六个技术点带你理解 Kafka 高性能背后的原理

云计算 Kafka
Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列,每秒处理的消息体量可以达到千万级别。今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。

大家好,我是君哥。

Kafka 是一款性能非常优秀的消息队列,每秒处理的消息体量可以达到千万级别。今天来聊一聊 Kafka 高性能背后的技术原理。

1、批量发送

Kafka 收发消息都是批量进行处理的。我们看一下 Kafka 生产者发送消息的代码:

private Future<RecordMetadata> doSend(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {
 TopicPartition tp = null;
 try {
  //省略前面代码
  Callback interceptCallback = new InterceptorCallback<>(callback, this.interceptors, tp);
  //把消息追加到之前缓存的这一批消息上
  RecordAccumulator.RecordAppendResult result = accumulator.append(tp, timestamp, serializedKey,
    serializedValue, headers, interceptCallback, remainingWaitMs);
  //积累到设置的缓存大小,则发送出去
  if (result.batchIsFull || result.newBatchCreated) {
   log.trace("Waking up the sender since topic {} partition {} is either full or getting a new batch", record.topic(), partition);
   this.sender.wakeup();
  }
  return result.future;
  // handling exceptions and record the errors;
  // for API exceptions return them in the future,
  // for other exceptions throw directly
 } catch /**省略 catch 代码*/
}

从代码中可以看到,生产者调用 doSend 方法后,并不会直接把消息发送出去,而是把消息缓存起来,缓存消息量达到配置的批量大小后,才会发送出去。

注意:从上面 accumulator.append 代码可以看到,一批消息属于同一个 topic 下面的同一个 partition。

Broker 收到消息后,并不会把批量消息解析成单条消息后落盘,而是作为批量消息进行落盘,同时也会把批量消息直接同步给其他副本。

消费者拉取消息,也不会按照单条进行拉取,而是按照批量进行拉取,拉取到一批消息后,再解析成单条消息进行消费。

使用批量收发消息,减轻了客户端和 Broker 的交互次数,提升了 Broker 处理能力。

2、消息压缩

如果消息体比较大,Kafka 消息吞吐量要达到千万级别,网卡支持的网络传输带宽会是一个瓶颈。Kafka 的解决方案是消息压缩。发送消息时,如果增加参数 compression.type,就可以开启消息压缩:

public static void main(String[] args) {
 Properties props = new Properties();
 props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
 props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
 props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    //开启消息压缩
 props.put("compression.type", "gzip");
 Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

 ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("my_topic", "key1", "value1");

 producer.send(record, new Callback() {
  @Override
  public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
   if (exception != null) {
    logger.error("sending message error: ", e);
   } else {
    logger.info("sending message successful, Offset: ", metadata.offset());
   }
  }
 });

 producer.close();
}

如果 compression.type 的值设置为 none,则不开启压缩。那消息是在什么时候进行压缩呢?前面提到过,生产者缓存一批消息后才会发送,在发送这批消息之前就会进行压缩,代码如下:

public RecordAppendResult append(TopicPartition tp,
         long timestamp,
         byte[] key,
         byte[] value,
         Header[] headers,
         Callback callback,
         long maxTimeToBlock) throws InterruptedException {
 // ...
 try {
  // ...
  buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);
  synchronized (dq) {
   //...
   RecordAppendResult appendResult = tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, dq);
   if (appendResult != null) {
    // Somebody else found us a batch, return the one we waited for! Hopefully this doesn't happen often...
    return appendResult;
   }
            //这批消息缓存已满,这里进行压缩
   MemoryRecordsBuilder recordsBuilder = recordsBuilder(buffer, maxUsableMagic);
   ProducerBatch batch = new ProducerBatch(tp, recordsBuilder, time.milliseconds());
   FutureRecordMetadata future = Utils.notNull(batch.tryAppend(timestamp, key, value, headers, callback, time.milliseconds()));

   dq.addLast(batch);
   incomplete.add(batch);

