04.Consumer Rebalance

Consumer의 동작 방식

Partition에서 메시지를 Polling

  • Consumer는 메시지를 가져오기 위해서 Partition에 연속적으로 Poll 함

  • 가져온 위치를 나타내는 offset 정보를 __consumer_offsets Topic에 저장하여 관리

Consumer Load Balancing

Consumer Group Id

  • 동일한 group.id 로 구성된 모든 Consumer들은 하나의 Consumer Group을 형성

  • Consumer Group의 Consumer들은 작업량을 어느 정도 균등하게 분할함

  • 동일한 Topic에서 consume하는 여러 Consumer Group이 있을 수 있음

Partition Assignment

하나의 Consumer Group에서의 Partition 할당

Partition을 Consumer에게 Assign(할당) 할 때,

  • 하나의 Partition은 지정된 Consumer Group내의 하나의 Consumer 만 사용

  • 동일한 Key를 가진 메시지는 동일한 Consumer가 사용 (Partition 수를 변경하지 않는 한)

  • Consumer의 설정 파라미터 중에서 partition.assignment.strategy 로 할당 방식 조정

  • Consumer Group은 Group Coordinator라는 프로세스에 의해 관리됨

Consumer Group Coordination

  • Consumer Group을 등록

Group Coordinator(하나의 Broker) 와 Group Leader(하나의 Consumer)가 상호작용

프로세스

1. Consumer 등록 및 Group Coordinator 선택

  • hash(group.id) % offsets.topic.num.partitions 수식을 사용하여 group.id가 저장될 __consumer_offsets 의 Partition을 결정

2. JoinGroup 요청 순서에 따라 Consumer 나열

  • Group Coordinator는 Group의 Consumers 카탈로그를 생성하기 전에 Consumers의 JoinGroup 요청에 대해 group.initial.rebalance.delay.ms(기본값 3초)를 대기

  • Consumer들이 Consume할 최대 Partition 수까지 JoinGroup 요청을 수신하는 순서대로 Consumer를 나열

3. Group Leader 결정 및 Partition 할당

  • JoinGroup 요청을 보내는 최초 Consumer는 Group Leader로 지정되며, Group Coordinator로부터 Consumer 목록을 받음 Group Leader는 구성된 partition.assignment.strategy를 사용하여 각 Consumer에게 Partition을 할당 위 그림에서는 Partition보다 더 많은 Consumer가 있으므로 각 Consumer는 Consume할 Partition이 최대 1개 있음

4. “Consumer → Partition” 맵핑정보를 Group Coordinator에게 전송

  • Group Leader는 “Consumer → Partition” 맵핑정보를 Group Coordinator에게 다시 보냄

  • Group Coordinator는 맵핑정보를 메모리에 캐시하고 ZooKeeper에 유지

5. 각 Consumer에게 할당된 Partition 정보를 보냄

  • Group Coordinator는 각 Consumer에게 할당된 Partition 정보를 보냄

  • 각 Consumer는 할당된 Partition에서 Consume을 시작

왜 Group Coordinator(a Broker)가 직접 Partition을 할당하지 않는가?

  • Kafka의 한 가지 원칙은 가능한 한 많은 계산을 클라이언트에 수행하도록 하여, Broker의 부담을 줄이는 것

  • 많은 Consumer Group과 Consumer들이 있고 Broker 혼자서 Rebalance를 위한 계산을 한다고 생각해 보면...

    • Broker에 엄청난 부담

    • 이러한 계산을 Broker가 아닌 클라이언트에게 오프로드(Offload)하는 것이 가장 바람직함

Consumer Rebalancing Trigger

불필요한 Rebalancing은 피해야 함

Consumer Rebalancing시 Consumer들은 메시지를 Consume하지 못함 따라서, 불필요한 Rebalancing은 반드시 피해야 함

Rebalancing Trigger

  • Consumer가 Consumer Group에서 탈퇴

  • 신규 Consumer가 Consumer Group에 합류

  • Consumer가 Topic 구독을 변경

  • Consumer Group은 Topic 메타데이터의 변경 사항을 인지 (예: Partition 증가)

Rebalancing Process

  1. Group Coordinator는 heartbeats의 플래그를 사용하여 Consumer에게 Rebalance 신호를 보냄

  2. Consumer가 일시 중지하고 Offset을 Commit

  3. Consumer는 Consumer Group의 새로운 ”Generation"에 다시 합류

  4. Partition 재할당

  5. Consumer는 새 Partition에서 다시 Consume을 시작

Consumer Heartbeats

Consumer 장애를 인지하기 위함

  • Consumer는 poll()과 별도로 백그라운드 Thread에서 Heartbeats를 보냄

    • heartbeat.interval.ms (기본값 : 3 초)

  • 아래 시간 동안 Heartbeats가 수신되지 않으면 Consumer는 Consumer Group에서 삭제

    • session.timeout.ms (기본값 : 10 초)

  • poll()은 Heartbeats와 상관없이 주기적으로 호출되어야 함

    • max.poll.interval.ms (기본값 : 5 분)

과도한 Rebalancing을 피하는 방법

성능 최적화에 필수

  1. Consumer Group 멤버 고정

    • Group의 각 Consumer에게 고유한 group.instance.id 를 할당합니다.

    • Consumer는 LeaveGroupRequest를 사용하지 않아야 함

    • Rejoin(재가입)은 알려진 group.instance.id 에 대한 Rebalance를 trigger하지 않음

  2. session.timeout.ms 튜닝

    • heartbeat.interval.ms를 session.timeout.ms의 1/3로 설정

    • group.min.session.timeout.ms (Default: 6 seconds) 와 group.max.session.timeout.ms (Default: 5 minutes) 의 사이값

    • 장점 : Consumer가 Rejoin(재가입)할 수 있는 더 많은 시간을 제공

    • 단점 : Consumer 장애를 감지하는 데 시간이 더 오래 걸림

  3. max.poll.interval.ms 튜닝

    • Consumer에게 poll()한 데이터를 처리할 수 있는 충분한 시간 제공

    • 너무 크게 하면 안 됨

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