5.kafka--生产调优

news2024/9/29 23:28:55

文章目录

  • Leader Partition负载均衡
  • 消费者初始化流程
    • 消费者再平衡
  • 生产者和消费者如何提高吞吐量
  • 如何发送大消息

Leader Partition负载均衡

参数名称描述
auto.leader.rebalance.enable默认是true。自动LeaderPartition平衡。生产环境中，leader重选举的代价比较大，可能会带来性能影响，建议设置为false关闭
leader.imbalance.per.broker.percentage默认是10%。每个broker允许的不平衡的leader的比率。如果每个broker超过了这个值，控制器会触发leader的平衡。
leader.imbalance.check.interval.seconds默认值300秒。检查leader负载是否平衡的间隔时间。

leader 不平衡的比例是如何计算呢？

在这里插入图片描述

当leader发生过宕机后，kafka投票重新选举新的leader，这种情况下就会导致leader和第一个副本节点不一致，则不平衡数+1。根据公式，平衡率2/4= 50%，大于默认的平衡率10%，会自动触发自动平衡。

本人试了一下，即时在server.properties中配置了auto.leader.rebalance.enable=true，集群重启依然会导致leader不平衡问题

消费者初始化流程

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

参数描述
bootstrap.servers向Kafka集群建立初始连接用到的host/port列表。
key.deserializer value.deserializer指定接收消息的key和value的反序列化类型。一定要写全类名。
group.id标记消费者所属的消费者组。
enable.auto.commit默认值为true，消费者会自动周期性地向服务器提交偏移量。
auto.commit.interval.ms如果设置了enable.auto.commit的值为true，则该值定义了消费者偏移量向Kafka提交的频率，默认5s。
auto.offset.reset当Kafka中没有初始偏移量或当前偏移量在服务器中不存在（如，数据被删除了），该如何处理？earliest：自动重置偏移量到最早的偏移量。latest：默认，自动重置偏移量为最新的偏移量。none：如果消费组原来的（previous）偏移量不存在，则向消费者抛异常。anything：向消费者抛异常。
offsets.topic.num.partitions__consumer_offsets的分区数，默认是50个分区。不建议修改。
heartbeat.interval.msKafka消费者和coordinator之间的心跳时间，默认3s。该条目的值必须小于session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms的1/3。不建议修改。
session.timeout.msKafka消费者和coordinator之间连接超时时间，默认45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡
max.poll.interval.ms消费者处理消息的最大时长，默认是5分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
fetch.min.bytes默认1个字节。消费者获取服务器端一批消息最小的字节数。
fetch.max.wait.ms默认500ms。如果没有从服务器端获取到一批数据的最小字节数。该时间到，仍然会返回数据。
fetch.max.bytes默认Default:52428800（50 m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受message.max.bytes（brokerconfig）or max.message.bytes（topic config）影响
max.poll.records一次poll拉取数据返回消息的最大条数，默认是500条。

消费者再平衡

参数说明
heartbeat.interval.msKafka消费者和coordinator之间的心跳时间，默认3s。该条目的值必须小于session.timeout.ms，也不应该高于session.timeout.ms的1/3。
session.timeout.msKafka消费者和coordinator之间连接超时时间，默认45s。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
max.poll.interval.ms消费者处理消息的最大时长，默认是5分钟。超过该值，该消费者被移除，消费者组执行再平衡。
partition.assignment.strategy消费者分区分配策略，默认策略是Range +CooperativeSticky。Kafka可以同时使用多个分区分配策略。可以选择的策略包括：Range、RoundRobin、Sticky、
CooperativeSticky

生产者和消费者如何提高吞吐量

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）增加下游消费者处理能力

如何发送大消息

有些场景需要kafka发送很大的消息，比如消息中含有base64格式的图片或短视频信息等，这就需要发送大消息了

参数描述备注
message.max.bytes默认1m，broker端接收每个批次消息最大值。broker配置server.properties，例如该设置为20000000（20M）
replica.fetch.max.bytes默认1m，副本同步数据，每个批次消息最大值。broker配置server.properties，例如设置为21000000(21M)，这是单个消息的最大值broker可复制的消息的最大字节数，比message.max.bytes大，否则broker会接收此消息，但无法将此消息复制出去，从而造成数据丢失，但是不能太大！！！不然复制的时候容易内存溢出
max.request.size默认1m，生产者发往broker每个请求消息最大值。针对topic级别设置消息体的大小。例如设置为20000000(20M), 这是生产者能请求的最大消息，大于或等于message.max.bytes生产者配置
fetch.max.bytes默认:52428800（50m）。消费者获取服务器端一批消息最大的字节数。如果服务器端一批次的数据大于该值（50m）仍然可以拉取回来这批数据，因此，这不是一个绝对最大值。一批次的大小受message.max.bytes（broker config）or max.message.bytes（topic config）影响。例如设置为 21000000(21M), 这是消费者能读取的最大消息，大于或等于message.max.bytes消费者配置，consumer.properties中添加

yml或者propertise中配置max.request.size，但实测不生效，需要java中写config,具体的配置可在https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs中查找，如下进行java的kafka配置：

@Bean
    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"10.10.100.100:9092");
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
        //每次批量发送消息的数量（吞吐量和延时性能），默认16k,batch 越小，producer的吞吐量越低， 
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432); //默认32M
        props.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG, 50000000);
        //# 指定消息key和消息体的编解码方式
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

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