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怎么实现kafka性能技术分析

本篇文章为大家展示了怎么实现kafka性能技术分析，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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1.通过磁盘顺序读写，效率高，appendLog，对比raid-5 7200rpm的磁盘

sequence io 600M/s

random io 100kb/s

kafka写操作时，依赖底层文件系统的pagecache功能，pagecache会将尽量多的将空闲内存，当做磁盘缓存，写操作先写到pageCache，并将该page标记为dirty；发生读操作时，会先从pageCache中查找，当发生缺页时，才会去磁盘调整；当有其他应用申请内存时，回收pageCache的代价是很低的

，使用pageCache的缓存功能，会减少我们队JVM的内存依赖，JVM为我们提供了GC功能，依赖JVM内存在kafka高吞吐，大数据的场景下有很多问题。如果heap管理缓存，那么JVM的gc会频繁扫描heap空间，带来的开销很大，如果heap过大，full gc带来的成本也很高；所有的In-Process Cache在OS中都有一份同样的PageCache。所以通过只在PageCache中做缓存至少可以提高一倍的缓存空间。如果Kafka重启，所有的In-Process  Cache都会失效，而OS管理的PageCache依然可以继续使用。

2.sendFile

传统网络IO模型

① 操作系统将数据从磁盘拷贝到内核区的pagecache

② 用户程序将内核区的pagecache拷贝到用户区缓存

③ 用户程序将用户区的缓存拷贝到socket缓存中

④ 操作系统将socket缓存中的数据拷贝到网卡的buffer上，发送

怎么实现kafka性能技术分析

问题：四次system call 两次context切换，同一份数据在缓存中拷贝多次，效率很低，拷贝动作完全可以在内核中进行，将2 3 步去掉，sendfile就是完成这一功能

怎么实现kafka性能技术分析

kafka设计初衷是数据的拷贝完全通过pageCache来进行，尽量减少磁盘读写，如果kafka生产消费配合的好，那么数据完全走内存，这对集群的吞吐量提升是很大的

当集群只有写操作时，此时的集群只有写，没有读操作。10M/s左右的Send的流量是Partition之间进行Replicate而产生的。从recv和writ的速率比较可以看出，写盘是使用Asynchronous+Batch的方式，底层OS可能还会进行磁盘写顺序优化。而在有Read Request进来的时候分为两种情况，第一种是内存中完成数据交换。

怎么实现kafka性能技术分析

② 已经从pageCache刷出的数据，这时候的数据可以看出大部分走的是磁盘io

怎么实现kafka性能技术分析
怎么实现kafka性能技术分析

TIPS

① kafka官方不建议使用log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来强制刷盘，因为高可靠应该通过replica副本来保证，强制刷盘对系统性能影响很大（生产是100000 和60000）

② 可以通过调整/proc/sys/vm/dirty_background_ratio和/proc/sys/vm/dirty_ratio来调优性能。

a. 脏页率超过第一个指标会启动pdflush开始Flush Dirty PageCache。

b. 脏页率超过第二个指标会阻塞所有的写操作来进行Flush。

c. 根据不同的业务需求可以适当的降低dirty_background_ratio和提高dirty_ratio。

（生产是10 和 20）

2 partition

Partition是Kafka可以很好的横向扩展和提供高并发处理以及实现Replication的基础。

扩展性方面。首先，Kafka允许Partition在集群内的Broker之间任意移动，以此来均衡可能存在的数据倾斜问题。其次，Partition支持自定义的分区算法，例如可以将同一个Key的所有消息都路由到同一个Partition上去。 同时Leader也可以在In-Sync的Replica中迁移。由于针对某一个Partition的所有读写请求都是只由Leader来处理，所以Kafka会尽量把Leader均匀的分散到集群的各个节点上，以免造成网络流量过于集中。

并发方面。任意Partition在某一个时刻只能被一个Consumer Group内的一个Consumer消费(反过来一个Consumer则可以同时消费多个Partition)，Kafka非常简洁的Offset机制最小化了Broker和Consumer之间的交互，这使Kafka并不会像同类其他消息队列一样，随着下游Consumer数目的增加而成比例的降低性能。此外，如果多个Consumer恰巧都是消费时间序上很相近的数据，可以达到很高的PageCache命中率，因而Kafka可以非常高效的支持高并发读操作，实践中基本可以达到单机网卡上限。

不过，Partition的数量并不是越多越好，Partition的数量越多，平均到每一个Broker上的数量也就越多。考虑到Broker宕机(Network Failure, Full GC)的情况下，需要由Controller来为所有宕机的Broker上的所有Partition重新选举Leader，假设每个Partition的选举消耗10ms，如果Broker上有500个Partition，那么在进行选举的5s的时间里，对上述Partition的读写操作都会触发LeaderNotAvailableException。

再进一步，如果挂掉的Broker是整个集群的Controller，那么首先要进行的是重新任命一个Broker作为Controller。新任命的Controller要从Zookeeper上获取所有Partition的Meta信息，获取每个信息大概3-5ms，那么如果有10000个Partition这个时间就会达到30s-50s。而且不要忘记这只是重新启动一个Controller花费的时间，在这基础上还要再加上前面说的选举Leader的时间 -_-!!!!!!

