集群虚拟内存

Kafka集群调优KafkaCluster模式最大的优点:可扩展性和容错性,下图是关于Kafka集群的结构图:KafkaBroker个数决定因素磁盘容量:首先考虑的是所需保存的消息所占用的总磁盘容量和每个broker所能提供的磁盘空间.
如果Kafka集群需要保留10TB数据,单个broker能存储2TB,那么我们需要的最小Kafka集群大小5个broker.
此外,如果启用副本参数,则对应的存储空间需至少增加一倍(取决于副本参数).
这意味着对应的Kafka集群至少需要10个broker.
请求量:另外一个要考虑的是Kafka集群处理请求的能力.
这主要取决于对Kafkaclient请求的网络处理能力,特别是,有多个consumer或者网路流量不稳定.
如果,高峰时刻,单个broker的网络流量达到80%,这时是撑不住两个consumer的,除非有两个broker.
再者,如果启用了副本参数,则需要考虑副本这个额外的consumer.
也可以扩展多个broker来减少磁盘的吞吐量和系统内存.
操作系统优化大部分Linux发布版本默认的内核参数配置能让大部分应用工作的相当好.
但对于实际的Kafkabroker场景来说,做稍些改变会提升broker性能.
主要涉及的配置:虚拟内存、网络和磁盘挂载(用来存储logsegment),一般在/etc/sysctl.
conf(CentOS系统).
VirtualMemory一般来说,Linux的虚拟内存会根据系统负载自动调整.
内存页(page)swap到磁盘会显著1/3的影响Kafka的性能,并且Kafka重度使用pagecache,如果VM系统swap到磁盘,那说明没有足够的内存来分配pagecache.
避免swap的一种方式是设置swap空间为0.
但是,swap会在系统崩溃时提供安全机制,或者会在outofmemory的情况下阻止操作系统kill掉进程.
由于这个原因,推荐vm.
swappiness参数设置为一个非常低的值:1.
这个参数表示VM系统中的多少百分比用来作为swap空间.
另外一种方式是通过内核调节"脏页"(注:"脏页"会被刷到磁盘上).
Kafka依赖磁盘I/O性能来提高producer的响应时间.
这也是为什么通常优先把logsegment功能放在可以快速响应的磁盘中(比如,SSD).
这样使得flush进程把"脏数据"写入磁盘前,"脏页"数目就减少了,可以设置vm.
dirty_background_ratio(表示占用系统内存的百分比)参数的值为10以下.
大部分应用场景下,vm.
dirty_background_ratio设置为5就够用了,要注意了:这个参数值不能设置为0,因为设置为0后会引起内核持续刷"脏页",使得内核的bufferwrite功能没法施展.
"脏页"的总量可以通过vm.
dirty_ratio来改变,默认值是20(此处也是百分比),这个值的设置范围较大,一般建议设置60到80为合理的值.
但是vm.
dirty_ratio参数也引来了不小的风险,会造成大量unflush的数据在硬刷到磁盘时产生较长的I/O停顿.
如果vm.
dirty_ratio值设置的较大时,强烈建议Kafka开启备份功能,以备系统崩溃.
在设置了这些参数后,需要监控Kafka集群运行时"脏页"的数量,当前"脏页"数量可由如下方式查看(/proc/vmstat文件):#cat/proc/vmstat|egrep"dirty|writeback"nr_dirty3875nr_writeback29nr_writeback_temp0磁盘除了考虑磁盘硬件本身和RAID配置外,磁盘的filesystem对Kafka集群的影响最大.
虽然有许多filesystem,但最常用的是EXT4或者XFS.
在这里XFS文件系统比EXT4稍好,具体原因Google下.
另外一点是,建议开启mount的noatimemount选项.
文件系统在文件被访问、创建、修改等的时候会记录文件的一些时间戳,比如:文件创建时间(ctime)、最近一次修改时间(mtime)和最近一次访问时间(atime).
默认情况下,atime的更新会有一次读操作,这会产生大量的磁盘读写,然而atime对Kafka完全没用.
网络Linux发布版本的网络参数对高网络流量不适用.
对于Kafka集群,推荐更改每个socket发送和接收buffer的最大内存:net.
core.
wmem_default和net.
core.
rmem_default为128kb,net.
core.
wmem_max和net.
core.
rmem_max为2Mb.
另外一个socket参数是TCP2/3socket的发送和接收buffer:net.
ipv4.
tcp_wmem和net.
ipv4.
tcp_rmem.
Kafka集群稳定GC调优调GC是门手艺活,幸亏Java7引进了G1垃圾回收,使得GC调优变的没那么难.
G1主要有两个配置选项来调优:MaxGCPauseMillis和InitiatingHeapOccupancyPercent,具体参数设置可以参考Google,这里不赘述.
Kafkabroker能够有效的利用堆内存和对象回收,所以这些值可以调小点.
对于64Gb内存,Kafka运行堆内存5Gb,MaxGCPauseMillis和InitiatingHeapOccupancyPercent分别设置为20毫秒和35.
Kafka的启动脚本使用的不是G1回收,需要在环境变量中加入:#exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.
8.
0_51#exportKAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server-XX:+UseG1GC-XX:MaxGCPauseMillis=20-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35-XX:+DisableExplicitGC-Djava.
awt.
headless=true"#/usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.
sh-daemon/usr/local/kafka/config/server.
properties数据中心布局原则上Kafkabroker不建议都在一个机架上,为了容灾,但现实情况大部分公司做不到,此处略去.