kafka生产实践(详解)

网友投稿 240 2023-04-24


kafka生产实践(详解)

1.引言

最近接触到一个APP流量分析的项目，类似于友盟。涉及到几个C端（客户端）高并发的接口，这几个接口主要用于C端数据的提交。在没有任何缓冲的情况下，一个接口涉及到5张表的提交。压测的结果很不理想，主要瓶颈就在与RDS的交互。

一台双核，16G机子，单实例，jdbc最大连接数100，吞吐量竟然只有50TPS。

能想到的改造方案就是引入一层缓冲，让C端接口不与RDS直接交互，很自然就想到了rabbitmq,但是rabbitmq对分布式的支持比较一般，我们的数据体量也比较大，所以我们借鉴了友盟，引入了kafka,Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，起初在不做任何kafka优化的时候，简单地将C端提交的数据直接send到单节点kafka,就这样，我们的吞吐量达到了100TPS.还是有点小惊喜的。

最近一段时间研究了一下kafka,对一些参数进行调整，目前接口的吞吐量已经达到220TPS,写这篇文章主要想记录一下自己优化和部署经历。

2.kafka简介

kafka的结构图

这张图很好的诠释了kafka的结构，但是遗漏了一点，就是group的概念，我这里补充一下，一个组可以包含多个consumer对多个topic进行消费，但是不同组的消费都是独立的。

也就是说同一个topic的同一条消息可以被不同组的consumer消费。

我这里的主要的优化途径就是将kafka集群化，多partition化，使其并发度更高。

集群化都很好理解，那什么是多partition？

partition是topic的一个概念，即对topic进行分组，不同partition之间的消费相互独立，并且有序。并且一个partiton只能被一个消费者消费，所以咯，假如topic只有一个partition的话，那么消费者实例不能大于一个，那实例再多也没用，受限于kafka的partition。

上面都是讲消费，其实send操作也是一样的，要保证有序必然要等上一个发送ack之后，下一个发送才能进行，如果只有一个partition，那send之后的ack的等待时间必然会阻塞下面一次send,设计多个partition之后，可以同时往多个partition发送消息，自然吞吐量也就上去。

3.kafka集群的搭建以及参数配置

集群搭建

准备两台机子，然后去官网（http://kafka.apache.org/downloads）下载一个包。通过scp到服务器上，解压进入config目录，编辑server.config.

第一台机子配置（172.18.240.36）：

broker.id=0 每台服务器的broker.id都不能相同

#hostname

host.name=172.18.240.36

#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项

message.max.byte=5242880

default.replication.factor=2

replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口

zookeeper.connect=172.18.240.36:4001

#默认partition数

num.partitions=2

第二台机子配置（172.18.240.62）：

broker.id=1 每台服务器的broker.id都不能相同

#hostname

host.name=172.18.240.62

#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项

message.max.byte=5242880

default.replication.factor=2

replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口

zookeeper.connect=172.18.240.36:4001

#默认partition数

num.partitions=2

新增或者修改成以上配置。

对了，在此之前请先安装zookeeper，如果你用的是zookeeper集群的话，zookeeper.connect可以填写多个，中间用逗号隔开。

然后启动

nohup ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties 1>/dev/null 2>&1 &

测试一下：

在第一台机子上开启一个producer

rWOWwI

./kafka-console-producer.sh --broker-list 172.18.240.36:9092 --topic test-test

在第二台机子上开启一个consumer

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.18.240.62:9092 --topic test-test --from-beginning

第一台机子发送一条消息

第二台机子立马收到消息

这样kafka的集群部署就完成了。就下来我们来看看，java的客户端代码如何编写。

4.kafka客户端代码示例

我这里的工程是建立在spring boot 之下的,仅供参考。

在 application.yml下添加如下配置:

kafka:

consumer:

default:

server: 172.18.240.36:9092,172.18.240.62:9092

enableAutoCommit: false

autoCommitIntervalMs: 100

sessionTimeoutMs: 15000

groupId: data_analysis_group

autoOffsetReset: latest

producer:

default:

server: 172.18.240.36:9092,172.18.240.62:9092

retries: 0

batchSize: 4096

lingerMs: 1

bufferMemory: 40960

添加两个配置类

package com.dtdream.analysis.config;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;

import org.springframework.kafka.config.KafkaListenerContainerFactory;

import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;

import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;

import org.springframework.kafka.listener.adapter.RecordFilterStrategy;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

