Pulsar負載均衡原理及優化方案詳解
前言
前段時間我們在升級 Pulsar 版本的時候發現升級後最後一個節點始終沒有流量。
雖然對業務使用沒有任何影響，但負載不均會導致資源的浪費。
和同事溝通後得知之前的升級也會出現這樣的情況，最終還是人工調用 Pulsar 的 admin API 完成的負載均衡。
這個問題我嘗試在 Google 和 Pulsar 社區都沒有找到類似的，不知道是大傢都沒碰到還是很少升級集群。
我之前所在的公司就是一個版本走到黑😂
Pulsar 負載均衡原理
當一個集群可以水平擴展後負載均衡就顯得非常重要，根本目的是為瞭讓每個提供服務的節點都能均勻的處理請求，不然擴容就沒有意義瞭。
在分析這個問題的原因之前我們先看看 Pulsar 負載均衡的實現方案。
# Enable load balancer loadBalancerEnabled=true
我們可以通過這個 broker 的這個配置來控制負載均衡器的開關，默認是打開。
但具體使用哪個實現類來作為負載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
默認使用的是 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);
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);
}
當 broker 啟動時會從配置文件中讀取配置進行加載，如果加載失敗會使用 SimpleLoadManagerImpl 作為兜底策略。
當 broker 是一個集群時，隻有 leader 節點的 broker 才會執行負載均衡器的邏輯。
Leader 選舉是通過 Zookeeper 實現的。
默然情況下成為 Leader 節點的 broker 會每分鐘讀取各個 broker 的數據來判斷是否有節點負載過高需要做重平衡。
而是否重平衡的判斷依據是由 org.apache.pulsar.broker.loadbalance.LoadSheddingStrategy 接口提供的，它其實隻有一個函數：
public interface LoadSheddingStrategy {
/**
* Recommend that all of the returned bundles be unloaded.
* @return A map from all selected bundles to the brokers on which they reside.
*/
Multimap<String, String> findBundlesForUnloading(LoadData loadData, ServiceConfiguration conf);
}
根據所有 broker 的負載信息計算出一個需要被 unload 的 broker 以及 bundle。
這裡解釋下 unload 和 bundle 的概念：
bundle是一批topic的抽象，將bundle和broker進行關聯後客戶端才能知道應當連接哪個 broker；而不是直接將 topic 與broker綁定，這樣才能實現海量 topic 的管理。- unload 則是將已經與 broker 綁定的 bundle 手動解綁，從而觸發負載均衡器選擇一臺合適的 broker 重新進行綁定；通常是整個集群負載不均的時候觸發。
ThresholdShedder 原理
LoadSheddingStrategy 接口目前有三個實現，這裡以官方默認的 ThresholdShedder 為例：
它的實現算法是根據帶寬、內存、流量等各個指標的權重算出每個節點的負載值，之後為整個集群計算出一個平均負載值。
# 閾值 loadBalancerBrokerThresholdShedderPercentage=10
當集群中有某個節點的負載值超過平均負載值達到一定程度（可配置的閾值）時，就會觸發 unload，以上圖為例就會將最左邊節點中紅色部分的 bundle 卸載掉，然後再重新計算一個合適的 broker 進行綁定。
閾值存在的目的是為瞭避免頻繁的 unload，從而影響客戶端的連接。
問題原因
當某些 topic 的流量突然爆增的時候這種負載策略確實可以處理的很好，但在我們集群升級的情況就不一定瞭。
假設我這裡有三個節點：
- broker0
- broker1
- broker2
集群升級時會從 broker2->0 進行鏡像替換重啟，假設在升級前每個 broker 的負載值都是 10。
- 重啟 broker2 時，它所綁定的 bundle 被 broker0/1 接管。
- 升級 broker1 時，它所綁定的 bundle 又被 broker0/2 接管。
- 最後升級 broker0, 它所綁定的 bundle 會被broker1/2 接管。
隻要在這之後沒有發生流量激增到觸發負載的閾值，那麼當前的負載情況就會一直保留下去，也就是 broker0 會一直沒有流量。
經過我反復測試，現象也確實如此。
./pulsar-perf monitor-brokers --connect-string pulsar-test-zookeeper:2181
通過這個工具也可以查看各個節點的負載情況
優化方案
這種場景是當前 ThresholdShedder 所沒有考慮到的，於是我在我們所使用的版本 2.10.3 的基礎上做瞭簡單的優化：
- 當原有邏輯走完之後也沒有獲取需要需要卸載的 bundle，同時也存在一個負載極低的 broker 時(
emptyBundle)，再觸發一次 bundle 查詢。 - 按照 broker 所綁定的數量排序，選擇一個數量最多的 broker 的 第一個 bundle 進行卸載。
修改後打包發佈，再走一遍升級流程後整個集群負載就是均衡的瞭。
但其實這個方案並不嚴謹，第二步選擇的重點是篩選出負載最高的集群中負載最高的 bundle；這裡隻是簡單的根據數量來判斷，並不夠準確。
正當我準備持續優化時，鬼使神差的我想看看 master 上有人修復這個問題沒，結果一看還真有人修復瞭；隻是還沒正式發版。
github.com/apache/puls…
整體思路是類似的，隻是篩選負載需要卸載 bundle 時是根據 bundle 自身的流量來的，這樣會更加精準。
總結
不過看社區的進度等這個優化最終能用還不知道得多久，於是我們就自己參考這個思路在管理臺做瞭類似的功能，當升級後出現負載不均衡時人工觸發一個邏輯：
- 系統根據各個節點的負載情況計算出一個負載最高的節點和 bundle 在頁面上展示。
- 人工二次確認是否要卸載，確認無誤後進行卸載。
本質上隻是將上述優化的自動負載流程改為人工處理瞭，經過測試效果是一樣的。
Pulsar 整個項目其實非常龐大，有著幾十上百個模塊，哪怕每次我隻改動一行代碼準備發佈測試時都得經過漫長的編譯+ Docker鏡像打包+上傳私 服這些流程，通常需要1~2個小時；但總的來說收獲還是很大的，最近也在提一些 issue 和 PR，希望後面能更深入的參與進社區。
以上就是Pulsar負載均衡原理及優化方案詳解的詳細內容，更多關於Pulsar負載均衡的資料請關註WalkonNet其它相關文章！