背景与现状

TC加载到哪个broker上取决于transaction_coordinator_assign-partition-${TC ID}分区加载到哪个broker上。

默认transaction_coordinator_assign有16个分区，因此默认有16个TC，我们需要根据集群机器/broker数目来设置合理的TC个数。
为了保证集群压力均衡，和为了提高服务可用性，我们需要让TC尽量均衡地打散到整个集群机器上，避免所有TC加载到某几台机器。

• 可用性：比如说，如果16个TC都加载到两三台broker上，那么在集群滚动升级的时候，重启该broker就会导致大量TC同时不可用，这就会明显影响到客户端了。
• 负载均衡：而且broker承载TC本身也会造成一定的资源消耗，如TC需要跟客户端、TB、TP进行协调，某个broker承载太多TC会导致该机器的负载过高。

transaction_coordinator_assign目前是属于pulsar/system namespace下面的。
目前我们是不对pulsar/system namespace的bundles执行load shedding的，即只会在第一次加载bundle的时候使用hash分配尽量均匀地在当前可用broker列表上均匀地分布，之后不会再对这些bundle进行shedding切换。除非该broker重启导致bundle被卸载，或者管理员执行amdin命令导致bundle被unload，从而触发bundle assign。

存在的问题

那么目前就会有如下问题：
因为broker滚动重启都是有一定时间间隔的，而且一般是一台broker恢复完再重启下一台。
如果集群一开始一台broker都没有在线，然后开始启动集群，那么就会导致所有TC都加载到第一个启动的broker上了。
如下图，中间shutdown集群一段时间，然后启动集群，导致16个TC全部加载到broker1上面去了，后面broker2~broker5启动起来后，也不会分配到任何TC。

这个问题只在集群初启动时会出现，当集群是滚动重启升级时不会有问题，因为集群始终有大量的broker可用，能够保证transaction_coordinator_assign-partition-${TC ID}分区尽量均衡地分配到所有broker上。

要解决这个问题，目前来说也比较简单，集群启动完成后把broker1重启一下，这样所有TC就会重新加载到所有其他broker上了。
如下图：

还有一个case，举个例子：如果一开始集群broker个数为2，16个TC分配到这两个broker上，后续机器扩容到5台，那么类似地，TC不会分配到新加入的3台机器上。
同样地，对集群滚动重启一轮就没啥问题了。

动态负载均衡

关于是否对transaction_coordinator_assign进行动态负载均衡的分析
前面也说了，目前我们是不对pulsar/system namespace的bundles执行load shedding的。因此transaction_coordinator_assign是不会进行动态负载均衡的。
那有必要做动态的负载均衡吗？

动态负载均衡肯定是有好处的，上面问题出现的根源就是无法适应集群加入新broker的情况。

bundle负载度量

但是目前所有的负载均衡算法，在分配bundle的时候，都是根据bundle的流量吞吐、消息速率来估测（度量）它会造成多大负载。对于普通业务topic而言这是合适的，但是对于pulsar/system下面的bundle这是不合适的，因为transaction_coordinator_assign本身是没有流量的，transaction_coordinator_assign造成的负载是TC的运行本身。
因为shedding算法一般都会从负载大到小挑选bundle执行unload，然后load到低负载broker上，因此在执行shedding时，pulsar/system下面的bundle基本都不会被挑选出来进行shedding，也就是说，开没开动态负载均衡都差不多。

因此，就算要启用动态负载均衡，也应该要另起一套负载估测逻辑。那该如何估测呢？

首先，目前客户端在使用事务时，都是直接与所有TC建立链接，然后使用round robin模式挑选TC为它服务，比如说，先在TC 1创建事务txn1，下一次就在TC 2那创建事务txn2。

因此，理论上集群的每个TC造成的负载都是几乎相同的。因此我们可以用TC的个数来作为bundle的负载单位。

broker负载度量

还有一个优先级的问题。比如说，broker1加载了所有TC，但是因为没加载什么业务流量，导致CPU负载（资源使用率，或者说scores）比较低，但是broker2、broker3一个TC都没加载，反而因为加载了大部分流量导致CPU负载比较高。
那么我们在分配TC的时候，应不应该把TC切换到broker2、broker3身上？
应该。因为我们可以先保证把TC均摊到三个broker身上，然后再使用原来的动态负载均衡算法把业务流量均衡好就行。

目前的负载均衡算法还使用BrokerData来对Broker本身的负载进行度量，也就是根据CPU负载等资源使用率来判定低载broker。
因此我们在对TC进行负载均衡时，也需要更新broker负载的度量标准，新标准也很简单：TC的个数。

至此，针对TC的动态负载均衡算法的框架已经搭好了，具体的实现算法就各显神通了。
参考AvgShedder的实现，下面举个例子：
对所有broker承载的TC个数进行统计排序得到一个queue，假设根据承载的TC个数对broker 进行编号，编号为broker1 ~ broker N，broker1承载最多的TC，broker N承载最少的TC。
计算broker1比broker2的TC个数差值M，则如果broker 1上面能找到满足下面条件的bundle：

• 包含transaction_coordinator_assign-partition-${TC ID}分区的个数小于等于M
  那么就可以将该bundle切换到broker N上面。