果你不想费那个精力,那直接看下面我画的这张图,你自己也能分析出来可能出现的问题;以及怎么排查
TargetBroker若不在线
, 在开始执行任务脚本的时候,校验都不会被通过呢
BrokerId | 角色 | 状态 | 副本 |
---|---|---|---|
0 | 普通Broker | 正常 | test-0 |
1 | 普通Broker | 宕机 | 无 |
现在将分区topic-test-0
从Broker0 迁移到 Broker1
sh bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper xxxxxx:2181/kafka3 --reassignment-json-file config/reassignment-json-file.json --execute --throttle 1000000
执行异常
Partitions reassignment failed due to The proposed assignment contains non-existent brokerIDs: 1
kafka.common.AdminCommandFailedException: The proposed assignment contains non-existent brokerIDs: 1
at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.parseAndValidate(ReassignPartitionsCommand.scala:348)
at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.executeAssignment(ReassignPartitionsCommand.scala:209)
at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.executeAssignment(ReassignPartitionsCommand.scala:205)
at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand$.main(ReassignPartitionsCommand.scala:65)
at kafka.admin.ReassignPartitionsCommand.main(ReassignPartitionsCommand.scala)
一般这种情况是出现在, 写入了节点
/admin/reassign_partitions/
之后, 有一台/N台targetBroker
中途宕机了, 导致这台Broker不能正常的创建新的副本和同步Leader操作,就不能够继续往后面走了
模拟这种情况,我们可以手动写入了节点/admin/reassign_partitions/
重分配信息例如:
{"version":1,"partitions":[{"topic":"test","partition":0,"replicas":[1]}]}
看到 中的节点已经变更为下面的了
接下来应该要像Broker-1发送请求让它创建副本并且同步Leader;但是这个时候Broker-1是不在线的状态;所以就会导致 这个任务一直在进行中, 如果你想进行其他的重分配就会提示如下
只要知道什么情况,那解决问题思路就很清晰了, 只要把挂掉的Broker重启就行了;
只要被迁移的副本的Leader服务挂了,并且还没有选举出新的Leader, 那么就没地方同步了 这种情况跟 情况2类似,但也有不同, 不同在于 这里可能是其他的Broker挂了导致的
BrokerId | 角色 | 状态 | 副本 |
---|---|---|---|
0 | 普通Broker | 正常 | 无 |
1 | 普通Broker | 宕机 | test-0 |
现在将分区test-0
从Broker1 迁移到 Broker0
{"version":1,"partitions":[{"topic":"test","partition":0,"replicas":[0],"log_dirs":["any"]}]}
看上面的图, TargetReplica
会收到LeaderAndIsr
然后开始创建副本,并且zk中也写入了TargetBroker
的AR信息;
然后开始去同步Leader的副本信息,这个时候Leader是谁? 是Broker-1上的test-0
;(只有一个副本),然后准备去同步的时候,OriginBroker
不在线,就同步不了,所以TargetReplica
只是创建了副本,但是还没有同步数据;如下
TargetReplica
被创建,但是没有数据; 又因为OriginBroker
不在线,所以也没有被删除副本(下图kafka-logs-30 是Broker0;kafka-logs-31是Broker1)
/admin/reassign_partitions/
还未删除{“version”:1,“partitions”:[{“topic”:“test”,“partition”:0,“replicas”:[0]}]}
AR
RR
都还没有被清空
brokers/topics/test/partitions/0/state
节点 看Leader为-1,并且ISR中也没有加入 TargetBroker
只要是没有同步成功,那么整个分区流程就会一直进行中;
一般出现这种情况还是少见的,基本上单副本才会出现这种情况
一般就算OriginBroker
挂了,导致一个副本下线了,那么其他的副本会承担起Leader的角色
如果只有一个副本,那么就会造成这种异常情况了,这个时候只需要把OriginBroker
重启一下就行了
我们一般在做分区副本重分配任务的时候,一般都会加上一个限流值
--throttle
: 迁移过程Broker之间传输的速率,单位 bytes/sec 注意这个值是Broker之间的限流, 并不仅仅指的是这次迁移的几个分区副本的限流;而是包含其他Topic自身正常的数据同步的流量; 所以如果你这个限流值设置的很小, 速率比正常情况下的同步速率还要小 又或者你的同步速率比创建消息的速率都要慢, 那么这个任务是永远完不成的!
