kafka的分区和副本可以在一个服务器上么?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了kafka的分区和副本可以在一个服务器上么?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
也就是如果我的分区和副本数量都多于服务器的实际数量,会咋样
会报错还是咋的
分区多吞吐量更高
一个话题topic的各个分区partiton之间是并行的。在producer和broker方面,写不同的分区是完全并行的。因此一些昂贵的操作比如压缩,可以获得更多的资源,因为有多个进程。在consumer方面,一个分区的数据可以由一个consumer线程在拉去数据。分区多,并行的consumer(同一个消费组)也可以多。因此通常,分区越多吞吐量越高。
基于吞吐量可以获得一个粗略的计算公式。先测量得到在只有一个分区的情况下,Producer的吞吐量(P)和Consumer的吞吐量(C)。那如果总的目标吞吐量是T的话,max(T/P,T/C)就是需要的最小分区数。在单分区的情况下,Producer的吞吐量可以通过一些配置参数,比如bath的大小、副本的数量、压缩格式、ack类型来测得。而Consumer的吞吐量通常取决于应用程序处理每一天消息逻辑。这些都是需要切合实际测量。
随着时间推移数据量的增长可能会需要增加分区。有一点需要注意的是,Producer者发布消息通过key取哈希后映射分发到一个指定的分区,当分区数发生变化后,会带来key和分区映射关系发生变化。可能某些应用程序依赖key和分区映射关系,映射关系变化了,程序就需要做相应的调整。为了避免这种key和分区关系带来的应用程序修改。所以在分区的时候尽量提前考虑,未来一年或两年的对分区数据量的要求。
除了吞吐量,还有一些其他的因素,在定分区的数目时是值得考虑的。在某些情况下,太多的分区也可能会产生负面影响。
分区多需要的打开的文件句柄也多
每个分区都映射到broker上的一个目录,每个log片段都会有两个文件(一个是索引文件,另一个是实际的数据文件)。分区越多所需要的文件句柄也就越多,可以通过配置操作系统的参数增加打开文件句柄数。
分区多增加了不可用风险
kafka支持主备复制,具备更高的可用性和持久性。一个分区(partition)可以有多个副本,这些副本保存在不同的broker上。每个分区的副本中都会有一个作为Leader。当一个broker失败时,Leader在这台broker上的分区都会变得不可用,kafka会自动移除Leader,再其他副本中选一个作为新的Leader。Producer和Consumer都只会与Leader相连。
一般情况下,当一个broker被正常关机时,controller主动地将Leader从正在关机的broker上移除。移动一个Leader只需要几毫秒。然当broker出现异常导致关机时,不可用会与分区数成正比。假设一个boker上有2000个分区,每个分区有2个副本,那这样一个boker大约有1000个Leader,当boker异常宕机,会同时有1000个分区变得不可用。假设恢复一个分区需要5ms,1000个分区就要5s。
分区越多,在broker异常宕机的情况,恢复所需时间会越长,不可用风险会增加。
分区多会增加点到点的延迟
这个延迟需要体现在两个boker间主备数据同步。在默认情况下,两个boker只有一个线程负责数据的复制。
根据经验,每个boker上的分区限制在100*b*r内(b指集群内boker的数量,r指副本数量)。
分区多会增加客户端的内存消耗
kafka0.8.2后有个比较好的特色,新的Producer可以允许用户设置一个缓冲区,缓存一定量的数据。当缓冲区数据到达设定量或者到时间,数据会从缓存区删除发往broker。如果分区很多,每个分区都缓存一定量的数据量在缓冲区,很可能会占用大量的内存,甚至超过系统内存。
Consumer也存在同样的问题,会从每个分区拉一批数据回来,分区越多,所需内存也就越大。
根据经验,应该给每个分区分配至少几十KB的内存。
总结
在通常情况下,增加分区可以提供kafka集群的吞吐量。然而,也应该意识到集群的总分区数或是单台服务器上的分区数过多,会增加不可用及延迟的风险。
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