海邊的 Kafka 與 Python Part 3 - Partition

Posted on Oct 15, 2018 in Python 程式設計 - 高階 by Amo Chen ‐ 5 min read

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海邊的 Kafka 與 Python - Part 2 中，已經介紹 producer 與 consumer 的運作，並且透過其運作進一步了解群組(Group)與 partition 相關的概念。

本文將介紹更多關於 Consumer 的使用方法，以及介紹 Log Compaction 。

本文環境

Docker version 18.06.1-ce
Python 3.6.5
kafka-python 1.4.3
macOS High Sierra 10.13.6

$ pip install kafka-python==1.4.3

p.s. 如尚未建立 Kafka 執行環境，請參考海邊的 Kafka 與 Python - Part 1

如何切分 Partition ?

經過 2 篇文章的介紹，我們知道 Kafka 的 topic 能夠再細分成不同的 partition 。

那麼要如何將 topic 切成數個 partition 呢？

首先，一樣透過以下指令建立 1 container 並連到 Kafka 所在的 Docker Network 中：

$ docker run --network cf425740b888 -it kafka-docker_kafka bash

接著使用以下指令將 topic 切成 2 個 partition:

bash-4.4# $ kafka-topics.sh --alter --zookeeper zookeeper:2181 --partitions 2 --topic my-test-topic

此處必須做個提醒， partition 的數量只能向上增加，因此ㄧ旦向上增加，就不能再回頭了。所以如果再將 partition 改回 1 ，就會出現以下訊息：

WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the messages will be affected
Error while executing topic command : The number of partitions for a topic can only be increased. Topic my-test-topic currently has 2 partitions, 1 would not be an increase.
[2018-10-20 03:33:02,868] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidPartitionsException: The number of partitions for a topic can only be increased. Topic my-test-topic currently has 2 partitions, 1 would not be an increase.
 (kafka.admin.TopicCommand$)

上述訊息提示非常明確： The number of partitions for a topic can only be increased.

另外也必須注意，增加有指定 key 的 topic 的 partition 的數量時，也會影響訊息(message)次序或者分派訊息到 partition 的規則。

如果想知道某個 topic 的詳細資訊(例如 partition 的數量)，可以利用以下指令：

bash-4.4# kafka-topics.sh --describe --zookeeper zookeeper:2181 --topic my-test-topic
Topic:my-test-topic	PartitionCount:2	ReplicationFactor:1	Configs:
	Topic: my-test-topic	Partition: 0	Leader: 1001	Replicas: 1001	Isr: 1001
	Topic: my-test-topic	Partition: 1	Leader: 1001	Replicas: 1001	Isr: 1001

上述指令可以看到 my-test-topic 現在有 2 個 partitions ，也就是 PartitionCount:2 的部分，以及 Leader 是哪一號的 Kafka 伺服器，由於 ReplicationFactor:1 也只有 1 個 replica ，所以都是同一個 Leader ，同一個 replica 。

而 Isr 是 "in-sync" replicas 的縮寫，代表目前正在同步的 replicas ，由於 Leader 本身也在 Isr 之中，所以會出現在 Isr 也是正常的。

Consumer 如何指定 Partition ?

學會切分 partition 之後， Consumer 也就可以指定要消化特定的 partition 的訊息，其範例程式如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
consumer = KafkaConsumer(enable_auto_commit=False)
consumer.assign([
    TopicPartition('my-test-topic', 0),
])

for message in consumer:
    print(message)

上述範例程式利用 TopicPartition('my-test-topic', 0) 放到 1 個 list 中，並透過 assign 方法，令該 consumer 訂閱 my-test-topic 的 0 號 partition 。之所以會是 list 是因為 1 個 consumer 可同時訂閱多個 topic 與 partition 。

如何指定 Offset ?

除了 partition 之外， consumer 也可以自由指定要從哪個 offset 開始取得訊息：

# -*- coding: utf-8 -*-
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import OffsetAndMetadata
from kafka.structs import TopicPartition


consumer = KafkaConsumer(enable_auto_commit=False)
partition_0 = TopicPartition('my-test-topic', 0)
offset = 3
consumer.assign([partition_0, ])
consumer.seek(partition_0, offset)

for message in consumer:
    print(message)

上述範例即是利用 seek 方法指定從特定 partition 的特定 offset 開始讀取 message 。

如何 Commit ?

本文目前為止的範例程式都將 enable_auto_commit 設定為 False ，所以每次執行 consumer 都會從最早的訊息開始讀取，因為 Kafka 並不知道要從哪個 offset 開始將訊息派送給 consumer 。

為了讓 Kafka 知道 consumer 現在完成了幾則訊息，我們可以把 enable_auto_commit 改為 True 或者自行在程式中加上 commit 的部分，告訴 Kafka 現在 consumer 讀取訊息的情況：

# -*- coding: utf-8 -*-
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import OffsetAndMetadata
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer(enable_auto_commit=False, group_id='group_a')
partition = TopicPartition('my-test-topic', 0)
consumer.assign([partition, ])

for message in consumer:
    print(message)
    options = {
        partition: OffsetAndMetadata(message.offset + 1, b'it is my commit'),
    }
    consumer.commit(options)
    print(consumer.committed(partition))

上述範例即是使用 OffsetAndMetadata 先產生一個 offset 指向下一則訊息，如此一來， consumer 下一次就會從下一則訊息開始讀取。

接著使用 commit 方法將 offset commit 到 Kakfa 中，最後列印 consumer.committed(partition) 查看該 partition 最後 commit 的 offset 是多少。

