08 | 最最最重要的集群参数配置（下）

Jun 20, 2019

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08 | 最最最重要的集群参数配置（下）

2019-06-20 胡夕来自北京

《Kafka核心技术与实战》

课程介绍

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讲述：胡夕

时长11:00大小10.05M

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今天我们继续来聊那些重要的 Kafka 集群配置，下半部分主要是 Topic 级别参数、JVM 参数以及操作系统参数的设置。
在上一期中，我们讨论了 Broker 端参数设置的一些法则，但其实 Kafka 也支持为不同的 Topic 设置不同的参数值。当前最新的 2.2 版本总共提供了大约 25 个 Topic 级别的参数，当然我们也不必全部了解它们的作用，这里我挑出了一些最关键的参数，你一定要把它们掌握清楚。除了 Topic 级别的参数，我今天还会给出一些重要的 JVM 参数和操作系统参数，正确设置这些参数是搭建高性能 Kafka 集群的关键因素。
Topic 级别参数说起 Topic 级别的参数，你可能会有这样的疑问：如果同时设置了 Topic 级别参数和全局 Broker 参数，到底听谁的呢？哪个说了算呢？答案就是 Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数。
举个例子说明一下，上一期我提到了消息数据的留存时间参数，在实际生产环境中，如果为所有 Topic 的数据都保存相当长的时间，这样做既不高效也无必要。更适当的做法是允许不同部门的 Topic 根据自身业务需要，设置自己的留存时间。如果只能设置全局 Broker 参数，那么势必要提取所有业务留存时间的最大值作为全局参数值，此时设置 Topic 级别参数把它覆盖，就是一个不错的选择。
下面我们依然按照用途分组的方式引出重要的 Topic 级别参数。从保存消息方面来考量的话，下面这组参数是非常重要的：
retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。默认是 7 天，即该 Topic 只保存最近 7 天的消息。一旦设置了这个值，它会覆盖掉 Broker 端的全局参数值。
retention.bytes：规定了要为该 Topic 预留多大的磁盘空间。和全局参数作用相似，这个值通常在多租户的 Kafka 集群中会有用武之地。当前默认值是 -1，表示可以无限使用磁盘空间。
上面这些是从保存消息的维度来说的。如果从能处理的消息大小这个角度来看的话，有一个参数是必须要设置的，即max.message.bytes。它决定了 Kafka Broker 能够正常接收该 Topic 的最大消息大小。我知道目前在很多公司都把 Kafka 作为一个基础架构组件来运行，上面跑了很多的业务数据。如果在全局层面上，我们不好给出一个合适的最大消息值，那么不同业务部门能够自行设定这个 Topic 级别参数就显得非常必要了。在实际场景中，这种用法也确实是非常常见的。
好了，你要掌握的 Topic 级别的参数就这么几个。下面我来说说怎么设置 Topic 级别参数吧。其实说到这个事情，我是有点个人看法的：我本人不太赞同那种做一件事情开放给你很多种选择的设计方式，看上去好似给用户多种选择，但实际上只会增加用户的学习成本。特别是系统配置，如果你告诉我只能用一种办法来做，我会很努力地把它学会；反之，如果你告诉我说有两种方法甚至是多种方法都可以实现，那么我可能连学习任何一种方法的兴趣都没有了。Topic 级别参数的设置就是这种情况，我们有两种方式可以设置：
创建 Topic 时进行设置
修改 Topic 时设置
