Kafka 最佳实践 | 易学教程

这是一篇关于 Kafka 实践的文章，内容来自 DataWorks Summit/Hadoop Summit（Hadoop Summit）上的一篇分享，里面讲述了很多关于 Kafka 配置、监控、优化的内容，绝对是在实践中总结出的精华，有很大的借鉴参考意义，本文主要是根据 PPT 的内容进行翻译及适当补充。

Kafka 的架构这里就不多做介绍了，直接步入正题。

Kafka 基本配置及性能优化

这里主要是 Kafka 集群基本配置的相关内容。

硬件要求

Kafka 集群基本硬件的保证

OS 调优

OS page cache：应当可以缓存所有活跃的 Segment（Kafka 中最基本的数据存储单位）；
fd 限制：100k+；
禁用 swapping：简单来说，swap 作用是当内存的使用达到一个临界值时就会将内存中的数据移动到 swap 交换空间，但是此时，内存可能还有很多空余资源，swap 走的是磁盘 IO，对于内存读写很在意的系统，最好禁止使用 swap 分区；
TCP 调优
JVM 配置

JDK 8 并且使用 G1 垃圾收集器
至少要分配 6-8 GB 的堆内存

Kafka 磁盘存储

使用多块磁盘，并配置为 Kafka 专用的磁盘；
JBOD vs RAID10；
JBOD（Just a Bunch of Disks，简单来说它表示一个没有控制软件提供协调控制的磁盘集合，它将多个物理磁盘串联起来，提供一个巨大的逻辑磁盘，数据是按序存储，它的性能与单块磁盘类似）
JBOD 的一些缺陷：

任何磁盘的损坏都会导致异常关闭，并且需要较长的时间恢复；
数据不保证一致性；
多级目录；

社区也正在解决这么问题，可以关注 KIP 112、113：

必要的工具用于管理 JBOD；
自动化的分区管理；
磁盘损坏时，Broker 可以将 replicas 迁移到好的磁盘上；
在同一个 Broker 的磁盘间 reassign replicas；

RAID 10 的特点：

可以允许单磁盘的损坏；
性能和保护；
不同磁盘间的负载均衡；
高命中来减少 space；
单一的 mount point；

文件系统：

使用 EXT 或 XFS；
SSD；

基本的监控

Kafka 集群需要监控的一些指标，这些指标反应了集群的健康度。

CPU 负载；
Network Metrics；
File Handle 使用；
磁盘空间；
磁盘 IO 性能；
GC 信息；
ZooKeeper 监控。

Kafka replica 相关配置及监控

Kafka Replication

Partition 有两种副本：Leader，Follower；
Leader 负责维护 in-sync-replicas(ISR)

replica.lag.time.max.ms：默认为10000，如果 follower 落后于 leader 的消息数超过这个数值时，leader 就将 follower 从 isr 列表中移除；
num.replica.fetchers，默认为1，用于从 leader 同步数据的 fetcher 线程数；
min.insync.replica：Producer 端使用来用于保证 Durability（持久性）；

Under Replicated Partitions

当发现 replica 的配置与集群的不同时，一般情况都是集群上的 replica 少于配置数时，可以从以下几个角度来排查问题：

JMX 监控项：kafka.server:type=ReplicaManager,name=UnderReplicatedPartitions；
可能的原因：

Broker 挂了？
Controller 的问题？
ZooKeeper 的问题？
Network 的问题？

解决办法：

调整 ISR 的设置；
Broker 扩容。

Controller

负责管理 partition 生命周期；
避免 Controller’s ZK 会话超时：

ISR 抖动；
ZK Server 性能问题；
Broker 长时间的 GC；
网络 IO 问题；

监控：

kafka.controller:type=KafkaController,name=ActiveControllerCount，应该为1；
LeaderElectionRate。

Unclean leader 选举

允许不在 isr 中 replica 被选举为 leader。

这是 Availability 和 Correctness 之间选择，Kafka 默认选择了可用性；
unclean.leader.election.enable：默认为 true，即允许不在 isr 中 replica 选为 leader，这个配置可以全局配置，也可以在 topic 级别配置；
监控：kafka.controller:type=ControllerStats,name=UncleanLeaderElectionsPerSec。

