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目录

1、背景引入:很多同学看不懂Kafka参数

2、一段Kafka生产端的示例代码

3、内存缓冲的大小

4、多少数据打包为一个Batch合适?

5、要是一个Batch迟迟无法凑满咋办?

6、最大请求大小

7、重试机制

8、持久化机制

1、背景引入:很多同学看不懂kafka参数

今天给大家聊一个很有意思的话题,大家知道很多公司都会基于Kafka作为MQ来开发一些复杂的大型系统。

而在使用Kafka的客户端编写代码与服务器交互的时候,是需要对客户端设置很多的参数的。

所以我就见过很多年轻的同学,可能刚刚加入团队,对Kafka这个技术其实并不是很了解。

此时就会导致他们看团队里的一些资深同事写的一些代码,会看不懂是怎么回事,不了解背后的含义,这里面尤其是 一些 Kafka参数的设置

所以这篇文章,我们还是采用老规矩画图的形式,来聊聊Kafka生产端一些常见参数的设置,让大家下次看到一些Kafka客户端设置的参数时,不会再感到发怵。

2、一段Kafka生产端的示例代码

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");  
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("buffer.memory", 67108864); 
props.put("batch.size", 131072); 
props.put("linger.ms", 100); 
props.put("max.request.size", 10485760); 
props.put("acks", "1"); 
props.put("retries", 10); 
props.put("retry.backoff.ms", 500);
    
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);

3、内存缓冲的大小

首先我们看看“buffer.memory”这个参数是什么意思?

Kafka的客户端发送数据到服务器,一般都是要经过缓冲的,也就是说,你通过KafkaProducer发送出去的消息都是先进入到客户端本地的内存缓冲里,然后把很多消息收集成一个一个的Batch,再发送到Broker上去的。

所以这个“buffer.memory”的本质就是用来约束KafkaProducer能够使用的内存缓冲的大小的,他的默认值是32MB。

那么既然了解了这个含义,大家想一下,在生产项目里,这个参数应该怎么来设置呢?

你可以先想一下,如果这个内存缓冲设置的过小的话,可能会导致一个什么问题?

首先要明确一点,那就是在内存缓冲里大量的消息会缓冲在里面,形成一个一个的Batch,每个Batch里包含多条消息。

然后KafkaProducer有一个Sender线程会把多个Batch打包成一个Request发送到Kafka服务器上去。

那么如果要是内存设置的太小,可能 导致一个问题 :消息快速的写入内存缓冲里面,但是Sender线程来不及把Request发送到Kafka服务器。

这样是不是会造成内存缓冲很快就被写满?一旦被写满,就会阻塞用户线程,不让继续往Kafka写消息了。

所以对于“buffer.memory”这个参数应该结合自己的实际情况来进行压测,你需要测算一下在生产环境,你的用户线程会以每秒多少消息的频率来写入内存缓冲。

比如说每秒300条消息,那么你就需要压测一下,假设内存缓冲就32MB,每秒写300条消息到内存缓冲,是否会经常把内存缓冲写满?经过这样的压测,你可以调试出来一个合理的内存大小。

4、多少数据打包为一个Batch合适?

接着你需要思考第二个问题,就是你的“batch.size”应该如何设置?这个东西是决定了你的每个Batch要存放多少数据就可以发送出去了。

比如说你要是给一个Batch设置成是16KB的大小,那么里面凑够16KB的数据就可以发送了。

这个参数的默认值是16KB,一般可以尝试把这个参数调节大一些,然后利用自己的生产环境发消息的负载来测试一下。

比如说发送消息的频率就是每秒300条,那么如果比如“batch.size”调节到了32KB,或者64KB,是否可以提升发送消息的整体吞吐量。

因为理论上来说,提升batch的大小,可以允许更多的数据缓冲在里面,那么一次Request发送出去的数据量就更多了,这样吞吐量可能会有所提升。

但是这个东西也不能无限的大,过于大了之后,要是数据老是缓冲在Batch里迟迟不发送出去,那么岂不是你发送消息的延迟就会很高。

比如说,一条消息进入了Batch,但是要等待5秒钟Batch才凑满了64KB,才能发送出去。那这条消息的延迟就是5秒钟。

所以需要在这里按照生产环境的发消息的速率,调节不同的Batch大小自己测试一下最终出去的吞吐量以及消息的 延迟,设置一个最合理的参数。

5、要是一个Batch迟迟无法凑满怎么办?

要是一个Batch迟迟无法凑满,此时就需要引入另外一个参数了,“linger.ms”

他的含义就是说一个Batch被创建之后,最多过多久,不管这个Batch有没有写满,都必须发送出去了。

给大家举个例子,比如说batch.size是16kb,但是现在某个低峰时间段,发送消息很慢。

这就导致可能Batch被创建之后,陆陆续续有消息进来,但是迟迟无法凑够16KB,难道此时就一直等着吗?

当然不是,假设你现在设置“linger.ms”是50ms,那么只要这个Batch从创建开始到现在已经过了50ms了,哪怕他还没满16KB,也要发送他出去了。

所以“linger.ms”决定了你的消息一旦写入一个Batch,最多等待这么多时间,他一定会跟着Batch一起发送出去。

避免一个Batch迟迟凑不满,导致消息一直积压在内存里发送不出去的情况。 这是一个很关键的参数。

这个参数一般要非常慎重的来设置,要配合batch.size一起来设置。

举个例子,首先假设你的Batch是32KB,那么你得估算一下,正常情况下,一般多久会凑够一个Batch,比如正常来说可能20ms就会凑够一个Batch。

那么你的linger.ms就可以设置为25ms,也就是说,正常来说,大部分的Batch在20ms内都会凑满,但是你的linger.ms可以保证,哪怕遇到低峰时期,20ms凑不满一个Batch,还是会在25ms之后强制Batch发送出去。

如果要是你把linger.ms设置的太小了,比如说默认就是0ms,或者你设置个5ms,那可能导致你的Batch虽然设置了32KB,但是经常是还没凑够32KB的数据,5ms之后就直接强制Batch发送出去,这样也不太好其实,会导致你的Batch形同虚设,一直凑不满数据。

6、最大请求大小

max.request.size”这个参数决定了每次发送给Kafka服务器请求的最大大小,同时也会限制你一条消息的最大大小也不能超过这个参数设置的值,这个其实可以根据你自己的消息的大小来灵活的调整。

给大家举个例子,你们公司发送的消息都是那种大的报文消息,每条消息都是很多的数据,一条消息可能都要20KB。

此时你的batch.size是不是就需要调节大一些?比如设置个512KB?然后你的buffer.memory是不是要给的大一些?比如设置个128MB?

只有这样,才能让你在大消息的场景下,还能使用Batch打包多条消息的机制。但是此时“max.request.size”是不是也得同步增加?

因为可能你的一个请求是很大的,默认他是1MB,你是不是可以适当调大一些,比如调节到5MB?

7、重试机制

“retries”和“retries.backoff.ms”决定了重试机制,也就是如果一个请求失败了可以重试几次,每次重试的间隔是多少毫秒。

这个大家适当设置几次重试的机会,给一定的重试间隔即可,比如给100ms的重试间隔。

8、持久化机制

“acks”参数决定了发送出去的消息要采用什么样的持久化策略,这个涉及到了很多其他的概念,大家可以参考之前专门为“acks”写过的一篇文章

《简历写了会Kafka,面试官90%会让你讲讲acks参数对消息持久化的影响》

END

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