我们先来看看如何在创建 Topic 时设置这些参数。我用上面提到的retention.ms和max.message.bytes举例。设想你的部门需要将交易数据发送到 Kafka 进行处理，需要保存最近半年的交易数据，同时这些数据很大，通常都有几 MB，但一般不会超过 5MB。现在让我们用以下命令来创建 Topic：
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic transaction --partitions 1 --replication-factor 1 --config retention.ms=15552000000 --config max.message.bytes=5242880
我们只需要知道 Kafka 开放了kafka-topics命令供我们来创建 Topic 即可。对于上面这样一条命令，请注意结尾处的--config设置，我们就是在 config 后面指定了想要设置的 Topic 级别参数。
下面看看使用另一个自带的命令kafka-configs来修改 Topic 级别参数。假设我们现在要发送最大值是 10MB 的消息，该如何修改呢？命令如下：
bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --entity-type topics --entity-name transaction --alter --add-config max.message.bytes=10485760
总体来说，你只能使用这么两种方式来设置 Topic 级别参数。我个人的建议是，你最好始终坚持使用第二种方式来设置，并且在未来，Kafka 社区很有可能统一使用kafka-configs脚本来调整 Topic 级别参数。
JVM 参数我在专栏前面提到过，Kafka 服务器端代码是用 Scala 语言编写的，但终归还是编译成 Class 文件在 JVM 上运行，因此 JVM 参数设置对于 Kafka 集群的重要性不言而喻。
首先我先说说 Java 版本，我个人极其不推荐将 Kafka 运行在 Java 6 或 7 的环境上。Java 6 实在是太过陈旧了，没有理由不升级到更新版本。另外 Kafka 自 2.0.0 版本开始，已经正式摒弃对 Java 7 的支持了，所以有条件的话至少使用 Java 8 吧。
说到 JVM 端设置，堆大小这个参数至关重要。虽然在后面我们还会讨论如何调优 Kafka 性能的问题，但现在我想无脑给出一个通用的建议：将你的 JVM 堆大小设置成 6GB 吧，这是目前业界比较公认的一个合理值。我见过很多人就是使用默认的 Heap Size 来跑 Kafka，说实话默认的 1GB 有点小，毕竟 Kafka Broker 在与客户端进行交互时会在 JVM 堆上创建大量的 ByteBuffer 实例，Heap Size 不能太小。
JVM 端配置的另一个重要参数就是垃圾回收器的设置，也就是平时常说的 GC 设置。如果你依然在使用 Java 7，那么可以根据以下法则选择合适的垃圾回收器：
如果 Broker 所在机器的 CPU 资源非常充裕，建议使用 CMS 收集器。启用方法是指定-XX:+UseCurrentMarkSweepGC。
否则，使用吞吐量收集器。开启方法是指定-XX:+UseParallelGC。
当然了，如果你在使用 Java 8，那么可以手动设置使用 G1 收集器。在没有任何调优的情况下，G1 表现得要比 CMS 出色，主要体现在更少的 Full GC，需要调整的参数更少等，所以使用 G1 就好了。
现在我们确定好了要设置的 JVM 参数，我们该如何为 Kafka 进行设置呢？有些奇怪的是，这个问题居然在 Kafka 官网没有被提及。其实设置的方法也很简单，你只需要设置下面这两个环境变量即可：
KAFKA_HEAP_OPTS：指定堆大小。
KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS：指定 GC 参数。
