线上Kafka突发rebalance异常，如何快速解决？

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Kafka 是我们最常用的消息队列，它那几万、甚至几十万的处理速度让我们为之欣喜若狂。但是随着使用场景的增加，我们遇到的问题也越来越多，其中一个经常遇到的问题就是：rebalance（重平衡）问题。

什么是消费组

要想了解 rebalance，那就得先了解消费组（consumer group）。

消费组指的是多个消费者（consumer）组成起来的一个组，它们共同消费 topic 的所有消息，并且一个 topic 的一个 partition 只能被一个 consumer 消费。

Kafka 为消费者组定义了 5 种状态，它们分别是：Empty、Dead、PreparingRebalance、CompletingRebalance 和 Stable。

了解了这些状态的含义之后，我们来看一张图片，它展示了状态机的各个状态流转。

一个消费者组最开始是 Empty 状态，当重平衡过程开启后，它会被置于 PreparingRebalance 状态等待成员加入，之后变更到 CompletingRebalance 状态等待分配方案，最后流转到 Stable 状态完成重平衡。

当有新成员加入或已有成员退出时，消费者组的状态从 Stable 直接跳到 PreparingRebalance 状态，此时，所有现存成员就必须重新申请加入组。当所有成员都退出组后，消费者组状态变更为 Empty。Kafka 定期自动删除过期位移的条件就是，组要处于 Empty 状态。因此，如果你的消费者组停掉了很长时间（超过 7 天），那么 Kafka 很可能就把该组的位移数据删除了。我相信，你在 Kafka 的日志中一定经常看到下面这个输出：

Removed ✘✘✘ expired offsets in ✘✘✘ milliseconds.

这就是 Kafka 在尝试定期删除过期位移。现在你知道了，只有 Empty 状态下的组，才会执行过期位移删除的操作。

什么是rebalance？

我们都知道 kafka 主要可以分为三大块：生产者、kafka broker、消费者。

而 kafka 怎么均匀地分配某个 topic 下的所有 partition 到各个消费者，从而使得消息的消费速度达到最快，这就是平衡（balance）。而 rebalance（重平衡）其实就是重新进行 partition 的分配，从而使得 partition 的分配重新达到平衡状态。

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rebalance的流程

重平衡的完整流程需要消费者端和协调者组件共同参与才能完成。我们先从消费者的视角来审视一下重平衡的流程。

在消费者端，重平衡分为两个步骤：分别是加入组和等待领导消费者（Leader Consumer）分配方案。这两个步骤分别对应两类特定的请求：JoinGroup 请求和 SyncGroup 请求。

JoinGroup请求

当组内成员加入组时，它会向协调者发送 JoinGroup 请求。在该请求中，每个成员都要将自己订阅的主题上报，这样协调者就能收集到所有成员的订阅信息。一旦收集了全部成员的 JoinGroup 请求后，协调者会从这些成员中选择一个担任这个消费者组的领导者。

通常情况下，第一个发送 JoinGroup 请求的成员自动成为领导者。你一定要注意区分这里的领导者和之前我们介绍的领导者副本，它们不是一个概念。这里的领导者是具体的消费者实例，它既不是副本，也不是协调者。这里的领导者指的是消费组（consumer group）的领导者，消费组领导者的任务是收集所有成员的订阅信息，然后根据这些信息，制定具体的分区消费分配方案。

选出领导者之后，协调者会把消费者组订阅信息封装进 JoinGroup 请求的响应体中，然后发给领导者，由领导者统一做出分配方案后，进入到下一步：发送 SyncGroup 请求。

SyncGroup请求

在这一步中，领导者向协调者发送 SyncGroup 请求，将刚刚做出的分配方案发给协调者。值得注意的是，其他成员也会向协调者发送 SyncGroup 请求，只不过请求体中并没有实际的内容。这一步的主要目的是让协调者接收分配方案，然后统一以 SyncGroup 响应的方式分发给所有成员，这样组内所有成员就都知道自己该消费哪些分区了。

接下来，我用一张图来形象地说明一下 JoinGroup 请求的处理过程。

就像前面说的，JoinGroup 请求的主要作用是将组成员订阅信息发送给领导者消费者，待领导者制定好分配方案后，重平衡流程进入到 SyncGroup 请求阶段。

下面这张图描述的是 SyncGroup 请求的处理流程。

SyncGroup 请求的主要目的，就是让协调者把领导者制定的分配方案下发给各个组内成员。当所有成员都成功接收到分配方案后，消费者组进入到 Stable 状态，即开始正常的消费工作。