Broker 配置

Broker 级别有几个比较重要的配置，一般需要根据实际情况进行相应配置的：

log.retention.{ms, minutes, hours} , log.retention.bytes：数据保存时间；
message.max.bytes, replica.fetch.max.bytes；
delete.topic.enable：默认为 false，是否允许通过 admin tool 来删除 topic；
unclean.leader.election.enable = false，参见上面；
min.insync.replicas = 2：当 Producer 的 acks 设置为 all 或 -1 时，min.insync.replicas 代表了必须进行确认的最小 replica 数，如果不够的话 Producer 将会报 NotEnoughReplicas 或 NotEnoughReplicasAfterAppend 异常；
replica.lag.time.max.ms（超过这个时间没有发送请求的话，follower 将从 isr 中移除）, num.replica.fetchers；
replica.fetch.response.max.bytes；
zookeeper.session.timeout.ms = 30s；
num.io.threads：默认为8，KafkaRequestHandlerPool 的大小。

Kafka 相关资源的评估

集群评估

Broker 评估

每个 Broker 的 Partition 数不应该超过2k；
控制 partition 大小（不要超过25GB）；

集群评估（Broker 的数量根据以下条件配置）

数据保留时间；
集群的流量大小；

集群扩容：

磁盘使用率应该在 60% 以下；
网络使用率应该在 75% 以下；

集群监控

保持负载均衡；
确保 topic 的 partition 均匀分布在所有 Broker 上；
确保集群的阶段没有耗尽磁盘或带宽。

Broker 监控

Partition 数：kafka.server:type=ReplicaManager,name=PartitionCount；
Leader 副本数：kafka.server:type=ReplicaManager,name=LeaderCount；
ISR 扩容/缩容率：kafka.server:type=ReplicaManager,name=IsrExpandsPerSec；
读写速率：Message in rate/Byte in rate/Byte out rate；
网络请求的平均空闲率：NetworkProcessorAvgIdlePercent；
请求处理平均空闲率：RequestHandlerAvgIdlePercent。

Topic 评估

partition 数

Partition 数应该至少与最大 consumer group 中 consumer 线程数一致；
对于使用频繁的 topic，应该设置更多的 partition；
控制 partition 的大小（25GB 左右）；
考虑应用未来的增长（可以使用一种机制进行自动扩容）；

使用带 key 的 topic；
partition 扩容：当 partition 的数据量超过一个阈值时应该自动扩容（实际上还应该考虑网络流量）。

合理地设置 partition

根据吞吐量的要求设置 partition 数：

假设 Producer 单 partition 的吞吐量为 P；
consumer 消费一个 partition 的吞吐量为 C；
而要求的吞吐量为 T；
那么 partition 数至少应该大于 T/P、T/C 的最大值；

更多的 partition，意味着：

更多的 fd；
可能增加 Unavailability（可能会增加不可用的时间）；
可能增加端到端的延迟；
client 端将会使用更多的内存。

Partition 的增加将会带来以下几个优点和缺点：

增加吞吐量：对于 consumer 来说，一个 partition 只能被一个 consumer 线程所消费，适当增加 partition 数，可以增加 consumer 的并发，进而增加系统的吞吐量；
需要更多的 fd：对于每一个 segment，在 broker 都会有一个对应的 index 和实际数据文件，而对于 Kafka Broker，它将会对于每个 segment 每个 index 和数据文件都会打开相应的 file handle（可以理解为 fd），因此，partition 越多，将会带来更多的 fd；
可能会增加数据不可用性（主要是指增加不可用时间）：主要是指 broker 宕机的情况，越多的 partition 将会意味着越多的 partition 需要 leader 选举（leader 在宕机这台 broker 的 partition 需要重新选举），特别是如果刚好 controller 宕机，重新选举的 controller 将会首先读取所有 partition 的 metadata，然后才进行相应的 leader 选举，这将会带来更大不可用时间；
可能增加 End-to-end 延迟：一条消息只有其被同步到 isr 的所有 broker 上后，才能被消费，partition 越多，不同节点之间同步就越多，这可能会带来毫秒级甚至数十毫秒级的延迟；
Client 将会需要更多的内存：Producer 和 Consumer 都会按照 partition 去缓存数据，每个 partition 都会带来数十 KB 的消耗，partition 越多, Client 将会占用更多的内存。