比如你可以这样启动 Kafka Broker，即在启动 Kafka Broker 之前，先设置上这两个环境变量：
$> export KAFKA_HEAP_OPTS=--Xms6g --Xmx6g
$> export KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS= -server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -Djava.awt.headless=true
$> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
操作系统参数最后我们来聊聊 Kafka 集群通常都需要设置哪些操作系统参数。通常情况下，Kafka 并不需要设置太多的 OS 参数，但有些因素最好还是关注一下，比如下面这几个：
文件描述符限制
文件系统类型
Swappiness
提交时间
首先是ulimit -n。我觉得任何一个 Java 项目最好都调整下这个值。实际上，文件描述符系统资源并不像我们想象的那样昂贵，你不用太担心调大此值会有什么不利的影响。通常情况下将它设置成一个超大的值是合理的做法，比如ulimit -n 1000000。还记得电影《让子弹飞》里的对话吗：“你和钱，谁对我更重要？都不重要，没有你对我很重要！”。这个参数也有点这么个意思。其实设置这个参数一点都不重要，但不设置的话后果很严重，比如你会经常看到“Too many open files”的错误。
其次是文件系统类型的选择。这里所说的文件系统指的是如 ext3、ext4 或 XFS 这样的日志型文件系统。根据官网的测试报告，XFS 的性能要强于 ext4，所以生产环境最好还是使用 XFS。对了，最近有个 Kafka 使用 ZFS 的数据报告，貌似性能更加强劲，有条件的话不妨一试。
第三是 swap 的调优。网上很多文章都提到设置其为 0，将 swap 完全禁掉以防止 Kafka 进程使用 swap 空间。我个人反倒觉得还是不要设置成 0 比较好，我们可以设置成一个较小的值。为什么呢？因为一旦设置成 0，当物理内存耗尽时，操作系统会触发 OOM killer 这个组件，它会随机挑选一个进程然后 kill 掉，即根本不给用户任何的预警。但如果设置成一个比较小的值，当开始使用 swap 空间时，你至少能够观测到 Broker 性能开始出现急剧下降，从而给你进一步调优和诊断问题的时间。基于这个考虑，我个人建议将 swappniess 配置成一个接近 0 但不为 0 的值，比如 1。
最后是提交时间或者说是 Flush 落盘时间。向 Kafka 发送数据并不是真要等数据被写入磁盘才会认为成功，而是只要数据被写入到操作系统的页缓存（Page Cache）上就可以了，随后操作系统根据 LRU 算法会定期将页缓存上的“脏”数据落盘到物理磁盘上。这个定期就是由提交时间来确定的，默认是 5 秒。一般情况下我们会认为这个时间太频繁了，可以适当地增加提交间隔来降低物理磁盘的写操作。当然你可能会有这样的疑问：如果在页缓存中的数据在写入到磁盘前机器宕机了，那岂不是数据就丢失了。的确，这种情况数据确实就丢失了，但鉴于 Kafka 在软件层面已经提供了多副本的冗余机制，因此这里稍微拉大提交间隔去换取性能还是一个合理的做法。
小结今天我和你分享了关于 Kafka 集群设置的各类配置，包括 Topic 级别参数、JVM 参数以及操作系统参数，连同上一篇一起构成了完整的 Kafka 参数配置列表。我希望这些最佳实践能够在你搭建 Kafka 集群时助你一臂之力，但切记配置因环境而异，一定要结合自身业务需要以及具体的测试来验证它们的有效性。
开放讨论很多人争论 Kafka 不需要为 Broker 设置太大的堆内存，而应该尽可能地把内存留给页缓存使用。对此你是怎么看的？在你的实际使用中有哪些好的法则来评估 Kafka 对内存的使用呢？
欢迎写下你的思考和答案，我们一起讨论。如果你觉得有所收获，也欢迎把文章分享给你的朋友。

