Kafka两级调度实现分布式协调微服务任务分配Golang版

时间  2019-11-08
标签 kafka 两级 调度 实现 分布式 协调 微服 任务 分配 golang 栏目 Kafka 繁體版
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背景

基于Kafka消息队列的两级协调调度架构

Kafka内部为了协调内部的consumer和kafka connector的工做实现了一个复制协议， 主要工做分为两个步骤：

  1. 经过worker(consumer或connect)获取自身的topic offset等元数据信息，交给kafka的broker完成Leader/Follower选举
  2. worker Leader节点获取到kafka存储的partation和member信息，来进行二级分配，实现结合具体业务的负载均衡分配

从功能实现上两级调度，一级调度负责将Leader选举，二级调度则是worker节点完成每一个成员的任务的分配算法

主要是学习这种架构设计思想，虽然这种方案场景很是有限bash

基于消息队列实现分布式协调设计

一级协调器设计：一级协调器主要是指的Coordinator部分，经过记录成员的元数据信息，来进行Leader选举，好比根据offset的大小来决定谁是Leader 二级协调器设计：二级协调器主要是指的Leader任务分配部分， worker节点获取到全部的任务和节点信息，就能够根据合适的算法来进行任务的分配，最终广播到消息队列

值得咱们学习的地方， 一般在kafka这种场景下，若是要针对不一样的业务实现统一调度，仍是蛮麻烦的， 因此好比将具体任务的分配工做从架构中迁移出去， 在broker端只负责通用层的Leader选举便可， 将具体业务的分配工做，从主业务架构分离出去，由具体业务去实现

代码实现

核心设计

根据设计，咱们抽象出: MemoryQueue、Worker、 Coordinator、GroupRequest、GroupResponse、Task、Assignment集合核心组件

MemoryQueue: 模拟消息队列实现消息的分发，充当kafka broker角色 Worker: 任务执行和具体业务二级协调算法 Coordinator: 位于消息队列内部的一个协调器，用于Leader/Follower选举 Task: 任务 Assignment: Coordnator根据任务信息和节点信息构建的任务分配结果 GroupRequest: 加入集群请求 GroupResponse: 响应信息数据结构

MemoryQueue

核心数据结构

// MemoryQueue 内存消息队列
type MemoryQueue struct {
	done             chan struct{}
	queue            chan interface{}
	wg               sync.WaitGroup
	coordinator      map[string]*Coordinator
	worker           map[string]*Worker
}
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其中coordinator用于标识每一个Group组的协调器，为每一个组都创建一个分配器架构

节点加入集群请求处理

MemoryQueue 接收事件类型，而后根据事件类型进行分发，若是是GroupRequest事件，则分发给handleGroupRequest进行处理 handleGroupRequest内部先获取对应group的coordinator，而后根据当前信息buildGroupResponse发回消息队列

事件分发处理

func (mq *MemoryQueue) handleEvent(event interface{}) {
	switch event.(type) {
	case GroupRequest:
		request := event.(GroupRequest)
		mq.handleGroupRequest(&request)
	case Task:
		task := event.(Task)
		mq.handleTask(&task)
	default:
		mq.Notify(event)
	}
	mq.wg.Done()
}
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加入Group组请求处理

其中Coordnator会调用本身的getLeaderID方法，来根据当前组内的各成员的信息来选举一个Leader节点 

// getGroupCoordinator 获取指定组的协调器
func (mq *MemoryQueue) getGroupCoordinator(group string) *Coordinator {
	coordinator, ok := mq.coordinator[group]
	if ok {
		return coordinator
	}
	coordinator = NewCoordinator(group)
	mq.coordinator[group] = coordinator
	return coordinator
}

func (mq *MemoryQueue) handleGroupRequest(request *GroupRequest) {
	coordinator := mq.getGroupCoordinator(request.Group)
	exist := coordinator.addMember(request.ID, &request.Metadata)
	// 若是worker以前已经加入该组, 就不作任何操做
	if exist {
		return
	}
	// 从新构建请求信息
	groupResponse := mq.buildGroupResponse(coordinator)
	mq.send(groupResponse)
}

func (mq *MemoryQueue) buildGroupResponse(coordinator *Coordinator) GroupResponse {
	return GroupResponse{
		Tasks:       coordinator.Tasks,
		Group:       coordinator.Group,
		Members:     coordinator.AllMembers(),
		LeaderID:    coordinator.getLeaderID(),
		Generation:  coordinator.Generation,
		Coordinator: coordinator,
	}
}
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Coordinator

