Kafka高效读写数据的原因及如何提升Kafka的吞吐量

1、Kafka 为什么能高效读写数据

• 1）Kafka 本身是分布式集群，可以采用分区技术，并行度高

• 2）读数据采用稀疏索引，可以快速定位要消费的数据

• 3）顺序写磁盘

Kafka 的 producer 生产数据，要写入到 log 文件中，写的过程是一直追加到文件末端，

为顺序写。官网有数据表明，同样的磁盘，顺序写能到 600M/s，而随机写只有 100K/s。这

与磁盘的机械机构有关，顺序写之所以快，是因为其省去了大量磁头寻址的时间。

• 4）页缓存+ 零拷贝技术

2、副本数设定

一般我们设置成2个或3个，很多企业设置为2个。

副本的优势：提高可靠性；副本劣势：增加了网络IO传输。

3、如何提升吞吐量

如何提升吞吐量？

• 1）提升生产吞吐量

  • （1）buffer.memory：发送消息的缓冲区大小，默认值是32m，可以增加到64m。
  • （2）batch.size：默认是16k。如果batch设置太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果batch太大，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时。
  • （3）linger.ms，这个值默认是0，意思就是消息必须立即被发送。一般设置一个5-100毫秒。如果linger.ms设置的太小，会导致频繁网络请求，吞吐量下降；如果linger.ms太长，会导致一条消息需要等待很久才能被发送出去，增加网络延时。
  • （4）compression.type：默认是none，不压缩，但是也可以使用lz4压缩，效率还是不错的，压缩之后可以减小数据量，提升吞吐量，但是会加大producer端的CPU开销。

• 2）增加分区

• 3）消费者提高吞吐量

  • （1）调整fetch.max.bytes大小，默认是50m。
  • （2）调整max.poll.records大小，默认是500条。

4、Kafka丢不丢数据

• 1）Producer角度

  • acks=0，生产者发送过来数据就不管了，可靠性差，效率高；
  • acks=1，生产者发送过来数据Leader应答，可靠性中等，效率中等；
  • acks=-1，生产者发送过来数据Leader和ISR队列里面所有Follwer应答，可靠性高，效率低；
  • 在生产环境中，acks=0很少使用；acks=1，一般用于传输普通日志，允许丢个别数据；acks=-1，一般用于传输和钱相关的数据，对可靠性要求比较高的场景。

• 2）Broker角度

  • 副本数大于等于2。
  • min.insync.replicas大于等于2。

5、Kafka数据重复

去重 = 幂等性 + 事务

1）幂等性配置参数

2）Kafka的事务一共有如下5个API

// 1初始化事务
void initTransactions();

// 2开启事务
void beginTransaction() throws ProducerFencedException;

// 3在事务内提交已经消费的偏移量（主要用于消费者）
void sendOffsetsToTransaction(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets,
                              String consumerGroupId) throws ProducerFencedException;

// 4提交事务
void commitTransaction() throws ProducerFencedException;

// 5放弃事务（类似于回滚事务的操作）
void abortTransaction() throws ProducerFencedException;

3）小结

• （1）生产者角度
  • acks设置为-1 （acks=-1）。
  • 幂等性（enable.idempotence = true） + 事务 。
• （3）broker服务端角度

  • 分区副本大于等于2 （–replication-factor 2）。

  • ISR里应答的最小副本数量大于等于2 （min.insync.replicas = 2）。

  • （3）消费者

    • 事务 + 手动提交offset （enable.auto.commit = false）。
    • 消费者输出的目的地必须支持事务（MySQL、Kafka）。

总结

 本文主要介绍了Kafka的高效读写数据的原因及如何提升Kafka的吞吐量,Kafka通过分区、稀疏索引等零拷贝等技术提高了读写效率,提升吞吐量可以从生产者和消费者两个方面入手,增加缓冲区大小、调整batch、linger等参数可以提升生产者端的吞吐量,调整fetch.max.size等max.poll.records等参数可以提升消费者端的吞吐量,Kafka在生产者、Broker和消费者三个角度都有措施保证数据不丢失,Kafka通过开启幂等性、事务等措施保证数据去重和幂等性。

到此这篇关于Kafka高效读写数据的原因及如何提升Kafka的吞吐量的文章就介绍到这了,更多相关Kafka提高读写效率内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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