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精选留言(78)

丰富
2019-06-20
G1是jdk9中默认的，jdk8还是需要显式指定的
作者回复: 嗯嗯，笔误了。多谢纠正：）
共 3 条评论
90
saup007
2019-06-21
修改 Topic 级 max.message.bytes，还要考虑以下两个吧？还要修改 Broker的 replica.fetch.max.bytes 保证复制正常消费还要修改配置 fetch.message.max.bytes
作者回复: 是的，您考虑得很全面：）
共 4 条评论
74
Hello world
2019-06-20
老师说的无脑配置给jvm heap 6G大小，这应该也看机器的吧，现在机器的内存也越来越大，我们这的机器都是64G 内存，配了16G的heap，老师觉得可以优化吗
作者回复: 虽然无脑推荐6GB，但绝不是无脑推荐>6GB。一个16GB的堆Full GC一次要花多长时间啊，所以我觉得6GB可以是一个初始值，你可以实时监控堆上的live data大小，根据这个值调整heap size。只是因为大内存就直接调整到16GB，个人觉得不可取。另外堆越小留给页缓存的空间也就越大，这对Kafka是好事啊。
共 6 条评论
44
赌神很低调
2019-06-24
胡老师，kafka认为写入成功是指写入页缓存成功还是数据刷到磁盘成功算成功呢？还是上次刷盘宕机失败的问题，页缓存的数据如果刷盘失败，是不是就丢了？这个异常会不会响应给生产者让其重发呢？
作者回复: 写入到页缓存即认为成功。如果在flush之前机器就宕机了，的确这条数据在broker上就算丢失了。producer端表现如何取决于acks的设定。如果是acks=1而恰恰是leader broker在flush前宕机，那么的确有可能消息就丢失了，而且producer端不会重发——因为它认为是成功了。
共 6 条评论
31
aoe
2019-06-20
ulimit -n这个参数说的太好了！如果不设置，单机在Centos7上几百的并发就报“Too many open files”了。网上搜索后设置成65535，用JMater压测单机也只能支撑到1000左右的并发，原来这个值可以设置到1000000！《Kafka权威指南》上说Kafka单机可以轻松处理300万并发；《响应式架构:消息模式Actor实现与Scala、Akka应用集成》上说Scala用Actor单机可以处理5000万并发。请问胡老师有没有推荐的Linux方面的书籍，可以详细解答ulimit -n参数、如何知道单台Linux机器可以处理的连接数上线？我在mac笔记本上用Go开启了10万个goroutine，压测服务器，结果得到异常“Too many open files”，后来也修改了ulimit -65535，但也只能保证1万左右的请求正常，请问Mac上也是只要设置ulimit -n参数就可以将请求的连接数提升到上限吗？
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共 6 条评论
29
cricket1981
2019-06-21
kafka streams或者ksql的性能参数调优有什么建议和参考资料吗？
作者回复: Kafka Streams的性能调优建议：https://www.confluent.io/blog/optimizing-kafka-streams-applications KSQL本专栏不会涉及，目前我也给不出相应的建议，因为我。。。。我也不会😳
24
小头针
2019-06-26
胡老师，在本课程最后留的问题，又成功的引起了我的注意，我曾经因为kafka假死，不知原因为何，而尝试过设置Broker的内存为（32G/256G），然而进程假死更加频繁（后面检测是那个版本存在线程死锁）。后来还是设置为16G了。当然我这真真的是无脑设置。我也看到了评论了胡老师的建议，很值得参考。另外，胡老师在这节课里，讲到了页缓存，我想请问一下这个页缓存它存在的意义和作用，以及它在整个过程中的机制又是怎样的呢？
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作者回复: 页缓存属于磁盘缓存（Disk cache）的一种，主要是为了改善系统性能。重复访问磁盘上的磁盘块是常见的操作，把它们保存在内存中可以避免昂贵的磁盘IO操作。既然叫页缓存，它是根据页（page）来组织的内存结构。每一页包含了很多磁盘上的块数据。Linux使用Radix树实现页缓存，主要是加速特定页的查找速度。另外一般使用LRU策略来淘汰过期页数据。总之它是一个完全由内核来管理的磁盘缓存，用户应用程序通常是无感知的。如果要详细了解page cache，可以参见《Understanding the Linux Kernel》一书的第15章
共 5 条评论
19
theivanxu
2019-06-20
最近环境中有一台3G堆内存的节点在某个topic handle request的时候一直OOM，调整到5G重启后恢复正常，很想知道如何评判堆内存大小设置的标准。
作者回复: 没有通用的标准，只有一个最佳实践值：6GB。最好还是监控一下实时的堆大小，特别是GC之后的live data大小，通常将heapsize设置成其1.5~2倍就足以了
16
张振宇
2019-11-19
老师，怎么能限制消费者的消费速度，或者限制消费带宽啊，
作者回复: 这是我之前写的，可以参考下：https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/8609453.html
共 3 条评论
13
