前言

前段時間我們在升級 Pulsar 版本的時候發(fā)現(xiàn)升級后最后一個節(jié)點始終沒有流量。

雖然對業(yè)務(wù)使用沒有任何影響，但負載不均會導(dǎo)致資源的浪費。

和同事溝通后得知之前的升級也會出現(xiàn)這樣的情況，最終還是人工調(diào)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(qū)都沒有找到類似的，不知道是大家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(dāng)一個集群可以水平擴展后負載均衡就顯得非常重要，根本目的是為了讓每個提供服務(wù)的節(jié)點都能均勻的處理請求，不然擴容就沒有意義了。

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(xiàn)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(guān)，默認是打開。

但具體使用哪個實現(xiàn)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(dāng) 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(dāng) broker 是一個集群時，只有 leader 節(jié)點的 broker 才會執(zhí)行負載均衡器的邏輯。

Leader 選舉是通過 Zookeeper 實現(xiàn)的。

默然情況下成為 Leader 節(jié)點的 broker 會每分鐘讀取各個 broker 的數(shù)據(jù)來判斷是否有節(jié)點負載過高需要做重平衡。

而是否重平衡的判斷依據(jù)是由 org.apache.pulsar.broker.loadbalance.LoadSheddingStrategy 接口提供的，它其實只有一個函數(shù)：

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(jù)所有 broker 的負載信息計算出一個需要被 unload 的 broker 以及 bundle。

這里解釋下 unload 和 bundle 的概念：

• bundle 是一批 topic 的抽象，將 bundle 和 broker 進行關(guān)聯(lián)后客戶端才能知道應(yīng)當(dāng)連接哪個 broker；而不是直接將 topic 與 broker 綁定，這樣才能實現(xiàn)海量 topic 的管理。
• unload 則是將已經(jīng)與 broker 綁定的 bundle 手動解綁，從而觸發(fā)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(fā)。

ThresholdShedder 原理

LoadSheddingStrategy 接口目前有三個實現(xiàn)，這里以官方默認的 ThresholdShedder 為例：

它的實現(xiàn)算法是根據(jù)帶寬、內(nèi)存、流量等各個指標(biāo)的權(quán)重算出每個節(jié)點的負載值，之后為整個集群計算出一個平均負載值。

# 閾值
loadBalancerBrokerThresholdShedderPercentage=10

當(dāng)集群中有某個節(jié)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(fā) unload，以上圖為例就會將最左邊節(jié)點中紅色部分的 bundle 卸載掉，然后再重新計算一個合適的 broker 進行綁定。

閾值存在的目的是為了避免頻繁的 unload，從而影響客戶端的連接。

問題原因

當(dāng)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了。

假設(shè)我這里有三個節(jié)點：

• broker0
• broker1
• broker2

集群升級時會從 broker2->0 進行鏡像替換重啟，假設(shè)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。
• 最后升級 broker0, 它所綁定的 bundle 會被broker1/2 接管。

只要在這之后沒有發(fā)生流量激增到觸發(fā)負載的閾值，那么當(dāng)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(jīng)過我反復(fù)測試，現(xiàn)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(jié)點的負載情況

優(yōu)化方案

這種場景是當(dāng)前 ThresholdShedder 所沒有考慮到的，于是我在我們所使用的版本 2.10.3 的基礎(chǔ)上做了簡單的優(yōu)化：

• 當(dāng)原有邏輯走完之后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(fā)一次 bundle 查詢。
• 按照 broker 所綁定的數(shù)量排序，選擇一個數(shù)量最多的 broker 的 第一個 bundle 進行卸載。

修改后打包發(fā)布，再走一遍升級流程后整個集群負載就是均衡的了。

但其實這個方案并不嚴(yán)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；這里只是簡單的根據(jù)數(shù)量來判斷，并不夠準(zhǔn)確。

正當(dāng)我準(zhǔn)備持續(xù)優(yōu)化時，鬼使神差的我想看看 master 上有人修復(fù)這個問題沒，結(jié)果一看還真有人修復(fù)了；只是還沒正式發(fā)版。

??https://github.com/apache/pulsar/pull/17456??

整體思路是類似的，只是篩選負載需要卸載 bundle 時是根據(jù) bundle 自身的流量來的，這樣會更加精準(zhǔn)。

總結(jié)

不過看社區(qū)的進度等這個優(yōu)化最終能用還不知道得多久，于是我們就自己參考這個思路在管理臺做了類似的功能，當(dāng)升級后出現(xiàn)負載不均衡時人工觸發(fā)一個邏輯：

• 系統(tǒng)根據(jù)各個節(jié)點的負載情況計算出一個負載最高的節(jié)點和 bundle 在頁面上展示。
• 人工二次確認是否要卸載，確認無誤后進行卸載。

本質(zhì)上只是將上述優(yōu)化的自動負載流程改為人工處理了，經(jīng)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，哪怕每次我只改動一行代碼準(zhǔn)備發(fā)布測試時都得經(jīng)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，希望后面能更深入的參與進社區(qū)。