kafka一些问题

调优(max.request.size)

严重的bug,现象是:

       1.一执行迁移程序,数据库连接就超时。

       2.kafka连接不上,同时查看error.log日志,kafka一直报数据大小超过kafka最大的发送size(kafka max.request.size)。也就是那天根本没有上线成功是失败的。那么我们是怎么处理的呢?

 

下面以yml配置为例:

消费数据:

    properties:

        max.partition.fetch.bytes: 15000000

生产数据:

    properties:

        max.request.size: 15000000

 

总结

整理问题:

        1.熟悉线上环境数据有多大。

        2.认真熟悉kafka的配置文件。同时配置越大并不一定是万能的,需要配置加上代码相互。

补充知识点:

Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息,一般10K大小的消息吞吐性能最好(可参见LinkedIn的kafka性能测试)。但有时候,我们需要处理更大的消息,比如XML文档或JSON内容,一个消息差不多有10-100M,这种情况下,Kakfa应该如何处理?

针对这个问题,有以下几个建议:

最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储,如NAS, HDFS, S3等,可以把这些大的文件存放到共享存储,然后使用Kafka来传送文件的位置信息。

第二个方法是,将大的消息数据切片或切块,在生产端将数据切片为10K大小,使用分区主键确保一个大消息的所有部分会被发送到同一个kafka分区(这样每一部分的拆分顺序得以保留),如此以来,当消费端使用时会将这些部分重新还原为原始的消息。

第三,Kafka的生产端可以压缩消息,如果原始消息是XML,当通过压缩之后,消息可能会变得不那么大。在生产端的配置参数中使用compression.codec和commpressed.topics可以开启压缩功能,压缩算法可以使用GZip或Snappy。

不过如果上述方法都不是你需要的,而你最终还是希望传送大的消息,那么,则可以在kafka中设置下面一些参数:

broker 配置:

     ​   message.max.bytes (默认:1000000) – broker能接收消息的最大字节数,这个值应该比消费端的fetch.message.max.bytes更小才对,否则broker就会因为消费端无法使用这个消息而挂起。

    ​    ​log.segment.bytes (默认: 1GB) – kafka数据文件的大小,确保这个数值大于一个消息的长度。一般说来使用默认值即可(一般一个消息很难大于1G,因为这是一个消息系统,而不是文件系统)。

        replica.fetch.max.bytes (默认: 1MB) – broker可复制的消息的最大字节数。这个值应该比message.max.bytes大,否则broker会接收此消息,但无法将此消息复制出去,从而造成数据丢失

consumer 配置:

     ​    ​fetch.message.max.bytes (默认 1MB) – 消费者能读取的最大消息。这个值应该大于或等于message.max.bytes。

所以,如果你一定要选择kafka来传送大的消息,还有些事项需要考虑。要传送大的消息,不是当出现问题之后再来考虑如何解决,而是在一开始设计的时候,就要考虑到大消息对集群和主题的影响。

 

性能: 根据前面提到的性能测试,kafka在消息为10K时吞吐量达到最大,更大的消息会降低吞吐量,在设计集群的容量时,尤其要考虑这点。

 

可用的内存和分区数:Brokers会为每个分区分配replica.fetch.max.bytes参数指定的内存空间,假设replica.fetch.max.bytes=1M,且有1000个分区,则需要差不多1G的内存,确保 分区数*最大的消息不会超过服务器的内存,否则会报OOM错误。同样地,消费端的fetch.message.max.bytes指定了最大消息需要的内存空间,同样,分区数*最大需要内存空间 不能超过服务器的内存。所以,如果你有大的消息要传送,则在内存一定的情况下,只能使用较少的分区数或者使用更大内存的服务器。

垃圾回收:到现在为止,我在kafka的使用中还没发现过此问题,但这应该是一个需要考虑的潜在问题。更大的消息会让GC的时间更长(因为broker需要分配更大的块),随时关注GC的日志和服务器的日志信息。如果长时间的GC导致kafka丢失了zookeeper的会话,则需要配置zookeeper.session.timeout.ms参数为更大的超时时间。

一切的一切,都需要在权衡利弊之后,再决定选用哪个最合适的方案。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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