关于Kafka部署优化的一点建议

网络和IO线程配置优化

配置参数

  • num.network.threads:Broker处理消息的最大线程数
  • num.io.threads:Broker处理磁盘IO的线程数

优化建议

  • 一般num.network.threads主要处理网络io,读写缓冲区数据,基本没有io等待,配置线程数量为cpu核数加1
  • num.io.threads主要进行磁盘io操作,高峰期可能有些io等待,因此配置需要大些。配置线程数量为cpu核数2倍,最大不超过3倍.

日志保留策略配置

当kafka server的被写入海量消息后,会生成很多数据文件,且占用大量磁盘空间,如果不及时清理,可能磁盘空间不够用,kafka默认是保留7天。

优化建议

  • 减少日志保留时间,建议三天或则更多时间。log.retention.hours=72
  • 段文件配置1GB,有利于快速回收磁盘空间,重启kafka加载也会加快(如果文件过小,则文件数量比较多,kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件),文件较多时性能会稍微降低。log.segment.bytes=1073741824

log数据文件刷盘策略

为了大幅度提高producer写入吞吐量,需要定期批量写文件

优化建议

  • 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘。log.flush.interval.messages=10000
  • 每间隔1秒钟时间,刷数据到磁盘。log.flush.interval.ms=1000

replica复制配置

每个follow从leader拉取消息进行同步数据,follow同步性能由这几个参数决定:

  • num.replica.fetchers:拉取线程数
  • replica.fetch.min.bytes:拉取最小字节数
  • replica.fetch.min.bytes:拉取最大字节数
  • replica.fetch.wait.max.ms:最大等待时间

优化建议

  • num.replica.fetchers 配置多可以提高follower的I/O并发度,单位时间内leader持有更多请求,相应负载会增大,需要根据机器硬件资源做权衡
  • replica.fetch.min.bytes=1 默认配置为1字节,否则读取消息不及时
  • replica.fetch.max.bytes= 5 * 1024 * 1024 默认为1MB,这个值太小,5MB为宜,根据业务情况调整
  • replica.fetch.wait.max.ms follow拉取频率,频率过高,会导致cpu飙升,因为leader无数据同步,leader会积压大量无效请求情况

配置jmx服务

kafka server中默认是不启动jmx端口的,需要用户自己配置,修改方式是修改kafka-run-class.sh文件,在文件的最前面添加一行JMX_PORT=8868

每天进步一点点
posted @ 2017-12-29 10:39  木易森林  阅读(3805)  评论(0编辑  收藏  举报