记一次canal delay 调优过程

Posted 2023-03-16

参考技术A 一、现象

每天夜里12点准时出现延迟告警，查看canal的监控指标，delay指标延迟在5-10分钟，blocking指标中的sink、dump趋于100%，同时canal服务的cpu及memeory很稳定40%左右。

二、分析

被告警吵的实在受不了了，于是下定决心解决这个问题。首先花了点时间研究了一下canal源码，整个canal的解析流程大致分成4步。
binlog dump -- parse -- sink -- kafka(rocketmq)

目前从指标分析，dump及sink都阻塞了，所以判断出是发送kafka能力没跟上，（出问题的canal是kafka模式启动的）。

三、调优的过程
找到可能的原因之后，就开始仔细地看了一下canal的kafka发送逻辑。在这个过程中，看到了kafka的几个参数，canal的默认值如下

1、kafka.acks = all,这里的ack有3个选项，0、1、all 。all是要等topic的某个分区的所有副本都同步完数据后才会给客户端响应，1只要topic的leader分区接收到数据就会给客户端响应，0是只要数据发出去了会立即返回，不会等待分区是否接收到数据。因此，首先我把这个值改成了1，为什么选择改成1，是因为1在kafka集群稳定的情况下是能够保证binlog的顺序性的。

结果：改完之后，发现效果不明显，依然有延迟（卒）

2、kafka.batch.size, 这个值是控制kafka批量消息的大小的，默认是16384 （16K），这里要更具实际的binlog event对象的值合理修改，这个值的修改我也是观察了好久数据才定位到问题的。我们的event对象大小是45K，所以默认的16K压根就没起到批量发送的作用，没解析一个event对象就会发送，导致吞吐量上不去，于是我改成了 921600 （900K）,注意这个值不能超过broker端的最大发送字节（message.max.bytes）

结果：改完之后，发现效果不明显，依然有延迟（卒）

3、kafka.linger.ms，批量发送消息的最大等待时长，这里我改成了100，需要自己判断

结果：改完之后，效果依然不明显，延迟依旧（卒）

到这里就有点抓狂了，因为只能在夜里验证，一等就是一天，修改这些值已经搞了快一周了，老板一直催要结果。害，只能接着观察数据，接着干。

4、canal.mq.canalBatchSize，最后终于找到了这个参数，这个参数不是kafka相关的，这个是从环形队列中批量处理的event数量，本来我以为这个是指的event数量，结果看完源码才发现，canal的内存队列是通过内存大小限制的，默认这个值是50，其实不是拿50个event对象，而是拿50K的数量，如果event很大，每次就只取很少的量，我的event 45K，所以每次都只取一个对象，更本没法提高吞吐量。根据高峰期的写入峰值，峰值大概3M/s，于是我把这个canal.mq.canalBatchSize设置成了4500，也就是（4500K）。

当晚就怀着一颗激动地心，眼睛一眨不眨地盯着canal监控。下面是监控截图。3307是优化了的，其他几个没有优化。

3307的blocking明显降低

3307的delay明显降低

完美，竣工，睡觉！