Kafka 高性能吞吐揭秘

A high-throughput distributed messaging system.
--Apache Kafka

Kafka作为时下最流行的开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，还提供了超一流的读写性能。

本文将针对Kafka性能方面进行简单分析，首先简单介绍一下Kafka的架构和涉及到的名词：

1. Topic：用于划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。

2. Partition：是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic都至少被切分为1个Partition。

3. Offset：消息在Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。

4. Consumer：用于从Broker中取出/消费Message。

5. Producer：用于往Broker中发送/生产Message。

6. Replication：Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份，每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。

7. Leader：每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader，所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地，过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。

8. Broker：Kafka中使用Broker来接受Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。

9. ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一个子集，表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上，所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度)，任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。

以上几乎是我们在使用Kafka的过程中可能遇到的所有名词，同时也无一不是最核心的概念或组件，感觉到从设计本身来说，Kafka还是足够简洁的。这次本文围绕Kafka优异的吞吐性能，逐个介绍一下其设计与实现当中所使用的各项“黑科技”。

Broker
不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。

首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的测试数据(Raid-5，7200rpm)：

Sequence I/O: 600MB/s 
Random I/O: 100KB/s

所以通过只做Sequence I/O的限制，规避了磁盘访问速度低下对性能可能造成的影响。

-----------------------------原理：

接下来我们再聊一聊Kafka是如何“抄近道的”。

首先，Kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小，所以现代的OS都支持PageCache。

使用PageCache功能同时可以避免在JVM内部缓存数据，JVM为我们提供了强大的GC能力，同时也引入了一些问题不适用与Kafka的设计。
• 如果在Heap内管理缓存，JVM的GC线程会频繁扫描Heap空间，带来不必要的开销。如果Heap过大，执行一次Full GC对系统的可用性来说将是极大的挑战。
• 所有在在JVM内的对象都不免带有一个Object Overhead(千万不可小视)，内存的有效空间利用率会因此降低。
• 所有的In-Process Cache在OS中都有一份同样的PageCache。所以通过将缓存只放在PageCache，可以至少让可用缓存空间翻倍。
• 如果Kafka重启，所有的In-Process Cache都会失效，而OS管理的PageCache依然可以继续使用。

PageCache还只是第一步，Kafka为了进一步的优化性能还采用了Sendfile技术。在解释Sendfile之前，首先介绍一下传统的网络I/O操作流程，大体上分为以下4步。

1. OS 从硬盘把数据读到内核区的PageCache。

2. 用户进程把数据从内核区Copy到用户区。

3. 然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。

4. OS 再把数据从Buffer中Copy到网卡的Buffer上，这样完成一次发送。 

整个过程共经历两次Context Switch，四次System Call。同一份数据在内核Buffer与用户Buffer之间重复拷贝，效率低下。其中2、3两步没有必要，完全可以直接在内核区完成数据拷贝。这也正是Sendfile所解决的问题，经过Sendfile优化后，整个I/O过程就变成了下面这个样子。 

通过以上的介绍不难看出，Kafka的设计初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换，无论是对外作为一整个消息系统，或是内部同底层操作系统的交互。如果Producer和Consumer之间生产和消费进度上配合得当，完全可以实现数据交换零I/O。这也就是我为什么说Kafka使用“硬盘”并没有带来过多性能损失的原因。下面是我在生产环境中采到的一些指标。 
(20 Brokers, 75 Partitions per Broker, 110k msg/s) 

此时的集群只有写，没有读操作。10M/s左右的Send的流量是Partition之间进行Replicate而产生的。从recv和writ的速率比较可以看出，写盘是使用Asynchronous+Batch的方式，底层OS可能还会进行磁盘写顺序优化。而在有Read Request进来的时候分为两种情况，第一种是内存中完成数据交换。