什么时候会发生rebalance？

前面我们已经说到，rebalance 其实就是对 partition 进行重新分配。那么什么时候会发生 rebalance 呢？其实在以下三种情况下，会触发 rebalance：

• 订阅 Topic 的分区数发生变化。
• 订阅的 Topic 个数发生变化。
• 消费组内成员个数发生变化。例如有新的 consumer 实例加入该消费组或者离开组。

订阅Topic的分区数发生变化

简单地说，就是之前 topic 有 10 个分区，现在变成了 20 个，那么多出来的 10 个分区的数据就没人消费了。那么此时就需要进行重平衡，将新增的 10 个分区分给消费组内的消费者进行消费。所以在这个情况下，会发生重平衡。

订阅的Topic个数发生变化

简单地说，一个 consumer group 如果之前只订阅了 A topic，那么其组内的 consumer 知会消费 A topic 的消息。而如果现在新增订阅了 B topic，那么 kafka 就需要把 B topic 的 partition 分配给组内的 consumer 进行消费。这个分配的过程，其实也是一个 rebalance 的过程。

消费组内成员个数发生变化

我们都知道 kafka 中是以消费组（consumer group）的方式进行消费的，消费组内的消费者共同消费一个 topic 下的消息。而当消费组内成员个数发生变化，例如某个 consumer 离开，或者新 consumer 加入，都会导致消费组内成员个数发生变化，从而导致重平衡。

相比起之前的两个情况，这种情况在实际情况中更加常见。因为订阅分区数、以及订阅 topic 数都是我们主动改变才会发生，而组内消费组成员个数发生变化，则是更加随机的。

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下面我们一起分析一下「消费组内成员个数发生变化」的几种情况：

• 新成员加入
• 组成员主动离开
• 组成员崩溃

新成员加入

新成员入组是指组处于 Stable 状态后，有新成员加入。如果是全新启动一个消费者组，Kafka 是有一些自己的小优化的，流程上会有些许的不同。我们这里讨论的是，组稳定了之后有新成员加入的情形。

当协调者收到新的 JoinGroup 请求后，它会通过心跳请求响应的方式通知组内现有的所有成员，强制它们开启新一轮的重平衡。具体的过程和之前的客户端重平衡流程是一样的。现在，我用一张时序图来说明协调者一端是如何处理新成员入组的。

组成员主动离开

何谓主动离组？就是指消费者实例所在线程或进程调用 close() 方法主动通知协调者它要退出。这个场景就涉及到了第三类请求：LeaveGroup 请求。协调者收到 LeaveGroup 请求后，依然会以心跳响应的方式通知其他成员，因此我就不再赘述了，还是直接用一张图来说明。

组成员崩溃

崩溃离组是指消费者实例出现严重故障，突然宕机导致的离组。它和主动离组是有区别的，因为后者是主动发起的离组，协调者能马上感知并处理。但崩溃离组是被动的，协调者通常需要等待一段时间才能感知到，这段时间一般是由消费者端参数 session.timeout.ms 控制的。

也就是说，Kafka 一般不会超过 session.timeout.ms 就能感知到这个崩溃。当然，后面处理崩溃离组的流程与之前是一样的，我们来看看下面这张图。

疑惑

在许多文章中，它们会加多了一个 rebalance 场景，即：「重平衡时协调者对组内成员提交位移的处理」。其实这个要说是 rebalance 场景，有点牵强。我们先来了解下这个场景究竟是什么情况。

正常情况下，每个组内成员都会定期汇报位移给协调者。当重平衡开启时，协调者会给予成员一段缓冲时间，要求每个成员必须在这段时间内快速地上报自己的位移信息，然后再开启正常的 JoinGroup/SyncGroup 请求发送。还是老办法，我们使用一张图来说明。

所以这种场景是指 rebalance 发生之时，留有时间给消费者提交 offset，并不是引起 rebalance 的触发原因（并不是因为提交 offset 引发 rebalance）。因此在我这篇文章里，我并没有将其作为 rebalance 的一种场景。

rebalance问题处理思路

前面我们讲过 rebalance 一般会有 3 种情况，分别是：

• 新成员加入
• 组成员主动离开
• 组成员崩溃

对于「新成员加入」、「组成员主动离开」都是我们主动触发的，能比较好地控制。但是「组成员崩溃」则是我们预料不到的，遇到问题的时候也比较不好排查。但对于「组成员崩溃」也是有一些通用的排查思路的，下面我们就来聊聊「rebalance问题的处理思路」。

