Kafka 最佳实践【译】
这里翻译一篇关于 Kafka 实践的文章,内容来自 DataWorks Summit/Hadoop Summit(Hadoop Summit)上一篇分享,PPT 见Apache Kafka Best Pratices,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,直接不如正题。
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
集群规模 | 内存 | CPU | 存储 | |
---|---|---|---|---|
Kafka Brokers | 3+ | 24GB+(小规模);64GB+(大规模) | 多核(12CPU+),并允许超线程 | 6+ 1TB 的专属磁盘(RAID 或 JBOD) |
Zookeeper | 3(小规模);5(大规模) | 8GB+(小规模);24GB+(大规模) | 2核+ | SSD 用于中间的日志传输 |
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(参考What is swapping in an OS?);
- 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。
关于 Partition 的设置可以参考这篇文章How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster?,这里简单讲述一下,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,这里截了 PPT 中的内容
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:
公众号
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