Send流量从平均10M/s增加到了到平均60M/s，而磁盘Read只有不超过50KB/s。PageCache降低磁盘I/O效果非常明显。

接下来是读一些收到了一段时间，已经从内存中被换出刷写到磁盘上的老数据。 

其他指标还是老样子，而磁盘Read已经飚高到40+MB/s。此时全部的数据都已经是走硬盘了(对硬盘的顺序读取OS层会进行Prefill PageCache的优化)。依然没有任何性能问题。

Tips

1. Kafka官方并不建议通过Broker端的log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来强制写盘，认为数据的可靠性应该通过Replica来保证，而强制Flush数据到磁盘会对整体性能产生影响。

2. 可以通过调整/proc/sys/vm/dirty_background_ratio和/proc/sys/vm/dirty_ratio来调优性能。

3. 脏页率超过第一个指标会启动pdflush开始Flush Dirty PageCache。

4. 脏页率超过第二个指标会阻塞所有的写操作来进行Flush。

5. 根据不同的业务需求可以适当的降低dirty_background_ratio和提高dirty_ratio。

Partition
Partition是Kafka可以很好的横向扩展和提供高并发处理以及实现Replication的基础。

扩展性方面。首先，Kafka允许Partition在集群内的Broker之间任意移动，以此来均衡可能存在的数据倾斜问题。其次，Partition支持自定义的分区算法，例如可以将同一个Key的所有消息都路由到同一个Partition上去。 同时Leader也可以在In-Sync的Replica中迁移。由于针对某一个Partition的所有读写请求都是只由Leader来处理，所以Kafka会尽量把Leader均匀的分散到集群的各个节点上，以免造成网络流量过于集中。

并发方面。任意Partition在某一个时刻只能被一个Consumer Group内的一个Consumer消费(反过来一个Consumer则可以同时消费多个Partition)，Kafka非常简洁的Offset机制最小化了Broker和Consumer之间的交互，这使Kafka并不会像同类其他消息队列一样，随着下游Consumer数目的增加而成比例的降低性能。此外，如果多个Consumer恰巧都是消费时间序上很相近的数据，可以达到很高的PageCache命中率，因而Kafka可以非常高效的支持高并发读操作，实践中基本可以达到单机网卡上限。

不过，Partition的数量并不是越多越好，Partition的数量越多，平均到每一个Broker上的数量也就越多。考虑到Broker宕机(Network Failure, Full GC)的情况下，需要由Controller来为所有宕机的Broker上的所有Partition重新选举Leader，假设每个Partition的选举消耗10ms，如果Broker上有500个Partition，那么在进行选举的5s的时间里，对上述Partition的读写操作都会触发LeaderNotAvailableException。

再进一步，如果挂掉的Broker是整个集群的Controller，那么首先要进行的是重新任命一个Broker作为Controller。新任命的Controller要从Zookeeper上获取所有Partition的Meta信息，获取每个信息大概3-5ms，那么如果有10000个Partition这个时间就会达到30s-50s。而且不要忘记这只是重新启动一个Controller花费的时间，在这基础上还要再加上前面说的选举Leader的时间 -_-!!!!!!

此外，在Broker端，对Producer和Consumer都使用了Buffer机制。其中Buffer的大小是统一配置的，数量则与Partition个数相同。如果Partition个数过多，会导致Producer和Consumer的Buffer内存占用过大。

Tips

1. Partition的数量尽量提前预分配，虽然可以在后期动态增加Partition，但是会冒着可能破坏Message Key和Partition之间对应关系的风险。

2. Replica的数量不要过多，如果条件允许尽量把Replica集合内的Partition分别调整到不同的Rack。

3. 尽一切努力保证每次停Broker时都可以Clean Shutdown，否则问题就不仅仅是恢复服务所需时间长，还可能出现数据损坏或其他很诡异的问题。

Producer
Kafka的研发团队表示在0.8版本里用Java重写了整个Producer，据说性能有了很大提升。我还没有亲自对比试用过，这里就不做数据对比了。本文结尾的扩展阅读里提到了一套我认为比较好的对照组，有兴趣的同学可以尝试一下。