核心数据结构

// Coordinator 协调器
type Coordinator struct {
	Group      string
	Generation int
	Members    map[string]*Metadata
	Tasks      []string
	Heartbeats map[string]int64
}
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Coordinator内部经过Members信息，来存储各个worker节点的元数据信息， 而后Tasks存储当前group的全部任务, Heartbeats存储workerd额心跳信息， Generation是一个分代计数器，每次节点变化都会递增并发

经过offset选举Leader

经过存储的worker的metadata信息，来进行主节点的选举app

// getLeaderID 根据当前信息获取leader节点
func (c *Coordinator) getLeaderID() string {
	leaderID, maxOffset := "", 0
	// 这里是经过offset大小来断定，offset大的就是leader, 实际上可能会更加复杂一些
	for wid, metadata := range c.Members {
		if leaderID == "" || metadata.offset() > maxOffset {
			leaderID = wid
			maxOffset = metadata.offset()
		}
	}
	return leaderID
}
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Worker

核心数据结构

// Worker 工做者
type Worker struct {
	ID          string
	Group       string
	Tasks       string
	done        chan struct{}
	queue       *MemoryQueue
	Coordinator *Coordinator
}
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worker节点会包含一个coordinator信息，用于后续向该节点进行心跳信息的发送负载均衡

分发请求消息

worker接收到不一样的事件类型，根据类型来进行处理, 其中handleGroupResponse负责接收到服务端Coordinator响应的信息，里面会包含leader节点和任务信息，由worker 来进行二级分配, handleAssign则是处理分配完后的任务信息分布式

// Execute 接收到分配的任务进行请求执行
func (w *Worker) Execute(event interface{}) {
	switch event.(type) {
	case GroupResponse:
		response := event.(GroupResponse)
		w.handleGroupResponse(&response)
	case Assignment:
		assign := event.(Assignment)
		w.handleAssign(&assign)
	}
}
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GroupResponse根据角色类型进行后续业务逻辑

GroupResponse会将节点分割为两种：Leader和Follower, Leader节点接收到GroupResponse后须要继续进行分配任务，而Follower则只须要监听事件和发送心跳ide

func (w *Worker) handleGroupResponse(response *GroupResponse) {
	if w.isLeader(response.LeaderID) {
		w.onLeaderJoin(response)
	} else {
		w.onFollowerJoin(response)
	}
}
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Follower节点

Follower节点进行心跳发送学习

// onFollowerJoin 当前角色是follower
func (w *Worker) onFollowerJoin(response *GroupResponse) {
	w.Coordinator = response.Coordinator
	go w.heartbeat()
}
// heartbeat 发送心跳
func (w *Worker) heartbeat() {
	// timer := time.NewTimer(time.Second)
	// for {
	// select {
	// case <-timer.C:
	// w.Coordinator.heartbeat(w.ID, time.Now().Unix())
	// timer.Reset(time.Second)
	// case <-w.done:
	// return
	// }
	// }
}
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Leader节点

Leader节点这个地方我将调度分配分为两个步骤： 1）经过节点数和任务数将任务进行分片 2）将分片后的任务分配给各个节点，最终发送回队列 

// onLeaderJoin 当前角色是leader, 执行任务分配并发送mq
func (w *Worker) onLeaderJoin(response *GroupResponse) {
	fmt.Printf("Generation [%d] leaderID [%s]\n", response.Generation, w.ID)
	w.Coordinator = response.Coordinator
	go w.heartbeat()
	// 进行任务分片
	taskSlice := w.performAssign(response)