@ConfigurationProperties(

prefix = "kafka.consumer.default"

)

@EnableKafka

@Configuration

public class KafkaConsumerConfig {

private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerConfig.class);

private static String autoCommitIntervalMs;

private static String sessionTimeoutMs;

private static Class keyDeserializerClass = StringDeserializer.class;

private static Class valueDeserializerClass = StringDeserializer.class;

private static String groupId = "test-group";

private static String autoOffsetReset = "latest";

private static String server;

private static boolean enableAutoCommit;

public static String getServer() {

return server;

}

public static void setServer(String server) {

KafkaConsumerConfig.server = server;

}

public static boolean isEnableAutoCommit() {

return enableAutoCommit;

}

public static void setEnableAutoCommit(boolean enableAutoCommit) {

KafkaConsumerConfig.enableAutoCommit = enableAutoCommit;

}

public static String getAutoCommitIntervalMs() {

return autoCommitIntervalMs;

}

public static void setAutoCommitIntervalMs(String autoCommitIntervalMs) {

KafkaConsumerConfig.autoCommitIntervalMs = autoCommitIntervalMs;

}

public static String getSessionTimeoutMs() {

return sessionTimeoutMs;

}

public static void setSessionTimeoutMs(String sessionTimeoutMs) {

KafkaConsumerConfig.sessionTimeoutMs = sessionTimeoutMs;

}

public static Class getKeyDeserializerClass() {

return keyDeserializerClass;

}

public static void setKeyDeserializerClass(Class keyDeserializerClass) {

KafkaConsumerConfig.keyDeserializerClass = keyDeserializerClass;

}

public static Class getValueDeserializerClass() {

return valueDeserializerClass;

}

public static void setValueDeserializerClass(Class valueDeserializerClass) {

KafkaConsumerConfig.valueDeserializerClass = valueDeserializerClass;

}

public static String getGroupId() {

return groupId;

}

public static void setGroupId(String groupId) {

KafkaConsumerConfig.groupId = groupId;

}

public static String getAutoOffsetReset() {

return autoOffsetReset;

}

public static void setAutoOffsetReset(String autoOffsetReset) {

KafkaConsumerConfig.autoOffsetReset = autoOffsetReset;

}

@Bean

public KafkaListenerContainerFactory> kafkaListenerContainerFactory() {

ConcurrentKafkaListenerContainerFactory factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();

factory.setConsumerFactory(consumerFactory());

factory.setConcurrency(10);

factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);

factory.setRecordFilterStrategy(new RecordFilterStrategy() {

@Override

public boolean filter(ConsumerRecord consumerRecord) {

log.debug("partition is {},key is {},topic is {}",

consumerRecord.partition(), consumerRecord.key(), consumerRecord.topic());

return false;

}

});

return factory;

}

private ConsumerFactory consumerFactory() {

return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());

}

private Map consumerConfigs() {

Map propsMap = new HashMap<>();

propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, server);

propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, enableAutoCommit);

propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, autoCommitIntervalMs);

propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeoutMs);

propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, keyDeserializerClass);

propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueDeserializerClass);

propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);

propsMap.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, autoOffsetReset);

return propsMap;

}

/* @Bean

public Listener listener() {

return new Listener();

}*/

}

package com.dtdream.analysis.config;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;

import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import org.springframework.boot.context.properties.Chttp://onfigurationProperties;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;

import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;

import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;

import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

/**

* Created with IntelliJ IDEA.

* User: chenqimiao

* Date: 2017/7/24

* Time: 9:43

* To change this template use File | Settings | File Templates.

