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Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

开发者 https://www.devze.com 2023-02-07 10:43 出处:网络 作者: crossoverJie
目录前言Pulsar 负载均衡原理ThresholdShedder 原理问题原因优化方案总结前言 前段时间我们在升级 Pulsar 版本的时候发现升级后最后一个节点始终没有流量。
目录
  • 前言
  • Pulsar 负载均衡原理
    • ThresholdShedder 原理
    • 问题原因
  • 优化方案
    • 总结

      前言

      前段时间我们在升级 Pulsar 版本的时候发现升级后最后一个节点始终没有流量。

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      虽然对业务使用没有任何影响,但负载不均会导致资源的浪费。

      和同事沟通后得知之前的升级也会出现这样的情况,最终还是人工调用 Pulsar 的 admin API 完成的负载均衡。

      这个问题我尝试在 Google 和 Pulsar 社区都没有找到类似的,不知道是大家都没碰到还是很少升级集群。

      我之前所在的公司就是一个版本走到黑

      Pulsar 负载均衡原理

      当一个集群可以水平扩展后负载均衡就显得非常重要,根本目的是为了让每个提供服务的节点都能均匀的处理请求,不然扩容就没有意义了。

      在分析这个问题的原因之前我们先看看 Pulsar 负载均衡的实现方案。

      # Enable load balancer
      loadBalancerEnabled=true
      

      我们可以通过这个 broker 的这个配置来控制负载均衡器的开关,默认是打开。

      但具体使用哪个实现类来作为负载均衡器也可以在配置文件中指定:

      # Name of load manager to use
      loadManagerClassName=org.apache.pulsar.broker.loadbalance.impl.ModularLoadManagerImpl
      

      默认使用的是 ModularLoadManagerImpl

          static LoadManager create(final PulsarService pulsar) {
              try {
                  final ServiceConfiguration conf = pulsar.getConfiguration();
                  // Assume there is a constructor with one argument of PulsarService.
                  final Object loadManagerInstance = Reflections.createInstance(conf.getLoadManagerClassName(),
                          Thread.currentThread().getContextClassLoader());
                  if (loadManagerInstance instanceof LoadManager) {
                      final LoadManager casted = (LoadManager) loadManagerInstance;
                      casted.initialize(pulsar);
          http://www.devze.com            return casted;
                  } else if (loadManagerInstance instanceof ModularLoadManager) {
                      final LoadManager casted = new ModularLoadManagerWrapper((ModularLoadManager) loadManagerInstance);
                      casted.initialize(pulsar);
                      return casted;
                  }
              } catch (Exception e) {
                  LOG.warn("Error when trying to create load manager: ", e);
              }
              // If we failed to create a load manager, default to SimpleLoadManagerImpl.
              return new SimpleLoadManagerImpl(pulsar);
          }
      

      broker 启动时会从配置文件中读取配置进行加载,如果加载失败会使用 SimpleLoadManagerImpl 作为兜底策略。

      当 broker 是一个集群时,只有 leader 节点的 broker 才会执行负载均衡器的逻辑。

      Leader 选举是通过 Zookeeper 实现的。

      默然情况下成为 Leader 节点的 broker 会每分钟读取各个 broker 的数据来判断是否有节点负载过高需要做重平衡。

      而是否重平衡的判断依据是由 org.apache.pulsar.broker.loadbalance.LoadSheddingStrategy 接口提供的,它其实只有一个函数:

      public interface LoadSheddingStrategy {
          /**
           * Recommend that all of the returned bundles be unloaded.
           * @return A map from all selected bundles to phpthe brokers on which they reside.
           */
          Multimap<String, String> findBundlesForUnloading(LoadData loadData, ServiceConfiguration conf);
      }
      

      根据所有 broker 的负载信息计算出一个需要被 unload 的 broker 以及 bundle。

      这里解释下 unload 和 bundle 的概念:

