Kafka两级调度实现分布式协调微服务任务分配Golang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的工作实现了一个复制协议, 主要工作分为两个步骤:

  1. 通过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节点完成每个成员的任务的分配

主要是学习这种架构设计思想,虽然这种方案场景非常有限

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,通过记录成员的元数据信息,来进行Leader选举,比如根据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节点获取到所有的任务和节点信息,就可以根据合适的算法来进行任务的分配,最终广播到消息队列

值得我们学习的地方, 通常在kafka这种场景下,如果要针对不同的业务实现统一调度,还是蛮麻烦的, 所以比如将具体任务的分配工作从架构中迁移出去, 在broker端只负责通用层的Leader选举即可, 将具体业务的分配工作,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,我们抽象出: 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

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
}

其中coordinator用于标识每个Group组的协调器,为每个组都建立一个分配器

节点加入集群请求处理

MemoryQueue 接收事件类型,然后根据事件类型进行分发,如果是GroupRequest事件,则分发给handleGroupRequest进行处理
handleGroupRequest内部先获取对应group的coordinator,然后根据当前信息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()
}

加入Group组请求处理

其中Coordnator会调用自己的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)
    // 如果worker之前已经加入该组, 就不做任何操作
    if exist {
        return
    }
    // 重新构建请求信息
    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,
    }
}

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
}

Coordinator内部通过Members信息,来存储各个worker节点的元数据信息, 然后Tasks存储当前group的所有任务, 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

通过offset选举Leader

通过存储的worker的metadata信息,来进行主节点的选举

// getLeaderID 根据当前信息获取leader节点
func (c *Coordinator) getLeaderID() string {
    leaderID, maxOffset := "", 0
    // 这里是通过offset大小来判定,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
}

Worker

核心数据结构

// Worker 工作者
type Worker struct {
    ID          string
    Group       string
    Tasks       string
    done        chan struct{}
    queue       *MemoryQueue
    Coordinator *Coordinator
}

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

分发请求消息

worker接收到不同的事件类型,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

// 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)
    }
}

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后需要继续进行分配任务,而Follower则只需要监听事件和发送心跳

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

Follower节点

Follower节点进行心跳发送

// 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
    //     }
    // }
}

Leader节点

Leader节点这个地方我将调度分配分为两个步骤:
1)通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++
        }
    }
    

测试数据

启动一个队列,然后加入任务和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, 为每个worker分配不同的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()

运行结果: 首先根据offset, 最终test-3位Leader, 然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, 然后随着worker的退出,又会进行任务的重新分配

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]

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,还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
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阅读 1.3k发布于 2019-05-21

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