如何为Kafka集群确定合适的分区数以及分区数过多带来的弊端

时间:2021-02-03 大数据学习与分享人气:0

通过之前的文章《Kafka分区分配策略》和《Kafka高性能揭秘》，我们了解到：Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer，还是consumer都可以并发操作topic中的partition，因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。

理论上说，如果一个topic分区越多，理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。

但是，实际生产中Kafka topic的分区数真的配置越多越好吗？很显然不是！

分区数过多会有以下弊端：

一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多

Kafka0.8.2之后，在客户端producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，在数据积累到一定大小或者足够的时间时，积累的消息将会从缓存中移除并发往broker节点。这个功能是为了提高性能而设计，但是随着分区数增多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。

与此同时，consumer端在消费消息时的内存占用、以及为达到更高的吞吐性能开启的consumer线程数也会随着分区数增加而增加。比如有10000个分区，同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话，那么在consumer client就要创建10000个线程，那么在consumer client就要创建10000个线程，也需要创建大约10000个Socket去获取分区数据。线程的开销成本很显然是不容小觑的！

此外，服务器端的开销也不小，如果阅读Kafka源码的话可以发现，服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大。

二、文件句柄的开销

在Kafka的broker中，每个partition都会对应磁盘文件系统的一个目录。在Kafka的数据日志文件目录中，每个日志数据段都会分配两个文件，一个索引文件和一个数据文件。当前版本的kafka，每个broker会为每个日志段文件打开一个index文件句柄和一个数据文件句柄。因此，随着partition的增多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能超过底层操作系统配置的文件句柄数量限制。

三、越多的分区可能增加端对端的延迟

Kafka端对端延迟定义为producer端发布消息到consumer端接收消息所需要的时间，即consumer接收消息的时间减去producer发布消息的时间。

Kafka只有在消息提交之后，才会将消息暴露给消费者。例如，消息在所有in-sync副本列表同步复制完成之后才暴露。因此，in-sync副本复制所花时间将是kafka端对端延迟的最主要部分。在默认情况下，每个broker从其他broker节点进行数据副本复制时，该broker节点只会为此工作分配一个线程，该线程需要完成该broker所有partition数据的复制。

注意，上述问题可以通过增大kafka集群来进行缓解。例如，将1000个分区leader放到一个broker节点和放到10个broker节点，他们之间的延迟是存在差异的。在10个broker节点的集群中，每个broker节点平均需要处理100个分区的数据复制。此时，端对端的延迟将会从原来的数十毫秒变为仅仅需要几毫秒。

根据经验，如果你十分关心消息延迟问题，限制每个broker节点的partition数量是一个很好的主意：对于b个broker节点和复制因子为r的kafka集群，整个kafka集群的partition数量最好不超过100*b*r个，即单个partition的leader数量不超过100。

四、降低高可用性

Kafka通过多副本复制技术，实现Kafka集群的高可用和稳定性。每个partition都会有多个数据副本，每个副本分别存在于不同的broker。所有的数据副本中，有一个数据副本为leader，其他的数据副本为follower。

在Kafka集群内部，所有的数据副本皆采用自动化的方式进行管理，并且确保所有的数据副本的数据皆保持同步状态。不论是producer端还是consumer端发往partition的请求，都通过leader数据副本所在的broker进行处理。当broker发生故障时，对于leader数据副本在该broker的所有partition将会变得暂时不可用。Kafka将会自动在其它数据副本中选择出一个leader，用于接收客户端的请求。这个过程由Kafka controller节点broker自动完成，主要是从Zookeeper读取和修改受影响partition的一些元数据信息。

在通常情况下，当一个broker有计划地停止服务时，那么controller会在服务停止之前，将该broker上的所有leader一个个地移走。由于单个leader的移动时间大约只需要花费几毫秒，因此从客户层面看，有计划的服务停机只会导致系统在很小时间窗口中不可用。（注：在有计划地停机时，系统每一个时间窗口只会转移一个leader，其他leader皆处于可用状态。）

然而，当broker非计划地停止服务时（例如，kill -9方式)，系统的不可用时间窗口将会与受影响的partition数量有关。假如，一个2节点的kafka集群中存在2000个partition，每个partition拥有2个数据副本。当其中一个broker非计划地宕机，所有1000个partition同时变得不可用。假设每一个partition恢复时间是5ms，那么1000个partition的恢复时间将会花费5秒钟。因此，在这种情况下，用户将会观察到系统存在5秒钟的不可用时间窗口。

而如果发生宕机的broker恰好是controller节点时：在这种情况下，新leader节点的选举过程在controller节点恢复到新的broker之前不会启动。controller节点的错误恢复将会自动地进行，但是新的controller节点需要从zookeeper中读取每一个partition的元数据信息用于初始化数据。例如，假设一个Kafka集群存在10000个partition，从zookeeper中恢复元数据时每个partition大约花费2ms，则controller的恢复将会增加约20秒的不可用时间窗口。

总而言之，通常情况下Kafka集群中越多的partition会带来越高的吞吐量。但是，如果Kafka集群中partition总量过大或者单个broker节点partition过多，都可能会对系统的可用性和消息延迟带来潜在的负面影响，需要引起我们的重视。

那么如何确定合理的分区数量呢？

在partition级别上达到均衡负载是实现吞吐量的关键，合适的partition数量可以达到高度并行读写和负载均衡的目的，需要根据每个分区的生产者和消费者的目标吞吐量进行估计。

可以遵循一定的步骤来确定分区数：根据某个topic日常"接收"的数据量等经验确定分区的初始值，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么numPartitions = Tt / max(Tp, Tc)

说明：Tp表示producer的吞吐量。测试producer通常是很容易的，因为它的逻辑非常简单，就是直接发送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。测试Tc通常与应用消费消息后进行什么处理的关系更大，相对复杂一些。