此外，在Broker端，对Producer和Consumer都使用了Buffer机制。其中Buffer的大小是统一配置的，数量则与Partition个数相同。如果Partition个数过多，会导致Producer和Consumer的Buffer内存占用过大。

tips

1. Partition的数量尽量提前预分配，虽然可以在后期动态增加Partition，但是会冒着可能破坏Message Key和Partition之间对应关系的风险。

2. Replica的数量不要过多，如果条件允许尽量把Replica集合内的Partition分别调整到不同的Rack。

3. 尽一切努力保证每次停Broker时都可以Clean Shutdown，否则问题就不仅仅是恢复服务所需时间长，还可能出现数据损坏或其他很诡异的问题。

3

Producer

Kafka的研发团队表示在0.8版本里用Java重写了整个Producer，据说性能有了很大提升。我还没有亲自对比试用过，这里就不做数据对比了。本文结尾的扩展阅读里提到了一套我认为比较好的对照组，有兴趣的同学可以尝试一下。

其实在Producer端的优化大部分消息系统采取的方式都比较单一，无非也就化零为整、同步变异步这么几种。

Kafka系统默认支持MessageSet，把多条Message自动地打成一个Group后发送出去，均摊后拉低了每次通信的RTT。而且在组织MessageSet的同时，还可以把数据重新排序，从爆发流式的随机写入优化成较为平稳的线性写入。

此外，还要着重介绍的一点是，Producer支持End-to-End的压缩。数据在本地压缩后放到网络上传输，在Broker一般不解压(除非指定要Deep-Iteration)，直至消息被Consume之后在客户端解压。

当然用户也可以选择自己在应用层上做压缩和解压的工作(毕竟Kafka目前支持的压缩算法有限，只有GZIP和Snappy)，不过这样做反而会意外的降低效率！！！！ Kafka的End-to-End压缩与MessageSet配合在一起工作效果最佳，上面的做法直接割裂了两者间联系。至于道理其实很简单，压缩算法中一条基本的原理“重复的数据量越多，压缩比越高”。无关于消息体的内容，无关于消息体的数量，大多数情况下输入数据量大一些会取得更好的压缩比。

不过Kafka采用MessageSet也导致在可用性上一定程度的妥协。每次发送数据时，Producer都是send()之后就认为已经发送出去了，但其实大多数情况下消息还在内存的MessageSet当中，尚未发送到网络，这时候如果Producer挂掉，那就会出现丢数据的情况。

为了解决这个问题，Kafka在0.8版本的设计借鉴了网络当中的ack机制。如果对性能要求较高，又能在一定程度上允许Message的丢失，那就可以设置request.required.acks=0 来关闭ack，以全速发送。如果需要对发送的消息进行确认，就需要设置request.required.acks为1或-1，那么1和-1又有什么区别呢？这里又要提到前面聊的有关Replica数量问题。如果配置为1，表示消息只需要被Leader接收并确认即可，其他的Replica可以进行异步拉取无需立即进行确认，在保证可靠性的同时又不会把效率拉得很低。如果设置为-1，表示消息要Commit到该Partition的ISR集合中的所有Replica后，才可以返回ack，消息的发送会更安全，而整个过程的延迟会随着Replica的数量正比增长，这里就需要根据不同的需求做相应的优化。

tips

1. Producer的线程不要配置过多，尤其是在Mirror或者Migration中使用的时候，会加剧目标集群Partition消息乱序的情况(如果你的应用场景对消息顺序很敏感的话)。

2. 0.8版本的request.required.acks默认是0(同0.7)。

4

Consumer

Consumer端的设计大体上还算是比较常规的。

• 通过Consumer Group，可以支持生产者消费者和队列访问两种模式。

• Consumer API分为High level和Low level两种。前一种重度依赖Zookeeper，所以性能差一些且不自由，但是超省心。第二种不依赖Zookeeper服务，无论从自由度和性能上都有更好的表现，但是所有的异常(Leader迁移、Offset越界、Broker宕机等)和Offset的维护都需要自行处理。

• 大家可以关注下不日发布的0.9 Release。这帮货又用Java重写了一套Consumer。把两套API合并在一起，同时去掉了对Zookeeper的依赖。据说性能有大幅度提升哦~~

tips

强烈推荐使用Low level API，虽然繁琐一些，但是目前只有这个API可以对Error数据进行自定义处理，尤其是处理Broker异常或由于Unclean Shutdown导致的Corrupted Data时，否则无法Skip只能等着“坏消息”在Broker上被Rotate掉，在此期间该Replica将会一直处于不可用状态。

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