Kafka Fetch Session剖析

1.概述

最近有同学留言在使用Kafka的过程中遇到一些问题，比如在拉取的Topic中的数据时会抛出一些异常，今天笔者就为大家来分享一下Kafka的Fetch流程。

2.内容

2.1 背景

首先，我们来了解一下，Fetch Session的目标。Kafka在1.1.0以后的版本中优化了Fetch问题，引入了Fetch Session，Kafka由Broker来提供服务（通信、数据交互等）。每个分区会有一个Leader Broker，Broker会定期向Leader Broker发送Fetch请求，来获取数据，而对于分区数较大的Topic来说，需要发出的Fetch请求就会很大。这样会有一个问题：

• Follower感兴趣的分区集很少改变，然而每个FetchRequest必须枚举Follower感兴趣的所有分区集合；
• 当上一个FetchRequest只会分区中没有任何改变，仍然必须发回关于该分区的所有元数据，其中包括分区ID、分区的起始Offset、以及能够请求的最大字节数等。

并且，这些问题与系统中现存分区的数量成线性比例，例如，假设Kafka集群中有100000个分区，其中大多数分区很少接收新消息。该系统中的Broker仍然会来回发送非常大的FetchRequest和FetchResponse，即使每秒添加的实际消息数据很少。随着分区数量的增长，Kafka使用越来越多的网络带宽来回传递这些消息。

当Kafka被调整为较低延迟时，这些低效会变得更严重。如果我们将每秒发送的FetchRequest数量增加一倍，我们应该期望在缩短的轮询间隔内有更多的分区没有改变。而且，我们无法在每个FetchRequest和FetchResponse中分摊每个分区发送元数据的所需要的带宽资源，这将会导致Kafka需要使用更多的网络带宽。

2.2 优化

为了优化上述问题，Kafka增加了增量拉取分区的概念，从而减少客户端每次拉取都需要拉取全部分区的问题。Fetch Session与网络编程中的Session类似，可以认为它是有状态的，这里的状态值的是知道它需要拉取哪些分区的数据，比如第一次拉取的分区0中的数据，后续分区0中没有了数据，就不需要拉取分区0了，FetchSession数据结构如下

class FetchSession(val id: Int, // sessionid是随机32位数字，用于鉴权，防止客户端伪造
                   val privileged: Boolean, // 是否授权
                   val partitionMap: FetchSession.CACHE_MAP,// 缓存数据CachedPartitionMap
                   val creationMs: Long, // 创建Session的时间
                   var lastUsedMs: Long, // 上次使用会话的时间，由FetchSessionCache更新
                   var epoch: Int) // 获取会话序列号

需要注意的是，Fetch Epoch是一个单调递增的32位计数器，它在处理请求N之后，Broker会接收请求N+1，序列号总是大于0，在达到最大值后，它会回到1。

如果Fetch Session支持增量Fetch，那么它将维护增量Fetch中每个分区的信息，关于每个分区，它需要维护：

• Topic名称
• 分区ID
• 该分区的最大字节数
• Fetch偏移量
• HighWaterMark
• FetcherLogStartOffset
• LeaderLogStartOffset

其中，Topic名称、分区ID来自于TopicPartition，最大字节数、Fetch偏移量、FetcherLogStartOffset来自于最近的FetcherRequest，HighWaterMark、LocalLogStartOffset来自于本地的Leader。因为Follower活着Consumer发出的请求都会与分区Leader进行交互，所以FetchSession也是记录在Leader节点上的。

对于客户端来说，什么时候一个分区会被包含到增量的拉取请求中：

• Client通知Broker，分区的maxBytes，fetchOffset，LogStartOffset改变了；
• 分区在之前的增量拉取会话中不存在，Client想要增加这个分区，从而来拉取新的分区；
• 分区在增量拉取会话中，Client要删除。

对于服务端来说，增量分区包含到增量的拉取响应中：

• Broker通知Client分区的HighWaterMark或者brokerLogStartOffset改变了；
• 分区有新的数据

在Fetch.java类中，方法sendFetches(): prepareFetchRequests创建FetchSessionHandler.FetchRequestData。 构建拉取请求通过FetchSessionHandler.Builder，builder.add(partition, PartitionData)会添加next： 即要拉取的分区。构建时调用Builder.build()，针对Full进行拉取，代码片段如下：