      • bundle 是一批 topic 的抽象,将 bundlebroker 进行关联后客户端才能知道应当连接哪个 broker;而不是直接将 topic 与 broker 绑定,这样才能实现海量 topic 的管理。
      • unload 则是将已经与 broker 绑定的 bundle 手动解绑,从而触发负载均衡器选择一台合适的 broker 重新进行绑定;通常是整个集群负载不均的时候触发。

      ThresholdShedder 原理

      LoadSheddingStrategy 接口目前有三个实现,这里以官方默认的 ThresholdShedder 为例:

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      它的实现算法是根据带宽、内存、流量等各个指标的权重算出每个节点的负载值,之后为整个集群计算出一个平均负载值。

      # 阈值
      loadBalancerBrokerThresholdShedderPercentage=10
      

      当集群中有某个节点的负载值超过平均负载值达到一定程度(可配置的阈值)时,就会触发 unload,以上图为例就会将最左边节点中红色部分的 bundle 卸载掉,然后再重新计算一个合适的 broker 进行绑定。

      阈值存在的目的是为了避免频繁的 unload,从而影响客户端的连接。

      问题原因

      当某些 topic 的流量突然爆增的时候这种负载策略确实可以处理的很好,但在我们集群升级的情况就不一定了。

      假设我这里有三个节点:

      • broker0
      • broker1
      • broker2

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      集群升级时会从 broker2->0 进行镜像替换重启,假设在升级前每个 broker 的负载值都是 10。

      • 重启 broker2 时,它所绑定的 bundle 被 broker0/1 接管。
      • 升级 broker1 时,它所绑定编程客栈的 bundle 又被 broker0/2 接管。
      • 最后升级 broker0, 它所绑定的 bundle 会被broker1/2 接管。

      只要在这之后没有发生流量激增到触发负载的阈值,那么当前的负载情况就会一直保留下去,也就是 broker0 会一直没有流量。

      经过我反复测试,现象也确实如此。

      ./pulsar-perf monitor-brokers --connect-string pulsar-test-zookeeper:2181
      

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      通过这个工具也可开发者_Python培训以查看各个节点的负载情况

      优化方案

      这种场景是当前 ThresholdShedder 所没有考虑到的,于是我在我们所www.devze.com使用的版本 2.10.3 的基础上做了简单的优化:

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      • 当原有逻辑走完之后也没有获取需要需要卸载的 bundle,同时也存在一个负载极低的 broker 时(emptyBundle),再触发一次 bundle 查询。
      • 按照 broker 所绑http://www.devze.com定的数量排序,选择一个数量最多的 broker 的 第一个 bundle 进行卸载。

      修改后打包发布,再走一遍升级流程后整个集群负载就是均衡的了。

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      但其实这个方案并不严谨,第二步选择的重点是筛选出负载最高的集群中负载最高的 bundle;这里只是简单的根据数量来判断,并不够准确。

      正当我准备持续优化时,鬼使神差的我想看看 master 上有人修复这个问题没,结果一看还真有人修复了;只是还没正式发版。

      github.com/apache/puls…

      Pulsar负载均衡原理及优化方案详解

      整体思路是类似的,只是筛选负载需要卸载 bundle 时是根据 bundle 自身的流量来的,这样会更加精准。

      总结

      不过看社区的进度等这个优化最终能用还不知道得多久,于是我们就自己参考这个思路在管理台做了类似的功能,当升级后出现负载不均衡时人工触发一个逻辑:

      • 系统根据各个节点的负载情况计算出一个负载最高的节点和 bundle 在页面上展示。
      • 人工二次确认是否要卸载,确认无误后进行卸载。

      本质上只是将上述优化的自动负载流程改为人工处理了,经过测试效果是一样的。

      Pulsar 整个项目其实非常庞大,有着几十上百个模块,哪怕每次我只改动一行代码准备发布测试时都得经过漫长的编译+ docker镜像打包+上传私 服这些流程,通常需要1~2个小时;但总的来说收获还是很大的,最近也在提一些 issue 和 PR,希望后面能更深入的参与进社区。

      以上就是Pulsar负载均衡原理及优化方案详解的详细内容,更多关于Pulsar负载均衡的资料请关注我们其它相关文章!

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