张洋
2020-05-11
老师我想问下，写入到pageCache 根据配置的时间‘脏数据’Flush到磁盘，kafka 把数据同步到磁盘只在这个地方做吗。意思是：只有每次‘判断’的脏数据才入盘吗，其他的数据呢？
作者回复: Kafka其实只是把数据写入到pagecache中，后面的刷盘是由os完成的，什么时候刷，刷那些数据都是由os决定
9
王晨光
2020-04-13
老师，kafka消费段，过一段时间jvm内存就会超过设置上线，有什么好的思路调整吗
作者回复: OOM的问题首先看下到底是那OOM的问题可以这样排查： 1. 到底是哪部分内存。大部分是堆溢出 2. 如果是heap溢出，主要看stacktrace，看看到底是哪段代码导致的 3. 再看导致的原因，到底是内存泄露还是内存溢出。这两者是有区别的。前者是程序写的有问题，后者是程序确实需要这么多内存，那么只能增加heap size 不管怎么样，你可以先增加一下heap size试试，如果还是OOM，那么很有可能出现了内存泄露
9
刘朋
2019-06-20
系统会根据LRU算法定期将页缓存上的脏数据落盘到物理磁盘上. 这个定期就是由提交时间来确定的,默认是5秒. 这个时间如何设置？是内核参数吗？
作者回复: 不算内核参数，是文件系统的参数。你可以查询一下文件系统手册。比如ext4就是commit=Nseconds这样设置
9
Xiao
2019-06-20
帅气的胡老师，后边是否会将Kafka数据丢失和消息重复的场景以以及解决思路！
作者回复: 会有的，后面有防止消息丢失和重复消费，到时候一起讨论哈
7
露娜
2020-04-14
swap设置成1，可以观测到Broker 性能开始出现急剧下降，从而进一步调优和诊断问题。这个地方的意思是观测运维指标，发现Kafka性能下降然后被kill。基本可以推断是出发了OOM Killer 是吗？
作者回复: 这里想表达的意思是，如果swap=0，内存不足时oom killer触发可能直接将broker进程杀死。而如果设置swap为一个比较小的值，在oom killer触发前你至少有一段时间观察到broker性能变差，给你监控和调优都留了一些时间
5
钱
2019-08-13
胡老师或者其他同学，初学kafka有些概念没完全弄明白，请帮忙解答一下，多谢。 1：broker的本质是什么？启动一个kafka应用程序的进程就相当于一个broker在跑了嘛？还是说可以通过设置会存在多个broker在跑？ 2：broker和topic的关系是怎么样的？目前我确定的是一个kafka集群中topic一定是一个唯一的，但肯定会有多个broker，是不是说启一台kafka服务器就是一个broker在跑，多个一块构成一个集群？还是说一台服务器可以跑多个kafka程序也有多个broker在跑，也能构成一个集群，只是比较脆弱？ 3：分区的底层数据结构是什么？队列？数组还是列表？还是说分区这一次还不够底层和具体的数据结构关系不大？请老师帮忙解答一下，学到目前还不太明确一个消息从生产出来到消费掉，都经历了那些关键的路程，感觉理解其他的越发困难了，如果方便也请老师大致勾画一下一个消息的生命轨迹，其中那些是关键的转变？多谢啦!
展开
作者回复: 1. Broker是Kafka集群的服务器。启动集群就是指启动若干个Broker进程 2. Topic在一个Kafka集群上可能有很多个，Topic数据的确保存在Broker上，但它们之间没有什么关系。1台Broker也可以对外提供服务，只是如你所说：很脆弱。 3. 分区下面是副本，副本的存储结构是日志（log）。每条消息写入分区时，其实是写入副本的日志文件中
共 2 条评论
4
bunny
2019-06-20
胡老师，这个参数retention.bytes应该是指使用的磁盘空间吧，而且是针对于单个分区的;之前遇到过kafka将磁盘写满的情况，导致broker不可用，请问有什么好的预防措施和监控手段么？
作者回复: 这是topic级别的参数，控制每个分区能占用的最大磁盘空间。设置它就好了~~ 监控的话，好像没有现成的JMX指标。我之前写过一个方法可以监控磁盘占用，你不妨一试：https://www.cnblogs.com/huxi2b/p/7929690.html
共 2 条评论
4
poettian
2020-03-27
请教老师一个问题，我在使用 kafka 客户端应用时，有时会需要 broker list 这个参数，在我的集群有三个broker 的情况下，我发现只填一个和三个都填上都可以用，这个有什么区别吗？网上搜了一圈也没搜着
作者回复: 确实只需要写1个就可以，因为Kafka能够通过这1个找到集群所有的Broker。当然最好还是多写几个
3
云师兄
2019-09-19
设置堆大小为6g（较大）时候，文章说是broker提交时候大量bytebuf，kafka如果使用zero copy，也要设置大堆值吗
作者回复: zero copy和heap size并无直接的关联。
共 2 条评论
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miwucc
2019-09-15
上了6g内存确实g1最好。4g cms，3g以下就pg
共 2 条评论
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King Yao
2019-07-05
多个日志段文件？这个没太理解，老师能详细说下吗，谢谢。
作者回复: 路径下有多个.log文件才有可能删除消息，如果只有一个.log文件是不会开启的，即使满足条件也不行。
3

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