FetchSessionHandler.java

if (nextMetadata.isFull()) { // epoch为0或者-1
    if (log.isDebugEnabled()) {
        log.debug("Built full fetch {} for node {} with {}.",
                  nextMetadata, node, partitionsToLogString(next.keySet()));
    }
    sessionPartitions = next; // next为之前动态增加的分区
    next = null; // 本地全量拉取，下次next为null
    Map<TopicPartition, PartitionData> toSend =
        Collections.unmodifiableMap(new LinkedHashMap<>(sessionPartitions));
    return new FetchRequestData(toSend, Collections.emptyList(), toSend, nextMetadata);
}

收到响应结果后，调用FetchSessionHandler.handleResponse()方法。 假如第一次是全量拉取，响应结果没有出错时，nextMetadata.isFull()仍然为true。 服务端创建了一个新的session（随机的唯一ID），客户端的Fetch SessionId会设置为服务端返回的sessionId， 并且epoch会增加1。这样下次客户端的拉取就不再是全量，而是增量了（toSend, toForget两个集合容器，分别表示要拉取的和不需要拉取的）。 当服务端正常处理（这次不会生成新的session），客户端也正常处理响应，则sessionId不会增加，但是epoch会增加1。

public boolean handleResponse(FetchResponse<?> response) {
        if (response.error() != Errors.NONE) {
            log.info("Node {} was unable to process the fetch request with {}: {}.",
                node, nextMetadata, response.error()); // 当集群session超过最大阀值，会出现这个异常信息
            if (response.error() == Errors.FETCH_SESSION_ID_NOT_FOUND) {
                nextMetadata = FetchMetadata.INITIAL;
            } else {
                nextMetadata = nextMetadata.nextCloseExisting();
            }
            return false;
        }
        if (nextMetadata.isFull()) {
            if (response.responseData().isEmpty() && response.throttleTimeMs() > 0) {
                // Normally, an empty full fetch response would be invalid.  However, KIP-219
                // specifies that if the broker wants to throttle the client, it will respond
                // to a full fetch request with an empty response and a throttleTimeMs
                // value set.  We don't want to log this with a warning, since it's not an error.
                // However, the empty full fetch response can't be processed, so it's still appropriate
                // to return false here.
                if (log.isDebugEnabled()) {
                    log.debug("Node {} sent a empty full fetch response to indicate that this " +
                        "client should be throttled for {} ms.", node, response.throttleTimeMs());
                }
                nextMetadata = FetchMetadata.INITIAL;
                return false;
            }
            String problem = verifyFullFetchResponsePartitions(response);
            if (problem != null) {
                log.info("Node {} sent an invalid full fetch response with {}", node, problem);
                nextMetadata = FetchMetadata.INITIAL;
                return false;
            } else if (response.sessionId() == INVALID_SESSION_ID) {
                if (log.isDebugEnabled())
                    log.debug("Node {} sent a full fetch response{}", node, responseDataToLogString(response));
                nextMetadata = FetchMetadata.INITIAL;
                return true;
            } else {
                // The server created a new incremental fetch session.
                if (log.isDebugEnabled())
                    log.debug("Node {} sent a full fetch response that created a new incremental " +
                            "fetch session {}{}", node, response.sessionId(), responseDataToLogString(response));
                nextMetadata = FetchMetadata.newIncremental(response.sessionId());
                return true;
            }
        } else {
            String problem = verifyIncrementalFetchResponsePartitions(response);
            if (problem != null) {
                log.info("Node {} sent an invalid incremental fetch response with {}", node, problem);
                nextMetadata = nextMetadata.nextCloseExisting();
                return false;
            } else if (response.sessionId() == INVALID_SESSION_ID) {
                // The incremental fetch session was closed by the server.
                if (log.isDebugEnabled())
                    log.debug("Node {} sent an incremental fetch response closing session {}{}",
                            node, nextMetadata.sessionId(), responseDataToLogString(response));
                nextMetadata = FetchMetadata.INITIAL;
                return true;
            } else {
                // The incremental fetch session was continued by the server.
                // We don't have to do anything special here to support KIP-219, since an empty incremental
                // fetch request is perfectly valid.
                if (log.isDebugEnabled())
                    log.debug("Node {} sent an incremental fetch response with throttleTimeMs = {} " +
                        "for session {}{}", node, response.throttleTimeMs(), response.sessionId(),
                        responseDataToLogString(response));
                nextMetadata = nextMetadata.nextIncremental();
                return true;
            }
        }
    }

