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轉自：http://www.tuicool.com/articles/Aj6fAj3

如何確定Kafka的分區數、key和consumer線程數

在Kafak中國社區的qq群中，這個問題被提及的比例是相當高的，這也是Kafka用戶最常碰到的問題之一。本文結合Kafka源碼試圖對該問題相關的因素進行探討。希望對大家有所幫助。 怎麽確定分區數？ “我應該選擇幾個分區？”——如果你在Kafka中國社區的群裏，這樣的問題你會經常碰到的。不過有些遺憾的是，我們似乎並沒有很權威的答案能夠解答這樣的問題。其實這也不奇怪，畢竟這樣的問題通常都是沒有固定答案的。Kafka官網上標榜自己是"high-throughput distributed messaging system"，即一個高吞吐量的分布式消息引擎。那麽怎麽達到高吞吐量呢？Kafka在底層摒棄了Java堆緩存機制，采用了操作系統級別的頁緩存，同時將隨機寫操作改為順序寫，再結合Zero-Copy的特性極大地改善了IO性能。但是，這只是一個方面，畢竟單機優化的能力是有上限的。如何通過水平擴展甚至是線性擴展來進一步提升吞吐量呢？ Kafka就是使用了分區(partition)，通過將topic的消息打散到多個分區並分布保存在不同的broker上實現了消息處理(不管是producer還是consumer)的高吞吐量。
Kafka的生產者和消費者都可以多線程地並行操作，而每個線程處理的是一個分區的數據。因此分區實際上是調優Kafka並行度的最小單元。對於producer而言，它實際上是用多個線程並發地向不同分區所在的broker發起Socket連接同時給這些分區發送消息；而consumer呢，同一個消費組內的所有consumer線程都被指定topic的某一個分區進行消費(具體如何確定consumer線程數目我們後面會詳細說明)。所以說，如果一個topic分區越多，理論上整個集群所能達到的吞吐量就越大。
但分區是否越多越好呢？顯然也不是，因為每個分區都有自己的開銷：
一、客戶端/服務器端需要使用的內存就越多 先說說客戶端的情況。Kafka 0.8.2之後推出了Java版的全新的producer，這個producer有個參數batch.size，默認是16KB。它會為每個分區緩存消息，一旦滿了就打包將消息批量發出。看上去這是個能夠提升性能的設計。不過很顯然，因為這個參數是分區級別的，如果分區數越多，這部分緩存所需的內存占用也會更多。假設你有10000個分區，按照默認設置，這部分緩存需要占用約157MB的內存。而consumer端呢？我們拋開獲取數據所需的內存不說，只說線程的開銷。如果還是假設有10000個分區，同時consumer線程數要匹配分區數(大部分情況下是最佳的消費吞吐量配置)的話，那麽在consumer client就要創建10000個線程，也需要創建大約10000個Socket去獲取分區數據。這裏面的線程切換的開銷本身已經不容小覷了。 服務器端的開銷也不小，如果閱讀Kafka源碼的話可以發現，服務器端的很多組件都在內存中維護了分區級別的緩存，比如controller，FetcherManager等，因此分區數越多，這種緩存的成本越久越大。
二、文件句柄的開銷 每個分區在底層文件系統都有屬於自己的一個目錄。該目錄下通常會有兩個文件： base_offset.log和base_offset.index。Kafak的controller和ReplicaManager會為每個broker都保存這兩個文件句柄(file handler)。很明顯，如果分區數越多，所需要保持打開狀態的文件句柄數也就越多，最終可能會突破你的ulimit -n的限制。
三、降低高可用性 Kafka通過副本(replica)機制來保證高可用。具體做法就是為每個分區保存若幹個副本(replica_factor指定副本數)。每個副本保存在不同的broker上。期中的一個副本充當leader 副本，負責處理producer和consumer請求。其他副本充當follower角色，由Kafka controller負責保證與leader的同步。如果leader所在的broker掛掉了，contorller會檢測到然後在zookeeper的幫助下重選出新的leader——這中間會有短暫的不可用時間窗口，雖然大部分情況下可能只是幾毫秒級別。但如果你有10000個分區，10個broker，也就是說平均每個broker上有1000個分區。此時這個broker掛掉了，那麽zookeeper和controller需要立即對這1000個分區進行leader選舉。比起很少的分區leader選舉而言，這必然要花更長的時間，並且通常不是線性累加的。如果這個broker還同時是controller情況就更糟了。
說了這麽多“廢話”，很多人肯定已經不耐煩了。那你說到底要怎麽確定分區數呢？答案就是：視情況而定。基本上你還是需要通過一系列實驗和測試來確定。當然測試的依據應該是吞吐量。雖然LinkedIn這篇文章做了Kafka的基準測試，但它的結果其實對你意義不大，因為不同的硬件、軟件、負載情況測試出來的結果必然不一樣。我經常碰到的問題類似於，官網說每秒能到10MB，為什麽我的producer每秒才1MB？ —— 且不說硬件條件，最後發現他使用的消息體有1KB，而官網的基準測試是用100B測出來的，因此根本沒有可比性。不過你依然可以遵循一定的步驟來嘗試確定分區數：創建一個只有1個分區的topic，然後測試這個topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假設它們的值分別是Tp和Tc，單位可以是MB/s。然後假設總的目標吞吐量是Tt，那麽分區數 = Tt / max(Tp, Tc) Tp表示producer的吞吐量。測試producer通常是很容易的，因為它的邏輯非常簡單，就是直接發送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。測試Tc通常與應用的關系更大， 因為Tc的值取決於你拿到消息之後執行什麽操作，因此Tc的測試通常也要麻煩一些。
另外，Kafka並不能真正地做到線性擴展(其實任何系統都不能)，所以你在規劃你的分區數的時候最好多規劃一下，這樣未來擴展時候也更加方便。 消息-分區的分配 默認情況下，Kafka根據傳遞消息的key來進行分區的分配，即hash(key) % numPartitions，如下圖所示:

def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = {
    Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
}

