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【Kafka系列 04】Kafka 性能调优,怎么做?

通常来说,调优是为了满足系统常见的非功能性需求。在众多的非功能性需求中,性能绝对是我们最关心的那一个。不同的系统对性能有不同的诉求,比如对于数据库用户而言,性能意味着请求的响应时间,用户总是希望查询或更新请求能够被更快地处理完并返回。

对 Kafka 而言,性能一般是指吞吐量延时

吞吐量,即TPS,是指 Broker 端进程或 Client 端应用程序每秒能处理的字节数或消息数,这个值自然是越大越好。

延时,与类似响应时间,它表示从 Producer 端发送消息到 Broker 端持久化完成之间的时间间隔。这个指标也可以代表端到端的延时(End-to-End,E2E),也就是从 Producer 发送消息到 Consumer 成功消费该消息的总时长。和 TPS 相反,我们通常希望延时越短越好。

总之,高吞吐量、低延时是调优 Kafka 集群的主要目标。

2. 优化漏斗

优化漏斗是一个调优过程中的分层漏斗,我们可以在每一层上执行相应的优化调整。总体来说,层级越靠上,其调优的效果越明显,整体优化效果是自上而下衰减的,如下图所示:

** 第 1 层:应用程序层**。它是指优化 Kafka 客户端应用程序代码。这一层的优化效果最为明显,通常也是比较简单的。

第 2 层:框架层。它指的是合理设置 Kafka 集群的各种参数。毕竟,直接修改 Kafka 源码进行调优并不容易,但根据实际场景恰当地配置关键参数的值,还是很容易实现的。

第 3 层:JVM 层。Kafka Broker 进程是普通的 JVM 进程,各种对 JVM 的优化在这里也是适用的。优化这一层的效果虽然比不上前两层,但有时也能带来巨大的改善效果。

第 4 层:操作系统层。对操作系统层的优化很重要,但效果往往不如想象得那么好。与应用程序层的优化效果相比,它是有很大差距的。

3. 基础性调优

3.1 操作系统调优

  • 禁掉 atime 更新。在挂载(Mount)文件系统时禁掉 atime 更新。atime 的全称是 access time,记录的是文件最后被访问的时间。记录 atime 需要操作系统访问 inode 资源,而禁掉 atime 可以避免 inode 访问时间的写入操作,减少文件系统的写操作数。可以执行 mount -o noatime 命令进行设置。
  • 文件系统。建议至少选择 ext4 或 XFS。尤其是 XFS 文件系统,它具有高性能、高伸缩性等特点,特别适用于生产服务器。
  • swap空间设置。建议将 swappiness 设置成一个很小的值,比如 1~10 之间,以防止 Linux 的 OOM Killer 开启随意杀掉进程。你可以执行 sudo sysctl vm.swappiness=N 来临时设置该值,如果要永久生效,可以修改 /etc/sysctl.conf 文件,增加 vm.swappiness=N,然后重启机器即可。
  • ulimit -n 和 vm.max_map_count。前者如果设置得太小,你会碰到 Too Many File Open 这类的错误,而后者的值如果太小,在一个主题数超多的 Broker 机器上,你会碰到 OutOfMemoryError:Map failed 的严重错误,因此,建议在生产环境中适当调大此值,比如将其设置为 655360。具体设置方法是修改 /etc/sysctl.conf 文件,增加 vm.max_map_count=655360,保存之后,执行 sysctl -p 命令使它生效。
  • 操作系统页缓存大小。给 Kafka 预留的页缓存越大越好,最小值至少要容纳一个日志段的大小,也就是 Broker 端参数 log.segment.bytes 的值。该参数的默认值是 1GB。预留出一个日志段大小,至少能保证 Kafka 可以将整个日志段全部放入页缓存,这样,消费者程序在消费时能直接命中页缓存,从而避免昂贵的物理磁盘 I/O 操作。

3.2 JVM 层调优

  • 设置堆大小。建议将你的 JVM 堆大小设置成 6~8GB。如果想精确调整的话,建议可以查看 GC log,特别是关注 Full GC 之后堆上存活对象的总大小,然后把堆大小设置为该值的 1.5~2 倍。如果你发现 Full GC 没有被执行过,手动运行 jmap -histo:live < pid > 就能人为触发 Full GC。
  • GC 收集器的选择。强烈建议使用 G1 收集器,主要原因是方便省事,至少比 CMS 收集器的优化难度小得多。

3.3 Brocker 端调优

Broker 端的调优原则:尽力保持客户端版本和 Broker 端版本一致。版本不一致会令 Kafka 丧失很多性能收益,比如 Zero Copy。下面用一张图来说明一下。

图中蓝色的 Producer、Consumer 和 Broker 的版本是相同的,它们之间的通信可以享受 Zero Copy 的快速通道;相反,一个低版本的 Consumer 程序想要与 Producer、Broker 交互的话,就只能依靠 JVM 堆中转一下,丢掉了快捷通道,就只能走慢速通道了。因此,在优化 Broker 这一层时,你只要保持服务器端和客户端版本的一致,就能获得很多性能收益了。

