linux kafka 参数,Kafka性能参数和压力测试揭秘

首先让我先来介绍一下这个“炼狱”究竟是用来做什么用的。Broker的一项主要工作就是接收并处理网络上发来的Request。这些Request其中有一些是可以立即答复的，那很自然这些Request会被直接回复。另外还有一部分是没办法或者Request自发的要求延时答复(例如发送和接收的Batch),Broker会把这种Request放入Paurgatory当中，同时每一个加入Purgatory当中的Request还会额外的加入到两个监控对队列：

WatcherFor队列：用于检查Request是否被满足。

DelayedQueue队列：用于检测Request是否超时。

Request最终的状态只有一个，就是Complete。请求被满足和超时最终都会被统一的认为是Complete。

目前版本的Purgatory设计上是存在一定缺陷的。Request状态转变为Complete后，并没能立即从Purgatory中移除，而是继续占用资源，因此占用内存累积最终会引发OOM。这种情况一般只会在topic流量较少的情况下触发。更详细的资料可以查阅扩展阅读，在此不做展开。

在实际使用中我也是踩了这个坑过来的，当时的情况是集群新上了一个topic，初期该topic数据很少(Low volume topic)，导致那段时间在凌晨3，4点左右会随机有Broker因为OOM挂掉。定位原因后把*.purgatory.purge.interval.requests的配置调整小至100就解决了这个问题。

Kafka的研发团队已经开始着手重新设计Purgatory，力求能够让Request在Complete时立即从Purgatory中移除。

log.flush.interval.ms:Long.MaxValuelog.flush.scheduler.interval.ms:Long.MaxValuelog.flush.interval.messages:Long.MaxValue

Flush相关的配置参数控制着Broker写盘的频率，一般无需改动。如果topic的数据量较小可以考虑减少log.flush.interval.ms和log.flush.interval.messages来强制刷写数据，减少可能由于缓存数据未写盘带来的不一致。

in.insync.replicas:1

这个参数只能在topic层级配置，指定每次Producer写操作至少要保证有多少个在ISR的Replica确认，一般配合request.required.acks使用。要注意，这个参数如果设置的过高可能会大幅降低吞吐量。

compression.codec:none

Message落地时是否采用以及采用何种压缩算法。一般都是把Producer发过来Message直接保存，不再改变压缩方式。

Producer" style="font-weight: 400; font-size: 16px; color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Helvetica Neue', Helvetica, 'Hiragino Sans GB', 'Microsoft YaHei', Arial, sans-serif; line-height: 25.6px;">Producer

buffer.memory:33554432 (32m)

在Producer端用来存放尚未发送出去的Message的缓冲区大小。缓冲区满了之后可以选择阻塞发送或抛出异常，由block.on.buffer.full的配置来决定。

compression.type:none

默认发送不进行压缩，推荐配置一种适合的压缩算法，可以大幅度的减缓网络压力和Broker的存储压力。

linger.ms:0

Producer默认会把两次发送时间间隔内收集到的所有Requests进行一次聚合然后再发送，以此提高吞吐量，而linger.ms则更进一步，这个参数为每次发送增加一些delay，以此来聚合更多的Message。

batch.size:16384

Producer会尝试去把发往同一个Partition的多个Requests进行合并，batch.size指明了一次Batch合并后Requests总大小的上限。如果这个值设置的太小，可能会导致所有的Request都不进行Batch。

acks:1

这个配置可以设定发送消息后是否需要Broker端返回确认。

0: 不需要进行确认，速度最快。存在丢失数据的风险。

1: 仅需要Leader进行确认，不需要ISR进行确认。是一种效率和安全折中的方式。

all: 需要ISR中所有的Replica给予接收确认，速度最慢，安全性最高，但是由于ISR可能会缩小到仅包含一个Replica，所以设置参数为all并不能一定避免数据丢失。

注：新老Producer的参数有很大不同，其他配置含义可以对照参考Kafka官方文档。

Consumer

num.consumer.fetchers:1

启动Consumer的个数，适当增加可以提高并发度。

fetch.min.bytes:1

每次Fetch Request至少要拿到多少字节的数据才可以返回。

fetch.wait.max.ms:100

在Fetch Request获取的数据至少达到fetch.min.bytes之前，允许等待的最大时长。对应上面说到的Purgatory中请求的超时时间。

性能测试实战

由于可调整的配置参数较多，为了可以准确的展示不同配置对性能产生的影响，我们每次只调整一个参数，观察对照组结果。测试工具使用Kafka提供的Performance工具ProducerPerformance和ConsumerPerformance。

Producer

Kafka在0.8版本推出了新的Producer Client，较之前版本有极大的性能提升，所以后续的示例无需说明都采用的是新Producer，这里就只给出一组新旧Producer的对照组数据。

其中，Producer的message.size为1024，不压缩，测试时都发送500000条Message。相信大家看过上面结果，就很清楚以后为什么要乖乖地用新设计的Producer来发消息了。

Kafka发布时提供了两个Producer的性能测试工具：

kafka.tools.ProducerPerformance (Scala)

org.apache.kafka.clients.tools.ProducerPerformance (Java)

两份工具的大体功能类似。通过Scala版的代码可以很方便的输出CVS文件，通过Patch:1190(https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-1190)中包含的一个R脚本可以将这个CVS文件结果可视化。

注：如果使用Scala版代码，不建议开启--vary-message-size功能。这个功能使得每次构造消息时都会在内部调用random方法生成随机长度的消息，尤其是在进行压力测试时，构造随机串的消耗累计占比飙高，严重影响发送效率最终致使测试结果失准。

下面，从thread, acks, linger.ms, replica, compression几个主要维度测试了一下Producer的组合性能表现。其中，公共指标如下：

message.size=1024

batch.siz=10240

message.count=50000000

测试结果如下：

注：部分提高了linger.ms的Case效果不明显是由于触发了其他的flush条件。

Consumer

Consumer的测试相对来说就简单很多，毕竟拉取数据时只从Leader读，无论多少Replica都是如此。所以比较关键的参数就聚焦到了fetch.size和thread上。

上述本文给出的参数只是一种参考，适用于我们的集群配置。大家有兴趣可以根据上面提供的方法，在自己的集群上新建独立topic，在实际环境中测试，这样得出的配置才是最适合你的配置。希望大家都能通过上面的方法把自己手头的Kafka调教好，榨干最后一丝性能。

扩展阅读

Request Purgatory潜在引发OOM的问题: https://cwiki.apache.org/confluence/pages/viewpage.action?pageId=34839465

Purgatory Redesign: https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/Purgatory+Redesign+Proposal

深入理解G1内存收集器: http://t.cn/RAUulGC

How to choose the number of topics/partitions in a Kafka cluster?: http://www.confluent.io/blog/how-to-choose-the-number-of-topicspartitions-in-a-kafka-cluster

Tips for improving performance of kafka producer: http://ingest.tips/2015/07/19/tips-for-improving-performance-of-kafka-producer/

Kafka 的详细介绍：请点这里

Kafka 的下载地址：请点这里