14.6. 最適化プロポーザルの概要


最適化プロポーザルは、提案された変更の概要です。これが適用されると、パーティションワークロードがブローカー間でより均等に分散されます。各最適化プロポーザルは、そのプロポーザルの生成に使用された 最適化ゴール のセットが基になっており、ブローカーリソースの設定済みの容量制限 が適用されます。

/rebalance エンドポイントに POST リクエストを行うと、応答で最適化プロポーザルが返されます。プロポーザルの情報を使用して、プロポーザルに基づいてクラスターのリバランスを開始するかどうかを決定します。この代わりに、最適化ゴールを変更し、別のプロポーザルを生成することができます。

デフォルトでは、最適化プロポーザルは個別に開始する必要のあるドライランとして生成されます。生成できる最適化プロポーザルの数に制限はありません。

キャッシュされた最適化プロポーザル

Cruise Control は、設定されたデフォルトの最適化ゴールを基にして キャッシュされた最適化プロポーザル を維持します。キャッシュされた最適化プロポーザルはワークロードモデルから生成され、Kafka クラスターの現在の状況を反映するために 15 分ごとに更新されます。

以下のゴール設定が使用されている場合に、最新のキャッシュされた最適化プロポーザルが返されます。

  • デフォルトの最適化ゴール
  • 現在のキャッシュされたプロポーザルで合致できるユーザー提供の最適化ゴール

キャッシュされた最適化プロポーザルの更新間隔を変更するには、cruisecontrol.properties ファイルの proposal.expiration.ms 設定を編集します。更新間隔を短くすると、Cruise Control サーバーの負荷が増えますが、変更が頻繁に行われるクラスターでは、更新間隔を短くするよう考慮してください。

最適化プロポーザルの内容

以下の表は、最適化プロポーザルに含まれるプロパティーを表しています。

表14.2 最適化プロポーザルに含まれるプロパティー
プロパティー説明

n inter-broker replica (y MB) moves

n: 個別のブローカー間で移動されるパーティションレプリカの数。

リバランス操作中のパフォーマンスへの影響度: 比較的高い。

y MB: 個別のブローカーに移動する各パーティションレプリカのサイズの合計。

リバランス操作中のパフォーマンスへの影響度: 場合による。クラスターのリバランスの完了にかかる時間が長くなる MB の数が増えます。

n intra-broker replica (y MB) moves

n: クラスターのブローカーのディスク間で転送されるパーティションレプリカの合計数。

リバランス操作中のパフォーマンスへの影響度: 比較的高いが、inter-broker replica moves 未満です。

y MB: 同じブローカーのディスク間で移動される各パーティションレプリカのサイズの合計。

リバランス操作中のパフォーマンスへの影響度: 場合による。値が大きいほど、クラスターのリバランスの完了にかかる時間が長くなります。大量のデータを移動すると、同じブローカーのディスク間で移動する方が個別のブローカー間で移動するよりも影響度が低くなります( inter-broker replica movesを参照してください)。

n excluded topics

最適化プロポーザルのパーティションレプリカ/リーダーの移動の計算から除外されたトピックの数。

以下のいずれかの方法でトピックを除外できます。

cruisecontrol.properties ファイルで、topics.excluded.from.partition.movement プロパティーで正規表現を指定します。

/rebalance エンドポイントへの POST リクエストでは、excluded_topics パラメーターに正規表現を指定します。

正規表現に一致するトピックは応答に一覧表示され、クラスターのリバランスから除外されます。

n leadership moves

n: リーダーが別のレプリカに切り替えられるパーティションの数。ZooKeeper 設定の変更を伴います。

リバランス操作中のパフォーマンスへの影響度: 比較的低い。

n recent windows

n: 最適化プロポーザルの基となるメトリクスウィンドウの数。

n% of the partitions covered

n%: 最適化プロポーザルの対象となる Kafka クラスターのパーティションの割合(パーセント)。

On-demand Balancedness Score Before (nn.yyy) After (nn.yyy)

Kafka クラスターの全体的なバランスを測定します。

Cruise Control は、複数の要因を基にして Balancedness Score を各最適化ゴールに割り当てます。要因には、default.goals またはユーザー提供ゴールのリストでゴールの位置を示す優先順位が含まれます。On-demand Balancedness Score は、違反した各ソフトゴールの Balancedness Score の合計を 100 から引いて算出されます。

Before スコアは、Kafka クラスターの現在の設定を基にします。After スコアは、生成された最適化プロポーザルを基にします。

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