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kafka生产实践(详解)

2023-05-31 08:13

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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,主要瓶颈就在与RDS的交互。

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,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生产实践(详解)

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,并且有序。并且一个partiton只能被一个消费者消费,所以咯,假如topic只有一个partition的话,那么消费者实例不能大于一个,那实例再多也没用,受限于kafka的partition。

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#hostnamehost.name=172.18.240.36#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项message.max.byte=5242880default.replication.factor=2replica.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

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