此處也有需要注意的地方，如果要使用 commit 功能，就得指定 consumer 的 group_id ，可以看到官方文件說明 group_id 如果不指定的情況下 offset commits 會被停用：

group_id (str or None) – The name of the consumer group to join for dynamic partition assignment (if enabled), and to use for fetching and committing offsets. If None, auto-partition assignment (via group coordinator) and offset commits are disabled. Default: None

所以沒指定 group_id 的情況下使用 commit 就會出現以下錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "5-commit-offset-consumer.py", line 13, in <module>
    consumer.commit(options)
  File "/.../lib/python3.6/site-packages/kafka/consumer/group.py", line 504, in commit
    assert self.config['group_id'] is not None, 'Requires group_id'
AssertionError: Requires group_id

方便的 `value_serializer` 與 `value_deserializer`

先前談到 Kafka producer 發佈與 consumer 訂閱的訊息 binary 資料，所以在發佈或者訂閱訊息時，都須將資料轉成 binary 。

不過 kafka-python 的 KafkaProducer 與 KafkaConsumer 都有分別提供方便的 value_serializer 與 value_deserializer ，可以代入自訂的 serializer 與 deserializer 幫忙進行資料轉換。

接著示範如何用 JSON 格式進行發佈與訂閱。

Producer 範例:

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError


def value_serializer(m):
    return json.dumps(m).encode()


producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=value_serializer,
)
producer.send('my-test-topic', {'Hello': 'World'})

上述可以看到 value_serializer 將 dictionary 轉成 JSON 字串之後，用 encode() 轉成 binary 字串，所以 producer.send('my-test-topic', {'Hello': 'World'}) 變成可以接受 dictionary 型態的資料。

Consumer 範例:

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import OffsetAndMetadata
from kafka.structs import TopicPartition


def value_deserializer(m):
    try:
        return json.loads(m.decode())
    except Exception:
        return {}


consumer = KafkaConsumer(
    'my-test-topic',
    enable_auto_commit=False,
    value_deserializer=value_deserializer,
    group_id='group_a',
)

for message in consumer:
    print(message.value)

上述可以看到 value_deserializer 將用 decode() 將 binary 訊息轉成字串之後，再用 json.loads 將字串轉回 dictionary ，因此最後 message.value 會是 dictionary 型態。

像 JSON 字串之類的訊息格式非常適合用 value_serializer 與 value_deserializer 進行資料轉換，可以多加利用。

Log Compaction

本文的最後來聊聊 Log Compaction 。

先前曾提過 Kafka 的訊息有保存期限，預設為 24 小時，訊息保存超過 24 小時就會被刪除(可以在 Kafka 官網搜尋 log.cleanup.policy ，設定預設為 delete )。

而 Log Compaction 可以想像成另 1 種刪除資料的規則，其運作方式是具有相同 key 的訊息，在經過特定時間後，就會自動壓實(compact)，只保留最後一定比例的資料。

譬如追蹤使用者最新的 GPS 位置，這種情況下，我們不需要每一筆 GPS 位置都紀錄，只需要保存最新一筆，就相當適合使用 Log Compaction 。

Kafka 預設的 cleanup 行為是刪除(delete)，所以要預設 cleanup 行為為 Log Compaction 就得變更 Kafka 的設定，將設定變為log.cleanup.policy=compact ，可使用以下指令更改：

bash-4.4# kafka-configs.sh --alter --entity-type=brokers --entity-name=0 --add-config log.cleanup.policy=compact --zookeeper=zookeeper:2181

p.s. ---entity-name=0 的 0 其實代表 broker id ，會映對不起來是因為 Kafka 從版本 0.9.0.0 之後 broker id 會從 1000 + 1 開始(該設定為 reserved.broker.max.id )，所以 ---entity-name=0 是因為需要減掉 1001 的結果。

設定完 log.cleanup.policy=compact 之後，還有幾個相關設定：

log.cleaner.min.compaction.lag.ms ，也就是至少需要經過多久時間才能對訊息進行 compact ，如果是實驗需要，可以改成比較短的時間，例如 20 秒：
```
bash-4.4# kafka-configs.sh --alter --entity-type=brokers --entity-name=0 --add-config log.cleaner.min.compaction.lag.ms=20000 --zookeeper=zookeeper:2181
```
segment.ms 則是多久時間後強制刪除或者 compact log ，預設為 7 天 Kafka 才會進行刪除或 compact log 。注意：如果 Poduction 環境設定太短，將會對 Kafka 效能造成影響。
min.cleanable.dirty.ratio 則是保持多少比例的 log 不會被 compact ，預設為 0.5 ，代表 log compaction 至少會保留 50% 的 log 不會被 compact 。如果設定為 0.01 則代表 1% 的 log 不會被 compact 。

了解上述設定之後，就可以自己新增 1 個啟用 Log Compaction 功能的 topic 使用：

bash-4.4# kafka-topics.sh --zookeeper zookeeper:2181 --create --topic my-log-compaction-test-topic --config "cleanup.policy=compact" --config "delete.retention.ms=100"  --config "segment.ms=100" --config "min.cleanable.dirty.ratio=0.01" --config "log.cleaner.min.compaction.lag.ms=20000"--partitions 1 --replication-factor 1

新增完之後，就可以用 producer 發送大量訊息到 Kafka ，接著用 consumer 每次從最舊的訊息開始讀取，就會發現訊息數量經過 20 秒後逐漸變少，這樣就體驗到 Log Compaction 囉！

總結

透過此 3 篇文章的介紹，相信都能夠對 Kafka 的運作有基礎的認識，相信要上手再也不是難事！

Happy Coding!

References

https://kafka.apache.org/documentation/

https://lombardo-chcg.github.io/tools/zh-tw/kafka-log-compaction.html

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