Kafka运维&&开发扫盲(1)

本文主要是介绍Kafka运维&&开发扫盲(1)，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

开发的时候经常使用kafka来解耦自己的代码，运维中的kafka 大多数也是稳定就不管了，大致记录一下一些基本概念和常见的优化方案，以及代码的常规使用方式。

概念扫盲

• 基本体系架构: producer + broker + consumer + zk集群
• producer: 生产者, 用于生产消息
• Broker: 服务代理，可以理解为kafka集群的服务器,通常一台机器部署一个Kafka实例
• consumer: 消费者, 用于消费消息
• consumer group: 多个consumer组成一个consumer group,一条消息只能被一个consumer group 中一个consumer消费
• topic: 主题, 对外暴露服务的主体
• partition: 每个topic 可以拥有若干个partition，分布在不同broker上，可以理解为topic物理上的分区
• offset: 每条消息的表示位，在消息记录到partition的时候已经定死
• replica: 每个partition又多个replica, 用于消息的容灾
• leader replica: leader 副本, 默认用来处理所有的读写请求
• follower replica: follower 副本, 负责同步leader副本消息
• consumer offset: consumer的消费进度，每个consumer 都有自己的consumer offset
• log: partition在机器磁盘上以log体现, 以顺序追加的方式进行追加，避免了随机读写的压力, 使用顺序读写，减少压力

搭建

以为rhel7 为例

1. 部署ZK

yum -y install java-1.8.0* # 安装jdk
# 部署ZK
mkdir  -p  /opt/zookeeper 
wget https://mirrors.aliyun.com/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.12/zookeeper-3.4.12.tar.gz
tar -zcvf zookeeper-3.4.12.tar.gz
mv zookeeper-3.4.12/* /opt/zookeeper 
cd /opt/zookeeper && cp -a zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改默认的zk配置:

tickTime=2000 # 心跳发送时间，单位是ms
initLimit=10 # 	follower在启动过程中，会从leader同步所有最新数据，然后确定自己能够对外服务的起始状态。leader允许F在 initLimit 时间内完成这个工作, 时间为initlimit 个 ticktime
syncLimit=5 # flower 和 leader间通信能容忍的最大失链次数
dataDir=/opt/zookeeper/zkdata # 快照日志的存储路径
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog # 事物日志的存储路径
clientPort=12181 # 客户端端口
server.1=192.168.7.100:12888:13888
server.2=192.168.7.101:12888:13888
server.3=192.168.7.107:12888:13888 #server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字，表示这个是第几号服务器，用来标识服务器，这个标识要写到快照目录下面myid文件里
maxClientCnxns=20 # 单个客户端与单台服务器之间的连接数的限制

更多配置可以参考这篇文章: https://www.cnblogs.com/xiohao/p/5541093.html

根据之前zoo.cfg 里的server.X的ID 写入节点的myid

 echo '1' > /opt/zookeeper/zkdata/myid

启动服务

cd bin/ && ./zkServer.sh start 

2. 部署Kafka

mkdir -p /opt/kafka
wget  https://mirrors.aliyun.com/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.12-1.1.0.tgz
tar -zxvf kafka_2.12-1.1.0.tgz 
mv kafka_2.12-1.1.0/* /opt/kafka/
cd /opt/kafka/conf 

修改kafka配置(server.properties):

broker.id=0  #当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.107:1218 #设置zookeeper的连接端口

启动服务

./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

3. 常见操作

# 创建topic, 创建一个副本数为2，partitions 为1 ，名字是mytopic001的topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.100:12181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic mytopic001
# 查看所有topic
./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
# 发送消息到指定topic
./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic mytopic001
# 删除topic
./kafka-topics.sh --delete --topic mytopic001 --zookeeper 192.168.7.100:12181
# 查看topic细节
./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.7.100:12181  --topic mytopic001

生产部署指北

1. 资源的预估

资源的预估其实主要还是IO的预估，说白了就是要根据业务需求估算出需要的服务器数量以及磁盘大小, 之前看到有个同事总结了一套公式，感觉非常有用，这里简单记录下:

• 数据存储总量: S GB
• 集群要求写入IO速率: W MB/s
• 副本数量: R
• 消费组数量: C
• 延时落后的消费者数量: L

所谓的延时落后的消费者数量，比如有个消费者每天下午跑批，需要消费上午的一些消息，但这些消息已经不在内存里，而是在磁盘里的，这部分的开销，会影响磁盘IO。

基于磁盘预估资源:

基于上述的信息，可以得出Kafka集群的磁盘吞吐量为: W * R + W * L

然后根据服务器的型号，假设服务器为12块7200转的6T 磁盘，且是raid 10, 则服务器的磁盘IO 大概是300MB/s, 去掉一些不可抗力的因为，要满足集群的磁盘IO吞吐，起码需要 max((W * R + W * L)/300, S/(6*12/2)/1024) 的服务器数量, 但实际使用最好基于上述公式做一些预留，避免服务器宕机，磁盘rebuild等等问题。

基于网络预估资源:

基于上述的信息，可以得出Kafka集群的网络总写入量为: W * R

总读取量为: (R-1+c)*W
那么可以计算出基于网络的资源预估，起码需要的服务器数量为max((W * R)/100MB/s, ((R-1+c)*W)/100MB/s)

2. os优化

• 文件描述符越大越好，inode也需要监控起来
• 内核参数优化主要是内存&&网络这块:

echo "5" > /proc/sys/vm/dirty_background_ratio #百分值，保留过期页缓存（脏页缓存）的最大值。是以MmeFree+Cached-Mapped的值为基准的
echo "2000" > /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs #1/100秒。缓存页里数据的过期时间(旧数据)，在下一个周期内被写入硬盘。默认30秒是一个很长的时间
echo "500" > /proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs #控制内核的脏数据刷新进程pdflush的运行间隔
# 调大tcp缓冲池，官方有网络参数的推荐配置
net.core.rmem_default=262144
net.core.rmem_max=2097152
net.core.wmem_default=262144
net.core.wmem_max=2097152

3. 配置优化

• broker相关配置优化:

# 用于处理网络请求的线程数, 主要处理的是读写缓冲区的数据，可以配置为逻辑cpu数量+1
num.network.threads = xxx
# 用于处理磁盘IO操作，建议为cpu数量的2倍，最大不超过3倍
num.io.threads=xxx

• log相关配置优化

# producer写10000条数据时候，再批量写入log，功能和脏页回收的内核参数其实冲突了，topic数据量比较小的情况下可以使用
log.flush.interval.message=10000
# 每间隔1s，刷输入到磁盘，功能和脏页回收的内核参数其实冲突了，topic数据量比较小的情况下可以使用
log.flush.interval.ms=1000
# 日志保留天数
log.retention.hours = 72
# 分段文件，kafka启动收是单线程扫描log.dir 下面的所有数据文件,所以分段文件不建议太小，不然数量会很多，可以使用1G
log.segment.bytes = 1073741824

• replica相关配置

# 创建topic 时候默认创建的replica数量，不建议过少，影响数据的可靠性，太多的话磁盘空间会浪费，建议2-3
default.replication.factir:3
# 控制fetch线程数量，该线程是partition用来同步leader数据到本地
num.replica.fetchers:1

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