kafka生产者Producer参数设置及参数调优建议-kafka 商业环境实战 kafka商业环境实战系列

ゞ浴缸里的玫瑰 2022-12-02 15:04 503阅读 0赞

# kafka生产者Producer参数设置及参数调优建议-kafka 商业环境实战 #

### kafka商业环境实战系列 ###

作者：秦凯新 地址：于深圳

*  [kafka 商业环境实战-kafka生产环境规划 ][kafka _-kafka_]
 *  [kafka 商业环境实战-kafka生产者和消费者吞吐量测试 ][kafka _-kafka_ 1]
 *  [kafka 商业环境实战-kafka生产者Producer参数设置及参数调优建议 ][kafka _-kafka_Producer_]

### 1. Producer核心工作流程 ###

*  Producer首先使用用户主线程将待发送的消息封装进一个ProducerRecord类实例中。
 *  进行序列化后，发送给Partioner，由Partioner确定目标分区后，发送到Producer程序中的一块内存缓冲区中。
 *  Producer的另一个工作线程（即Sender线程），则负责实时地从该缓冲区中提取出准备好的消息封装到一个批次的内，统一发送给对应的broker中。

### 2. producer 主要参数设置 ###

2.1 producer 参数acks 设置（无数据丢失）

在消息被认为是“已提交”之前，producer需要leader确认的produce请求的应答数。该参数用于控制消息的持久性，目前提供了3个取值：

acks = 0: 表示produce请求立即返回，不需要等待leader的任何确认。这种方案有最高的吞吐率，但是不保证消息是否真的发送成功。

acks = -1: 表示分区leader必须等待消息被成功写入到所有的ISR副本(同步副本)中才认为produce请求成功。这种方案提供最高的消息持久性保证，但是理论上吞吐率也是最差的。

acks = 1: 表示leader副本必须应答此produce请求并写入消息到本地日志，之后produce请求被认为成功。如果此时leader副本应答请求之后挂掉了，消息会丢失。这是个这种的方案，提供了不错的持久性保证和吞吐。

商业环境推荐：

如果要较高的持久性要求以及无数据丢失的需求，设置acks = -1。其他情况下设置acks = 1

2.2 producer参数 buffer.memory 设置（吞吐量）

该参数用于指定Producer端用于缓存消息的缓冲区大小，单位为字节，默认值为：33554432合计为32M。kafka采用的是异步发送的消息架构，prducer启动时会首先创建一块内存缓冲区用于保存待发送的消息，然后由一个专属线程负责从缓冲区读取消息进行真正的发送。

商业环境推荐：

*  消息持续发送过程中，当缓冲区被填满后，producer立即进入阻塞状态直到空闲内存被释放出来，这段时间不能超过max.blocks.ms设置的值，一旦超过，producer则会抛出TimeoutException 异常，因为Producer是线程安全的，若一直报TimeoutException，需要考虑调高buffer.memory 了。
 *  用户在使用多个线程共享kafka producer时，很容易把 buffer.memory 打满。

2.3 producer参数 compression.type 设置（lZ4）

producer压缩器，目前支持none（不压缩），gzip，snappy和lz4。

商业环境推荐：

基于公司物联网平台，试验过目前lz4的效果最好。当然2016年8月，FaceBook开源了Ztandard。官网测试： Ztandard压缩率为2。8，snappy为2.091，LZ4 为2.101 。

2.4 producer参数 retries设置(注意消息乱序,EOS)

producer重试的次数设置。重试时producer会重新发送之前由于瞬时原因出现失败的消息。瞬时失败的原因可能包括：元数据信息失效、副本数量不足、超时、位移越界或未知分区等。倘若设置了retries > 0，那么这些情况下producer会尝试重试。

商业环境推荐：

*  producer还有个参数：max.in.flight.requests.per.connection。如果设置该参数大约1，那么设置retries就有可能造成发送消息的乱序。
 *  版本为0.11.1.0的kafka已经支持"精确到一次的语义”，因此消息的重试不会造成消息的重复发送。

2.5 producer参数batch.size设置(吞吐量和延时性能)

producer都是按照batch进行发送的，因此batch大小的选择对于producer性能至关重要。producer会把发往同一分区的多条消息封装进一个batch中，当batch满了后，producer才会把消息发送出去。但是也不一定等到满了，这和另外一个参数linger.ms有关。默认值为16K，合计为16384.

商业环境推荐：

*  batch 越小，producer的吞吐量越低，越大，吞吐量越大。
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2.6 producer参数linger.ms设置(吞吐量和延时性能)

producer是按照batch进行发送的，但是还要看linger.ms的值，默认是0，表示不做停留。这种情况下，可能有的batch中没有包含足够多的produce请求就被发送出去了，造成了大量的小batch，给网络IO带来的极大的压力。

商业环境推荐：

*  为了减少了网络IO，提升了整体的TPS。假设设置linger.ms=5，表示producer请求可能会延时5ms才会被发送。

2.7 producer参数max.in.flight.requests.per.connection设置(吞吐量和延时性能)

producer的IO线程在单个Socket连接上能够发送未应答produce请求的最大数量。增加此值应该可以增加IO线程的吞吐量，从而整体上提升producer的性能。不过就像之前说的如果开启了重试机制，那么设置该参数大于1的话有可能造成消息的乱序。

商业环境推荐：

*  默认值5是一个比较好的起始点,如果发现producer的瓶颈在IO线程，同时各个broker端负载不高，那么可以尝试适当增加该值.
 *  过大增加该参数会造成producer的整体内存负担，同时还可能造成不必要的锁竞争反而会降低TPS

[kafka _-kafka_]: https://juejin.im/post/6844903700616445960
[kafka _-kafka_ 1]: https://juejin.im/post/6844903700662583310
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