*/

@ConfigurationProperties(

prefix = "kafka.producer.default",

ignoreInvalidFields = true

)//注入一些属性域

@EnableKafka

@Configuration//使得@Bean注解生效

public class KafkaProducerConfig {

private static String server;

private static Integer retries;

private static Integer batchSize;

private static Integer lingerMs;

private static Integer bufferMemory;

private static Class keySerializerClass = StringSerializer.class;

private static Class valueSerializerClass = StringSerializer.class;

private Map producerConfigs() {

Map props = new HashMap<>();

props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, server);

props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);

props.put(ProducerConfig.BArWOWwITCH_SIZE_CONFIG, batchSize);

props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, lingerMs);

props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, bufferMemory);

props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, keySerializerClass);

props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueSerializerClass);

return props;

}

private ProducerFactory producerFactory() {

return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());

}

public static String getServer() {

return server;

}

public static void setServer(String server) {

KafkaProducerConfig.server = server;

}

public static Integer getRetries() {

return retries;

}

public static void setRetries(Integer retries) {

KafkaProducerConfig.retries = retries;

}

public static Integer getBatchSize() {

return batchSize;

}

public static void setBatchSize(Integer batchSize) {

KafkaProducerConfig.batchSize = batchSize;

}

public static Integer getLingerMs() {

return lingerMs;

}

public static void setLingerMs(Integer lingerMs) {

KafkaProducerConfig.lingerMs = lingerMs;

}

public static Integer getBufferMemory() {

return bufferMemory;

}

public static void setBufferMemory(Integer bufferMemory) {

KafkaProducerConfig.bufferMemory = bufferMemory;

}

public static Class getKeySerializerClass() {

return keySerializerClass;

}

public static void setKeySerializerClass(Class keySerializerClass) {

KafkaProducerConfig.keySerializerClass = keySerializerClass;

}

public static Class getValueSerializerClass() {

return valueSerializerClass;

}

public static void setValueSerializerClass(Class valueSerializerClass) {

KafkaProducerConfig.valueSerializerClass = valueSerializerClass;

}

@Bean(name = "kafkaTemplate")

public KafkaTemplate kafkaTemplate() {

return new KafkaTemplate<>(producerFactory());

}

}

利用kafkaTemplate即可完成发送。

@Autowired

private KafkaTemplate kafkaTemplate;

@RequestMapping(

value = "/openApp",

method = RequestMethod.POST,

produces = MediaType.APPLICATION_jsON_UTF8_VALUE,

consumes = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE

)

@ResponseBody

public ResultDTO openApp(@RequestBody ActiveLogPushBo activeLogPushBo, HttpServletRequest request) {

logger.info("openApp: activeLogPushBo {}, dateTime {}", JSONObject.toJSONString(activeLogPushBo),new DateTime().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"));

String ip = (String) request.getAttribute("ip");

activeLogPushBo.setIp(ip);

activeLogPushBo.setDate(new Date());

//ResultDTO resultDTO = dataCollectionService.collectOpenInfo(activeLogPushBo);

kafkaTemplate.send("data_collection_open",JSONObject.toJSONString(activeLogPushBo));

// logger.info("openApp: resultDTO {} ,dateTime {}", resultDTO.toJSONString(),new DateTime().toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"));

return new ResultDTO().success();

}

kafkaTemplate的send方法会更根据你指定的key进行hash,再对partition数进行去模，最后决定发送到那一个分区，假如没有指定key,那send方法对分区的选择是随机。具体怎么随机的话，这里就不展开讲了，有兴趣的同学可以自己看源码，我们可以交流交流。

接着配置一个监听器

package com.dtdream.analysis.listener;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;

import java.util.Optional;

@Component

public class Listener {

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(this.getClass());

@KafkaListener(topics = {"test-topic"})

public void listen(ConsumerRecord, ?> record) {

Optional> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value());

if (kafkaMessage.isPresent()) {

Object message = kafkaMessage.get();

logger.info("message is {} ", message);

}

}

}

@KafkaListener其实可以具体指定消费哪个分区，如果不指定的话，并且只有一个消费者实例，那么这个实例会消费所有的分区的消息。

消费者的数量是一定要少于partition的数量的，不然没有任何意义。会出现消费者过剩的情况。

消费者数量和partition数量的多与少，会动态影响消费节点所消费的partition数目，最终会在整个集群中达到一种动态平衡。

5.总结

理论上只要cpu核心数无限，那么partition数也可以无上限，与此同时消费者节点和生产者节点也可以无上限，最终会使单个topic的并发无上限。单机的cpu的核心数总是会达到一个上限，kafka作为分布式系统，可以很好利用集群的运算能力，进行动态扩展，在DT时代，应该会慢慢成为主流吧。


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