kafka生产实践

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，原因有以下几点：

1.业务上处理原始数据，封装数据库对象，需要时间

2.服务与RDS的多张表进行交互

3.web接口同步处理业务

 

导致一台双核，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，也不直接处理业务，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，且有序。并且任意Partition在某一个时刻只能被一个Consumer Group内的一个Consumer消费，所以咯，假如topic只有一个partition的话，那么在一个Consumer Group内有效的消费者实例最多也就1个，并发度就会受限于kafka的partition数目。

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

./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<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        factory.setConcurrency(10);
        factory.getContainerProperties().setPollTimeout(3000);
        factory.setRecordFilterStrategy(new RecordFilterStrategy<String, String>() {
            @Override
            public boolean filter(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord) {
                log.debug("partition is {},key is {},topic is {}",
                        consumerRecord.partition(), consumerRecord.key(), consumerRecord.topic());
                return false;
            }
        });
        return factory;
    }

    private ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }

    private Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> 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.ConfigurationProperties;
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<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, server);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, retries);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_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<String, String> 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<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }
}

 

利用kafkaTemplate即可完成发送。

@Autowired
private KafkaTemplate<String,String> 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。
具体的关系可以参考http://www.jianshu.com/p/6233d5341dfe

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。