Producer 的相关配置、性能调优及监控

Quotas

避免被恶意 Client 攻击，保证 SLA；
设置 produce 和 fetch 请求的字节速率阈值；
可以应用在 user、client-id、或者 user 和 client-id groups；
Broker 端的 metrics 监控：throttle-rate、byte-rate；
replica.fetch.response.max.bytes：用于限制 replica 拉取请求的内存使用；
进行数据迁移时限制贷款的使用，kafka-reassign-partitions.sh -- -throttle option。

Kafka Producer

使用 Java 版的 Client；
使用 kafka-producer-perf-test.sh 测试你的环境；
设置内存、CPU、batch 压缩；

batch.size：该值设置越大，吞吐越大，但延迟也会越大；
linger.ms：表示 batch 的超时时间，该值越大，吞吐越大、但延迟也会越大；
max.in.flight.requests.per.connection：默认为5，表示 client 在 blocking 之前向单个连接（broker）发送的未确认请求的最大数，超过1时，将会影响数据的顺序性；
compression.type：压缩设置，会提高吞吐量；
acks：数据 durability 的设置；

避免大消息

会使用更多的内存；
降低 Broker 的处理速度；

性能调优

如果吞吐量小于网络带宽

增加线程；
提高 batch.size；
增加更多 producer 实例；
增加 partition 数；

设置 acks=-1 时，如果延迟增大：可以增大 num.replica.fetchers（follower 同步数据的线程数）来调解；
跨数据中心的传输：增加 socket 缓冲区设置以及 OS tcp 缓冲区设置。

Prodcuer 监控

batch-size-avg
compression-rate-avg
waiting-threads
buffer-available-bytes
record-queue-time-max
record-send-rate
records-per-request-avg

Kafka Consumer 配置、性能调优及监控

Kafka Consumer

使用 kafka-consumer-perf-test.sh 测试环境；
吞吐量问题：

partition 数太少；
OS page cache：分配足够的内存来缓存数据；
应用的处理逻辑；

offset topic（__consumer_offsets）

offsets.topic.replication.factor：默认为3；
offsets.retention.minutes：默认为1440，即 1day；
– MonitorISR，topicsize；

offset commit较慢：异步 commit 或手动 commit。

Consumer 配置

fetch.min.bytes 、fetch.max.wait.ms；
max.poll.interval.ms：调用 poll() 之后延迟的最大时间，超过这个时间没有调用 poll() 的话，就会认为这个 consumer 挂掉了，将会进行 rebalance；
max.poll.records：当调用 poll() 之后返回最大的 record 数，默认为500；
session.timeout.ms；
Consumer Rebalance
– check timeouts
– check processing times/logic
– GC Issues
网络配置；

Consumer 监控

Consumer 是否跟得上数据的发送速度。

Consumer Lag：consumer offset 与 the end of log（partition 可以消费的最大 offset）的差值；
监控

metric 监控：records-lag-max；
通过 bin/kafka-consumer-groups.sh 查看；
用于 consumer 监控的 LinkedIn’s Burrow；

减少 Lag

分析 consumer：是 GC 问题还是 Consumer hang 住了；
增加 Consumer 的线程；
增加分区数和 consumer 线程；

如何保证数据不丢

这个是常用的配置：

Producer

block.on.buffer.full=true
retries=Long.MAX_VALUE
acks=all
max.in.flinght.requests.per.connection=1
close producer

Broker

relication factor >= 3
min.insync.replicas=2
disable unclean leader election

Consumer

min.insync.replicas=2
disable auto.buffer.full=true
disable auto.buffer.full=true
commit offsets only after the message are processed

block.on.buffer.full：默认设置为 false，当达到内存设置时，可能通过 block 停止接受新的 record 或者抛出一些错误，默认情况下，Producer 将不会抛出 BufferExhaustException，而是当达到 max.block.ms 这个时间后直接抛出 TimeoutException。设置为 true 的意义就是将 max.block.ms 设置为 Long.MAX_VALUE，未来版本中这个设置将被遗弃，推荐设置 max.block.ms。

参考：