其实在Producer端的优化大部分消息系统采取的方式都比较单一，无非也就化零为整、同步变异步这么几种。

Kafka系统默认支持MessageSet，把多条Message自动地打成一个Group后发送出去，均摊后拉低了每次通信的RTT。而且在组织MessageSet的同时，还可以把数据重新排序，从爆发流式的随机写入优化成较为平稳的线性写入。

此外，还要着重介绍的一点是，Producer支持End-to-End的压缩。数据在本地压缩后放到网络上传输，在Broker一般不解压(除非指定要Deep-Iteration)，直至消息被Consume之后在客户端解压。

当然用户也可以选择自己在应用层上做压缩和解压的工作(毕竟Kafka目前支持的压缩算法有限，只有GZIP和Snappy)，不过这样做反而会意外的降低效率！！！！ Kafka的End-to-End压缩与MessageSet配合在一起工作效果最佳，上面的做法直接割裂了两者间联系。至于道理其实很简单，压缩算法中一条基本的原理“重复的数据量越多，压缩比越高”。无关于消息体的内容，无关于消息体的数量，大多数情况下输入数据量大一些会取得更好的压缩比。

不过Kafka采用MessageSet也导致在可用性上一定程度的妥协。每次发送数据时，Producer都是send()之后就认为已经发送出去了，但其实大多数情况下消息还在内存的MessageSet当中，尚未发送到网络，这时候如果Producer挂掉，那就会出现丢数据的情况。

为了解决这个问题，Kafka在0.8版本的设计借鉴了网络当中的ack机制。如果对性能要求较高，又能在一定程度上允许Message的丢失，那就可以设置request.required.acks=0 来关闭ack，以全速发送。如果需要对发送的消息进行确认，就需要设置request.required.acks为1或-1，那么1和-1又有什么区别呢？这里又要提到前面聊的有关Replica数量问题。如果配置为1，表示消息只需要被Leader接收并确认即可，其他的Replica可以进行异步拉取无需立即进行确认，在保证可靠性的同时又不会把效率拉得很低。如果设置为-1，表示消息要Commit到该Partition的ISR集合中的所有Replica后，才可以返回ack，消息的发送会更安全，而整个过程的延迟会随着Replica的数量正比增长，这里就需要根据不同的需求做相应的优化。

Tips

1. Producer的线程不要配置过多，尤其是在Mirror或者Migration中使用的时候，会加剧目标集群Partition消息乱序的情况(如果你的应用场景对消息顺序很敏感的话)。

2. 0.8版本的request.required.acks默认是0(同0.7)。

Consumer
Consumer端的设计大体上还算是比较常规的。

• 通过Consumer Group，可以支持生产者消费者和队列访问两种模式。
• Consumer API分为High level和Low level两种。前一种重度依赖Zookeeper，所以性能差一些且不自由，但是超省心。第二种不依赖Zookeeper服务，无论从自由度和性能上都有更好的表现，但是所有的异常(Leader迁移、Offset越界、Broker宕机等)和Offset的维护都需要自行处理。
• 大家可以关注下不日发布的0.9 Release。开发人员又用Java重写了一套Consumer。把两套API合并在一起，同时去掉了对Zookeeper的依赖。据说性能有大幅度提升哦~~

Tips
强烈推荐使用Low level API，虽然繁琐一些，但是目前只有这个API可以对Error数据进行自定义处理，尤其是处理Broker异常或由于Unclean Shutdown导致的Corrupted Data时，否则无法Skip只能等着“坏消息”在Broker上被Rotate掉，在此期间该Replica将会一直处于不可用状态。

扩展阅读
Sendfile: https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-zerocopy/
So what’s wrong with 1975 programming: https://www.varnish-cache.org/trac/wiki/ArchitectNotes
Benchmarking: https://engineering.linkedin.com/kafka/benchmarking-apache-kafka-2-million-writes-second-three-cheap-machines