3.kafka 重要参数和性能测试

Posted 2022-12-13 文大侠

参数配置

不同的参数对集群性能影响很大，除了之前基础与安装中指定的参数，还有一些中要的参数值得注意，包括如下

Broker参数

• Topic 管理

auto.create.topics.enable：是否允许自动创建 Topic，一般设为false，允许集群管理员统一分配和管理。

unclean.leader.election.enable：是否允许 Unclean Leader 选举，一般设为false，不允许落后太多的副本参与选举。

auto.leader.rebalance.enable：是否允许定期进行 Leader 选举，一般设为false。设为true，则间隔一段时间换Leader，会导致不必要的拷贝IO。

• 数据留存时间

log.retention.hour|minutes|ms：控制一条消息数据被保存多长时间，ms/minutes/hour优先级依次降低。一般设置hour，log.retention.hour=168表示默认保存 7天，自动删除7天前的数据。

log.retention.bytes：指定 Broker 为消息保存的总磁盘容量大小。默认-1，表示无限制。一般用在多租户Kafka集群上，防止恶意过度使用你资源，和留存时间参数满足任何一个就会开始删除消息。

• 消息大小

message.max.bytes：控制 Broker 能够接收的最大消息大小，默认的 1000012 太少了，还不到 1MB，一般要根据自己业务相应调大。

Topic参数

允许在Topic创建时覆盖部分Broker端指定参数，在多租户Kakfa中尤其适用。常用的数据留存时间和消息大小和上述配置相同，不再赘述。

JVM参数

Kafka基于Scala，最终运行在JVM上，一般需要调节的参数如下：

• 堆大小
  默认1G较小，建议JVM 堆大小设置成 6GB。

• GC方式
  建议至少使用JDK8，CPU 资源非常充裕，建议使用CMS 收集器(-XX:+UseCurrentMarkSweepGC)，否则使用默认吞吐量收集器(-XX:+UseParallelGC)。也可以考虑使用G1收集器(-XX:+UseG1GC)。

一般通过配置如下环境变量指定如上两个参数：

export KAFKA_HEAP_OPTS=--Xms6g  --Xmx6g
export KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS= -server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -Djava.awt.headless=true

操作系统参数

OS参数其实适合于大部分Java项目调整，只是为了规避一些常见的不必要的系统配置，如下

• 文件描述符限制

尽量调大，如ulimit -n 1000000，避免“Too many open files”错误

• 文件系统类型

ext3、ext4 或 XFS均可

• Swappiness

swappniess 配置成一个接近 0 但不为 0 的值，比如1，减少Swap的使用，同时保留内存耗尽预警功能。

• 提交时间

最后是提交时间或者说是 Flush 落盘时间。向 Kafka 发送数据并不是真要等数据被写入磁盘才会认为成功，而是只要数据被写入到操作系统的页缓存（Page Cache）上就可以了，随后操作系统根据 LRU 算法会定期将页缓存上的“脏”数据落盘到物理磁盘上。这个定期就是由提交时间来确定的，默认是 5 秒。一般情况下我们会认为这个时间太频繁了，可以适当地增加提交间隔来降低物理磁盘的写操作。

性能测试

kafka自带测试性能测试脚本，在集群部署完后需要压测来评估实际性能，也用在评估单个Partition的实际TPS，来确认具体的分区方案，常用脚本如下：

kafka-producer-perf-test.sh
kafka-consumer-perf-test.sh

写入

$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test-topic --num-records 10000000 --throughput -1 --record-size 1024 --producer-props bootstrap.servers=kafka-host:port acks=-1 linger.ms=2000 compression.type=lz4

消费

$ bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list kafka-host:port --messages 10000000 --topic test-topic

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