要学会处理 rebalance 问题，我们需要先搞清楚 kafaka 消费者配置的四个参数：

• session.timeout.ms 设置了超时时间
• heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔
• max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间
• max.poll.records 每次消费的消息数

session.timeout.ms 表示 consumer 向 broker 发送心跳的超时时间。例如 session.timeout.ms = 180000 表示在最长 180 秒内 broker 没收到 consumer 的心跳，那么 broker 就认为该 consumer 死亡了，会启动 rebalance。

heartbeat.interval.ms 表示 consumer 每次向 broker 发送心跳的时间间隔。heartbeat.interval.ms = 60000 表示 consumer 每 60 秒向 broker 发送一次心跳。一般来说，session.timeout.ms 的值是 heartbeat.interval.ms 值的 3 倍以上。

max.poll.interval.ms 表示 consumer 每两次 poll 消息的时间间隔。简单地说，其实就是 consumer 每次消费消息的时长。如果消息处理的逻辑很重，那么市场就要相应延长。否则如果时间到了 consumer 还么消费完，broker 会默认认为 consumer 死了，发起 rebalance。

max.poll.records 表示每次消费的时候，获取多少条消息。获取的消息条数越多，需要处理的时间越长。所以每次拉取的消息数不能太多，需要保证在 max.poll.interval.ms 设置的时间内能消费完，否则会发生 rebalance。

简单来说，会导致崩溃的几个点是：

• 消费者心跳超时，导致 rebalance。
• 消费者处理时间过长，导致 rebalance。

消费者心跳超时

我们知道消费者是通过心跳和协调者保持通讯的，如果协调者收不到心跳，那么协调者会认为这个消费者死亡了，从而发起 rebalance。

而 kafka 的消费者参数设置中，跟心跳相关的两个参数为：

• session.timeout.ms 设置了超时时间
• heartbeat.interval.ms 心跳时间间隔

这时候需要调整 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 参数，使得消费者与协调者能保持心跳。一般来说，超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间。即 session.timeout.ms 如果设置为 180 秒，那么 heartbeat.interval.ms 最多设置为 60 秒。

为什么要这么设置超时时间应该是心跳间隔的 3 倍时间？因为这样的话，在一个超时周期内就可以有多次心跳，避免网络问题导致偶发失败。

消费者处理时间过长

如果消费者处理时间过长，那么同样会导致协调者认为该 consumer 死亡了，从而发起重平衡。

而 kafka 的消费者参数设置中，跟消费处理的两个参数为：

• max.poll.interval.ms 每次消费的处理时间
• max.poll.records 每次消费的消息数

对于这种情况，一般来说就是增加消费者处理的时间（即提高 max.poll.interval.ms 的值），减少每次处理的消息数（即减少 max.poll.records 的值）。

除此之外，超时时间参数（session.timeout.ms）与 消费者每次处理的时间（max.poll.interval.ms）也是有关联的。max.poll.interval.ms 时间不能超过 session.timeout.ms 时间。 因为在 kafka 消费者的实现中，其是单线程去消费消息和执行心跳的，如果线程卡在处理消息，那么这时候即使到时间要心跳了，还是没有线程可以去执行心跳操作。很多同学在处理问题的时候，明明设置了很长的 session.timeout.ms 时间，但最终还是心跳超时了，就是因为没有处理好这两个参数的关联。

对于 rebalance 类问题，简单总结就是：处理好心跳超时问题和消费处理超时问题。

• 对于心跳超时问题。一般是调高心跳超时时间（session.timeout.ms），调整超时时间（session.timeout.ms）和心跳间隔时间（heartbeat.interval.ms）的比例。阿里云官方文档建议超时时间（session.timeout.ms）设置成 25s，最长不超过 30s。那么心跳间隔时间（heartbeat.interval.ms）就不超过 10s。
• 对于消费处理超时问题。一般是增加消费者处理的时间（max.poll.interval.ms），减少每次处理的消息数（max.poll.records）。阿里云官方文档建议 max.poll.records 参数要远小于当前消费组的消费能力（records < 单个线程每秒消费的条数 x 消费线程的个数 x session.timeout的秒数）。

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参考资料

• 重平衡场景，写得更好，更详细！推荐！！Kafka | 消费者组重平衡全流程解析_大数据_sinat_27143551的博客-CSDN博客
• Kafka 重平衡机制 - 后端进阶 - SegmentFault 思否
• 为什么消费客户端频繁出现Rebalance？_客户端消费问题_常见问题_消息队列Kafka版-阿里云