创建重分配任务, 限流值 1
基本上这个速率是别想完成了,节点一直在
zk中的限流配置
将限流阈值设置大一点,重新执行一下上面的脚本,限流值加大
sh bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper xxxx:2181/kafka3 --reassignment-json-file config/reassignment-json-file.json --execute --throttle 100000000
(虽然这里执行之后还是会提醒你有任务在进行中,但是会重写限流信息的)
千万记得 任务结束要用 --verify
来把限流值移除掉! 不然他会一直存在的;
出现这个情况是很常见的一个事情,它也不属于异常, 性能问题你没办法,但是往往我们做数据迁移的时候会忽略一个问题; 那就是过期数据太多,迁移这个过期数据本身就没有什么意义; 可以看我之前的文章 Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(数据迁移和集群在线升级)
减少迁移的有效数据,能够大大增加数据迁移的效率;
减少迁移的数据量 如果要迁移的Topic 有大量数据(Topic 默认保留7天的数据),可以在迁移之前临时动态地调整retention.ms 来减少数据量; 当然手动的来做这个操作真的是太让你烦心了, 你可以有更聪明的选择
Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(数据迁移和集群在线升级)
可视化的进行数据迁移、分区副本重分配;
设置限流、减小数据迁移量、迁移完成自动清理限流信息
上面我把我能想到的所有可能出现的问题解决方案都列举了出来; 那么碰到了 重分配任务一直在进行中怎么快速定位和解决呢?There is an existing assignment running.
假设一次任务如下; 有两个分区 test-0分区分在Broker[0,1] test-1分区在Broker[0,2]
{"version":1,"partitions":[{"topic":"test","partition":0,"replicas":[0,1]},
{"topic":"test","partition":1,"replicas":[0,2]}]}
恰好图中Broker1宕机了,test-0
就不能完成了,test-1
则正常完成; 那么这个时候/admin/reassign_partitions
节点就是
{"version":1,"partitions":[{"topic":"test","partition":0,"replicas":[0,1]}]}
所以我们先看节点的数据,能够让我们指定 是哪个分区重分区出现了问题 ;
从上面数据可以指定, test-0
这个分区没有完成,对应的Broker有 [0,1]
通过步骤1 我知道 test-0
有问题,我就直接看节点/brokers/topics/test/partitions/0/state
得到数据
这里分两种情况看
如果找到有Broker异常,直接重启就完事了;
如果步骤3还没有解决问题,也没有Broker异常,那么再判断一下流量限制的问题了
如果上面还是没有解决问题,那么可能是你副本数据量太大,迁移的数据太多, 或者你TargetBroker网络情况不好等等,网络传输已经达到上限,这属于性能瓶颈的问题了,或许你该考虑一下 是不是重新分配一下;或者找个夜深人静的晚上做重分配的操作;
/admin/reassign_partitions
;然后重新分配一下;
注意重新分配的时候,请务必设置临时的数据过期时间,减少迁移数据; 并且还要让Controller
切换一下;
/admin/reassign_partitions
②. 重新执行重分配任务
③. 让Controller
发生重选举
分析完上面的问题, 起始这个问题排查起来,还是挺麻烦的,看这个看那个指标什么的; 是不是可以有一个工具来自动帮我 排查问题+提供解决方案; 既然排查思路有了,可视化,自动化,工具化 也不是什么难事吧; 所以我在 滴滴开源LogiKM 一站式Kafka监控与管控平台 上准备提一个ISSUE, 来简单的实现这么一个功能; 看什么时候比较空的时候来完成它,你要是有兴趣,也可以一起来完成它!
周五快下班的时候, 群里面有个同学问了一句下面这个问题, 然后我就我回复了一下; 后来为了具体分析就拉了一个小群来寻找蛛丝马迹
进群加V: jjdlmn_
具体的日志我就不贴出来了,太多了;
这位同学在 进行分区重分配的过程中, 持久了很久,一直在进行中, 后来去百度 说让在zk中删除 重分配任务节点;
我告知了节点之后,然后立马删除了这个节点,后来发现某一台迁移的 TargetBroker挂了, 让他们重启之后,重分配的任务仍旧接着进行下去了, 也就是说 TargetBroker
依然正常的完成了副本的分配;
问题分析
其实这个问题就是我们上面分析过的 第二种情况 2. TargetBroker在开始迁移过程中宕机,导致迁移任务一直在进行中
具体为什么TargetBroker为什么会宕机 这不是我们分析的范畴;
因为TargetBroker
宕机了,导致任务不能结束; 这个时候只需要重启TargetBroker
就可以了;
虽然他们直接暴力删除了节点/admin/reassign_partitions
; 问题也不大;
影响点在下一次开始重分配的任务时候, Controller
内存里面还是报错的之前的信息,所以下一次的任务不会被执行;
但是如果你让Controller
重新分配之后,那么就会继续执行了,没有什么影响;
虽然他们这次删除了节点, 也里面开始了下一次的分配; 但是因为它重启了 TargetBroker
;让原来的任务顺利的进行了下去; 哪怕没有切换Controller
, 也是不会影响下一次的重分配任务的;(因为顺利进行 Controller被通知的之前的已经结束了)
如果你有其他可能出现的异常,或者其他有关于kafka、es、agent等等相关问题,请联系我,我会补充这篇文章
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