   // Don't deallocate this buffer in the finally block as it's being used in the record batch
   buffer = null;

   return new RecordAppendResult(future, dq.size() > 1 || batch.isFull(), true);
  }
 } finally {
  if (buffer != null)
   free.deallocate(buffer);
  appendsInProgress.decrementAndGet();
 }
}

上面的 recordsBuilder 方法最终调用了下面 MemoryRecordsBuilder 的构造方法。

public MemoryRecordsBuilder(ByteBufferOutputStream bufferStream,
       byte magic,
       CompressionType compressionType,
       TimestampType timestampType,
       long baseOffset,
       long logAppendTime,
       long producerId,
       short producerEpoch,
       int baseSequence,
       boolean isTransactional,
       boolean isControlBatch,
       int partitionLeaderEpoch,
       int writeLimit) {
 //省略其他代码
 this.appendStream = new DataOutputStream(compressionType.wrapForOutput(this.bufferStream, magic));
}

上面的 wrapForOutput 方法会根据配置的压缩算法进行压缩或者选择不压缩。目前 Kafka 支持的压缩算法包括:gzip、snappy、lz4,从 2.1.0 版本开始,Kafka 支持 Zstandard 算法。

在 Broker 端,会解压 header 做一些校验,但不会解压消息体。消息体的解压是在消费端,消费者拉取到一批消息后,首先会进行解压,然后进行消息处理。

因为压缩和解压都是耗费 CPU 的操作,所以在开启消息压缩时,也要考虑生产者和消费者的 CPU 资源情况。

有了消息批量收集和压缩,kafka 生产者发送消息的过程如下图:

3、磁盘顺序读写

顺序读写省去了寻址的时间,只要一次寻址,就可以连续读写。

在固态硬盘上,顺序读写的性能是随机读写的好几倍。而在机械硬盘上,寻址时需要移动磁头,这个机械运动会花费很多时间,因此机械硬盘的顺序读写性能是随机读写的几十倍。

Kafka 的 Broker 在写消息数据时,首先为每个 Partition 创建一个文件,然后把数据顺序地追加到该文件对应的磁盘空间中,如果这个文件写满了,就再创建一个新文件继续追加写。这样大大减少了寻址时间,提高了读写性能。

4、PageCache

在 Linux 系统中,所有文件 IO 操作都要通过 PageCache,PageCache 是磁盘文件在内存中建立的缓存。当应用程序读写文件时,并不会直接读写磁盘上的文件,而是操作 PageCache。

应用程序写文件时,都先会把数据写入 PageCache,然后操作系统定期地将 PageCache 的数据写到磁盘上。如下图:

而应用程序在读取文件数据时,首先会判断数据是否在 PageCache 中,如果在则直接读取,如果不在,则读取磁盘,并且将数据缓存到 PageCache。

Kafka 充分利用了 PageCache 的优势,当生产者生产消息的速率和消费者消费消息的速率差不多时,Kafka 基本可以不用落盘就能完成消息的传输。

5、零拷贝

Kafka Broker 将消息发送给消费端时,即使命中了 PageCache,也需要将 PageCache 中的数据先复制到应用程序的内存空间,然后从应用程序的内存空间复制到 Socket 缓存区,将数据发送出去。如下图:

Kafka 采用了零拷贝技术把数据直接从 PageCache 复制到 Socket 缓冲区中,这样数据不用复制到用户态的内存空间,同时 DMA 控制器直接完成数据复制,不需要 CPU 参与。如下图:

Java 零拷贝技术采用 FileChannel.transferTo() 方法,底层调用了 sendfile 方法。

6、mmap

Kafka 的日志文件分为数据文件(.log)和索引文件(.index),Kafka 为了提高索引文件的读取性能,对索引文件采用了 mmap 内存映射,将索引文件映射到进程的内存空间,这样读取索引文件就不需要从磁盘进行读取。如下图:

7、总结

本文介绍了 Kafka 实现高性能用到的关键技术,这些技术可以为我们学习和工作提供参考。

责任编辑:姜华 来源: 君哥聊技术
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