	// 将任务分配给各个worker
	memerTasks, index := make(map[string][]string), 0
	for _, name := range response.Members {
		memerTasks[name] = taskSlice[index]
		index++
	}

	// 分发请求
	assign := Assignment{LeaderID: w.ID, Generation: response.Generation, result: memerTasks}
	w.queue.send(assign)
}

// performAssign 根据当前成员和任务数
func (w *Worker) performAssign(response *GroupResponse) [][]string {

	perWorker := len(response.Tasks) / len(response.Members)
	leftOver := len(response.Tasks) - len(response.Members)*perWorker

	result := make([][]string, len(response.Members))

	taskIndex, memberTaskCount := 0, 0
	for index := range result {
		if index < leftOver {
			memberTaskCount = perWorker + 1
		} else {
			memberTaskCount = perWorker
		}
		for i := 0; i < memberTaskCount; i++ {
			result[index] = append(result[index], response.Tasks[taskIndex])
			taskIndex++
		}
	}
	
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测试数据

启动一个队列，而后加入任务和worker，观察分配结果

// 构建队列
	queue := NewMemoryQueue(10)
	queue.Start()

	// 发送任务
	queue.send(Task{Name: "test1", Group: "test"})
	queue.send(Task{Name: "test2", Group: "test"})
	queue.send(Task{Name: "test3", Group: "test"})
	queue.send(Task{Name: "test4", Group: "test"})
	queue.send(Task{Name: "test5", Group: "test"})

	// 启动worker, 为每一个worker分配不一样的offset观察是否能将leader正常分配
	workerOne := NewWorker("test-1", "test", queue)
	workerOne.start(1)
	queue.addWorker(workerOne.ID, workerOne)

	workerTwo := NewWorker("test-2", "test", queue)
	workerTwo.start(2)
	queue.addWorker(workerTwo.ID, workerTwo)

	workerThree := NewWorker("test-3", "test", queue)
	workerThree.start(3)
	queue.addWorker(workerThree.ID, workerThree)

	time.Sleep(time.Second)
	workerThree.stop()
	time.Sleep(time.Second)
	workerTwo.stop()
	time.Sleep(time.Second)
	workerOne.stop()

	queue.Stop()
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运行结果: 首先根据offset, 最终test-3位Leader, 而后查看任务分配结果， 有两个节点2个任务，一个节点一个任务， 而后随着worker的退出，又会进行任务的从新分配

Generation [1] leaderID [test-1]
Generation [2] leaderID [test-2]
Generation [3] leaderID [test-3]
Generation [1] worker [test-1]  run tasks: [test1||test2||test3||test4||test5]
Generation [1] worker [test-2]  run tasks: []
Generation [1] worker [test-3]  run tasks: []
Generation [2] worker [test-1]  run tasks: [test1||test2||test3]
Generation [2] worker [test-2]  run tasks: [test4||test5]
Generation [2] worker [test-3]  run tasks: []
Generation [3] worker [test-1]  run tasks: [test1||test2]
Generation [3] worker [test-2]  run tasks: [test3||test4]
Generation [3] worker [test-3]  run tasks: [test5]
Generation [4] leaderID [test-2]
Generation [4] worker [test-1]  run tasks: [test1||test2||test3]
Generation [4] worker [test-2]  run tasks: [test4||test5]
Generation [5] leaderID [test-1]
Generation [5] worker [test-1]  run tasks: [test1||test2||test3||test4||test5]
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总结

其实在分布式场景中，这种Leader/Follower选举，其实更多的是会选择基于AP模型的consul、etcd、zk等， 本文的这种设计，与kafka自身的业务场景由很大的关系， 后续有时间，仍是继续看看别的设计， 从kafka connet借鉴的设计，就到这了

未完待续 关注公共号: 布衣码农

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