场景题：如何提升Kafka效率？

Kafka 以其高吞吐量、低延迟和可扩展性而备受青睐。无论是在实时数据分析、日志收集还是事件驱动架构中，Kafka 都扮演着关键角色。

但是，如果 Kafka 使用不当，也可能会面临性能瓶颈，影响系统的整体效率。所以，了解如何提升 Kafka 的运行效率？对于生产环境的使用和面试都是至关重要的。

那么，提升 Kafka 性能的有效手段都有哪些呢？接下来，我们一起来看。

性能调优主要手段

Kafka 性能调优的主要手段有以下几个：

分区扩展
消息批发送（重要）
消息批获取（重要）
配置调优
JVM 调优

1.分区扩展

在 Kafka 架构中，使用多分区（Partition）来实现数据分片功能。也就是 Kafka 会将多条消息并发存储到一个主题（Topic）的多个 Broker（Kafka 服务）中的多个 Partition 中，以实现并行操作的功能，极大地提高了整体系统的读写能力，如下图所示：

数据分片是一种技术将大数据分割成更小、更易于管理的片段（称为“分片”），并将分片都存储在不同的服务器上，从而实现了数据的水平拆分。通过数据分片，可以有效地解决单一数据库的性能瓶颈、存储限制以及高可用性等问题。

因此，增加更多的 Broker，扩展更多的分区 Partition 是提升 Kafka 性能的关键，如下图所示：

2.消息批发送（重要）

Kafka 默认是不支持批量发送消息的，然而开启批量发送消息可以提升 Kafka 整体运行效率。

为什么要批量发送消息？

批量发送消息有以下优点：

减少网络开销：当生产者发送消息给 Kafka 时，如果每次只发送一条消息，那么就需要建立一次 TCP 连接，这涉及到三次握手的过程。而如果采用批量发送的方式，则可以在一次 TCP 连接中发送多条消息，减少了网络连接建立和断开的次数，从而降低了网络开销。
减少 I/O 操作：批量发送意味着一次写入操作可以处理更多的数据。这对于磁盘 I/O 来说是一个优势，因为一次大的写操作比多次小的写操作更高效。
提高吞吐量：由于减少了通信次数，批量发送可以提高单位时间内发送的消息数量，即提高了吞吐量。

那么，想要实现 Kafka 批量消息发送只需要正确配置以下 3 个参数即可：

batch-size：定义了 Kafka 生产者尝试批量发送的消息的最大大小（以字节为单位），生产者收集到足够多的消息达到这个大小时，它会尝试发送这些消息给 Kafka Broker，默认值为 16KB。
buffer-memory：指定了 Kafka 生产者可以用来缓冲待发送消息的总内存空间，如果生产者试图发送的消息超过了这个限制，生产者将会阻塞，直到有足够空间可用或者消息被发送出去，默认值为 32MB。
linger.ms：生产者在尝试发送消息前等待的最长时间（以毫秒为单位）。默认情况下，linger.ms 的值为 0，这意味着立即发送。

以上 3 个参数满足任一个都会立即（批量）发送。

因此我们如果需要匹配发送，主要需要调整的参数是 linger.ms，如下配置所示：

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092 # Kafka服务器地址
    consumer:
      group-id: my-group # 消费者组ID
      auto-offset-reset: earliest # 自动重置偏移量到最早的可用消息
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer # 键的反序列化器
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer # 值的反序列化器
    producer:
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 键的序列化器
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 值的序列化器
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      properties:
        linger:
          ms: 2000

3.消息批获取（重要）

Kafka 默认每次拉取一条消息，而使用批量获取消息可以有效提升 Kafka 运行效率。

为什么要批量获取消息？

批量获取消息有以下优点：

降低客户端处理开销：对于客户端来说，每次处理一个消息需要进行一系列的操作，如解包、解析、处理逻辑等。如果每次只拉取一个消息，客户端会频繁地进行这些操作，带来较大的处理开销。而批量拉取消息时，客户端可以一次性处理多个消息，减少了处理单个消息的频率，从而降低了客户端的处理开销。
减少网络往返次数：每次拉取一个消息时，客户端需要与 Kafka 服务器进行多次网络往返，包括发送请求、接收响应等。这些网络往返会带来一定的延迟。而批量拉取消息时，客户端可以一次性拉取多个消息，减少了网络往返的次数，从而降低了网络延迟。
优化内存使用：批量拉取消息可以更好地规划和利用内存。客户端可以一次性分配足够的内存来存储批量拉取的消息，避免了频繁地分配和释放小内存块的操作。这样可以提高内存的使用效率，减少内存碎片的产生，进而提升系统的运行效率。
提高吞吐量：批量拉取消息可以提高单位时间内处理的消息数量，从而提升了 Kafka 的吞吐量。

想要实现批量读取数据需要做以下两步调整：

在配置文件中设置批读取：

spring.kafka.listener.type=batch

消费者使用 List<ConsumerRecord> 接收消息，具体实现代码如下：

@KafkaListener(topics = TOPIC)
public void listen(List<ConsumerRecord<?, ?>> consumerRecords) {
    for (int i = 0; i < consumerRecords.size(); i++) {
        System.out.println("监听到消息：" + consumerRecords.get(i).value());
    }
    System.out.println("------------end------------");
}

以上程序的执行结果如下：

从执行结果可以看出：只有一个“end”打印，这说明 Kafka 一次拉取了一批数据，而不是一个数据，否则就会有多个“end”。

4.配置调优

合理设置 Kafka 的配置也可以一定程度的提升 Kafka 的效率，例如以下这些配置：

配置文件刷盘策略：调整 flush.ms 和 flush.messages 参数，控制数据何时写入磁盘。较小的值可以降低延迟，而较大的值可以提高吞吐量。
网络和 IO 操作线程配置优化：num.network.threads 应该设置为 CPU 核心数加 1，以充分利用硬件资源。调整 socket.send.buffer.bytes 和 socket.receive.buffer.bytes 以优化网络缓冲区大小，缓冲区越大，吞吐量也越高。

5.JVM 调优

因为 Kafka 是用 Java 和 Scala 两种语言编写的，而 Java 和 Scala 都是运行在 JVM 上的，因此保证 JVM 的高效运行，设置合理的垃圾回收器，也能间接的保证 Kafka 的运行效率。例如，对于大内存机器，可以使用 G1 垃圾收集器来减少 GC 暂停时间，并为操作系统留出足够的内存用于页面缓存。