3.4 应用层调优

  • 不要频繁地创建 Producer 和 Consumer 对象实例。构造这些对象的开销很大,尽量复用它们。
  • 用完及时关闭。这些对象底层会创建很多物理资源,如 Socket 连接、ByteBuffer 缓冲区等。不及时关闭的话,势必造成资源泄露。
  • 合理利用多线程来改善性能。Kafka 的 Java Producer 是线程安全的,你可以放心地在多个线程中共享同一个实例;而 Java Consumer 虽不是线程安全的,但我们有很多多线程的方案来改善性能。

4. 性能指标调优

4.1 调优吞吐量


在 Broker 端,参数 num.replica.fetchers 表示的是 Follower 副本用多少个线程来拉取消息,默认使用 1 个线程。如果你的 Broker 端 CPU 资源很充足,不妨适当调大该参数值,加快 Follower 副本的同步速度。因为在实际生产环境中,配置了 acks=all 的 Producer 程序吞吐量被拖累的首要因素,就是副本同步性能。增加这个值后,你通常可以看到 Producer 端程序的吞吐量增加。

在 Producer 端,要改善吞吐量,通常的标配是增加消息批次的大小以及批次缓存时间,即 batch.size 和 linger.ms。它们的默认值都偏小,特别是默认的 16KB 的消息批次大小一般都不适用于生产环境。假设你的消息体大小是 1KB,默认一个消息批次也就大约 16 条消息,显然太小了。

除了这两个,你最好把压缩算法也配置上,以减少网络 I/O 传输量,从而间接提升吞吐量。当前,和 Kafka 适配最好的两个压缩算法是 LZ4 和 zstd,不妨一试。

同时,由于我们的优化目标是吞吐量,最好不要设置 acks=all 以及开启重试。前者引入的副本同步时间通常都是吞吐量的瓶颈,而后者在执行过程中也会拉低 Producer 应用的吞吐量。

最后,如果你在多个线程中共享一个 Producer 实例,就可能会碰到缓冲区不够用的情形。倘若频繁地遭遇 TimeoutException:Failed to allocate memory within the configured max blocking time 这样的异常,那么你就必须显式地增加 buffer.memory 参数值,确保缓冲区总是有空间可以申请的。

在 Consumer 端,提升吞吐量的手段是有限的,你可以利用多线程方案增加整体吞吐量,也可以增加 fetch.min.bytes 参数值。默认是 1 字节,表示只要 Kafka Broker 端积攒了 1 字节的数据,就可以返回给 Consumer 端。

4.2 调优延时

在 Broker 端,可以增加 num.replica.fetchers 值以加快 Follower 副本的拉取速度,减少整个消息处理的延时。

在 Producer 端,消息尽快地被发送出去,所以必须设置 linger.ms=0,同时不要启用压缩。因为压缩操作本身要消耗 CPU 时间,会增加消息发送的延时。另外,最好不要设置 acks=all。我们刚刚在前面说过,Follower 副本同步往往是降低 Producer 端吞吐量和增加延时的首要原因。

在 Consumer 端,保持 fetch.min.bytes=1 即可,也就是说,只要 Broker 端有能返回的数据,立即令其返回给 Consumer,缩短 Consumer 消费延时。

5. 小结

分享一个性能调优的真实小案例。

曾经,我碰到过一个线上环境的问题:该集群上 Consumer 程序一直表现良好,但是某一天,它的性能突然下降,表现为吞吐量显著降低。我在查看磁盘读 I/O 使用率时,发现其明显上升,但之前该 Consumer Lag 很低,消息读取应该都能直接命中页缓存。此时磁盘读突然飙升,我就怀疑有其他程序写入了页缓存。后来经过排查,我发现果然有一个测试 Console Consumer 程序启动,“污染”了部分页缓存,导致主业务 Consumer 读取消息不得不走物理磁盘,因此吞吐量下降。找到了真实原因,解决起来就简单多了。

最后,总结下如何调优Kafka。

  • 调优目标:高吞吐量、低延时。
  • 优化漏斗:自上而下分为应用程序层、框架层、JVM 层和操作系统层。层级越靠上,调优的效果越明显。
  • 操作系统层调优的4个关键:挂载文件系统时禁掉 atime 更新;选择 ext4 或 XFS 文件系统;swap 空间的设置;页缓存大小。
  • JVM 层调优的2个关键:堆设置和 GC 收集器。
  • Brocker 端调优的关键:保持服务器端和客户端版本一致。
  • 应用层调优:不要频繁地创建 Producer 和 Consumer 对象实例;用完及时关闭;合理利用多线程来改善性能。
  • 调优吞吐量和延时,参照 2 个参数列表。
标签: kafka 分布式

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_22097749/article/details/135657896
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