Broker处理拉取请求是，会创建不同类型的FetchContext，类型如下：

• SessionErrorContext：拉取会话错误（例如，epoch不相等）
• SessionlessFetchContext：不需要拉取会话
• IncrementalFetchContext：增量拉取
• FullFetchContext：全量拉取

在KafkaApis#handleFetchRequest()中，代码片段如下：

val fetchContext = fetchManager.newContext(
      fetchRequest.metadata,
      fetchRequest.fetchData,
      fetchRequest.toForget,
      fetchRequest.isFromFollower)

// ......

if (fetchRequest.isFromFollower) {
        // We've already evaluated against the quota and are good to go. Just need to record it now.
        unconvertedFetchResponse = fetchContext.updateAndGenerateResponseData(partitions)
        val responseSize = KafkaApis.sizeOfThrottledPartitions(versionId, unconvertedFetchResponse, quotas.leader)
        quotas.leader.record(responseSize)
        trace(s"Sending Fetch response with partitions.size=${unconvertedFetchResponse.responseData.size}, " +
          s"metadata=${unconvertedFetchResponse.sessionId}")
        requestHelper.sendResponseExemptThrottle(request, createResponse(0), Some(updateConversionStats))
}

2.3 Fetch Session缓存

因为Fetch Session使用的是Leader上的内存，所以我们需要限制在任何给定时间内的内存量，因此，每个Broker将只创建有限数量的增量Fetch Session。以下，有两个公共参数，用来配置Fetch Session的缓存：

• max.incremental.fetch.session.cache.slots：用来限制每台Broker上最大Fetch Session数量，默认1000
• min.incremental.fetch.session.eviction.ms：从缓存中逐步增量获取会话之前等待的最短时间，默认120000

这里需要注意的时候，该属性属于read-only。Kafka Broker配置中有三种类型，它们分别是：

类型	说明
read-only	修改参数值后，需要重启Broker才能生效
per-broker	修改参数值后，只会在对应的Broker上生效，不需要重启，属于动态参数
cluster-wide	修改参数值后，整个集群范围内会生效，不需要重启，属于动态参数

当服务器收到创建增量Fetch Session请求时，它会将新的Session与先有的Session进行比较，只有在下列情况下，新Session才会有效：

• 新Session在Follower里面；
• 现有Session已停止，且超过最小等待时间；
• 现有Session已停止，且超过最小等待时间，并且新Session有更多的分区。

这样可以实现如下目标：

• Follower优先级高于消费者；
• 随着时间的推移，非活跃的Session将被替换；
• 大请求（从增量中收益更多）被优先处理；
• 缓存抖动是有限的，避免了昂贵的Session重建时。

2.4 公共接口

新增了如下错误类型：

• FetchSessionIdNotFound：当客户端请求引用服务器不知道的Fetch Session时，服务器将使用此错误代码进行响应。如果存在客户端错误，或者服务器退出了Fetch Session，也会出现这种错误；
• InvalidFetchSessionEpochException：当请求的Fetch Session Epoch与预期不相同时，服务器将使用此错误代码来进行响应。

2.5 FetchRequest元数据含义

请求SessionID	请求SessionEpoch	含义
0	-1	全量拉取（没有使用或者创建Session时）
0	0	全量拉取（如果是新的Session，Epoch从1开始）
$ID	0	关闭表示为$ID的增量Fetch Session，并创建一个新的全量Fetch（如果是新的Session，Epoch从1开始）
$ID	$EPOCH	如果ID和EPOCH是正确的，创建一个增量Fetch

2.6 FetchResponse元数据含义

Request SessionID	含义
0	没有Fetch Session是创建新的
$ID	下一个请求会使增量Fetch请求，并且SessionID是$ID

3.总结

Client和Broker的Fetch过程可以总结如下图所示：

 4.结束语

这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

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