這就保證了相同key的消息一定會被路由到相同的分區。如果你沒有指定key，那麽Kafka是如何確定這條消息去往哪個分區的呢？

if(key == null) {  // 如果沒有指定key
        val id = sendPartitionPerTopicCache.get(topic)  // 先看看Kafka有沒有緩存的現成的分區Id
        id match {
          case Some(partitionId) =>  
            partitionId  // 如果有的話直接使用這個分區Id就好了
          case None => // 如果沒有的話，
            val availablePartitions = topicPartitionList.filter(_.leaderBrokerIdOpt.isDefined)  //找出所有可用分區的leader所在的broker
            if (availablePartitions.isEmpty)
              throw new LeaderNotAvailableException("No leader for any partition in topic " + topic)
            val index = Utils.abs(Random.nextInt) % availablePartitions.size  // 從中隨機挑一個
            val partitionId = availablePartitions(index).partitionId
            sendPartitionPerTopicCache.put(topic, partitionId) // 更新緩存以備下一次直接使用
            partitionId
        }
      }
 

可以看出，Kafka幾乎就是隨機找一個分區發送無key的消息，然後把這個分區號加入到緩存中以備後面直接使用——當然了，Kafka本身也會清空該緩存（默認每10分鐘或每次請求topic元數據時）

如何設定consumer線程數 我個人的觀點，如果你的分區數是N，那麽最好線程數也保持為N，這樣通常能夠達到最大的吞吐量。超過N的配置只是浪費系統資源，因為多出的線程不會被分配到任何分區。讓我們來看看具體Kafka是如何分配的。 topic下的一個分區只能被同一個consumer group下的一個consumer線程來消費，但反之並不成立，即一個consumer線程可以消費多個分區的數據，比如Kafka提供的ConsoleConsumer，默認就只是一個線程來消費所有分區的數據。——其實ConsoleConsumer可以使用通配符的功能實現同時消費多個topic數據，但這和本文無關。 再討論分配策略之前，先說說KafkaStream——它是consumer的關鍵類，提供了遍歷方法用於consumer程序調用實現數據的消費。其底層維護了一個阻塞隊列，所以在沒有新消息到來時，consumer是處於阻塞狀態的，表現出來的狀態就是consumer程序一直在等待新消息的到來。——你當然可以配置成帶超時的consumer，具體參看參數consumer.timeout.ms的用法。 下面說說 Kafka提供的兩種分配策略： range和roundrobin，由參數 partition.assignment.strategy指定，默認是range策略。本文只討論range策略。所謂的range其實就是按照階段平均分配。舉個例子就明白了，假設你有10個分區，P0 ~ P9，consumer線程數是3， C0 ~ C2，那麽每個線程都分配哪些分區呢？ C0 消費分區 0, 1, 2, 3 C1 消費分區 4, 5, 6 C2 消費分區 7, 8, 9
具體算法就是：

val nPartsPerConsumer = curPartitions.size / curConsumers.size // 每個consumer至少保證消費的分區數
val nConsumersWithExtraPart = curPartitions.size % curConsumers.size // 還剩下多少個分區需要單獨分配給開頭的線程們
...
for (consumerThreadId <- consumerThreadIdSet) {   // 對於每一個consumer線程
        val myConsumerPosition = curConsumers.indexOf(consumerThreadId)  //算出該線程在所有線程中的位置，介於[0, n-1]
        assert(myConsumerPosition >= 0)
// startPart 就是這個線程要消費的起始分區數
        val startPart = nPartsPerConsumer * myConsumerPosition + myConsumerPosition.min(nConsumersWithExtraPart)
// nParts 就是這個線程總共要消費多少個分區
        val nParts = nPartsPerConsumer + (if (myConsumerPosition + 1 > nConsumersWithExtraPart) 0 else 1)
...
}
 

針對於這個例子，nPartsPerConsumer就是10/3=3，nConsumersWithExtraPart為10%3=1，說明每個線程至少保證3個分區，還剩下1個分區需要單獨分配給開頭的若幹個線程。這就是為什麽C0消費4個分區，後面的2個線程每個消費3個分區，具體過程詳見下面的Debug截圖信息：

ctx.myTopicThreadIds

nPartsPerConsumer = 10 / 3 = 3 nConsumersWithExtraPart = 10 % 3 = 1
第一次： myConsumerPosition = 1 startPart = 1 * 3 + min(1, 1) = 4 ---也就是從分區4開始讀 nParts = 3 + (if (1 + 1 > 1) 0 else 1) = 3 讀取3個分區， 即4,5,6 第二次： myConsumerPosition = 0 startPart = 3 * 0 + min(1, 0) =0 --- 從分區0開始讀 nParts = 3 + (if (0 + 1 > 1) 0 else 1) = 4 讀取4個分區，即0,1,2,3 第三次： myConsumerPosition = 2 startPart = 3 * 2 + min(2, 1) = 7 --- 從分區7開始讀 nParts = 3 + if (2 + 1 > 1) 0 else 1) = 3 讀取3個分區，即7, 8, 9 至此10個分區都已經分配完畢
說到這裏，經常有個需求就是我想讓某個consumer線程消費指定的分區而不消費其他的分區。坦率來說，目前Kafka並沒有提供自定義分配策略。做到這點很難，但仔細想一想，也許我們期望Kafka做的事情太多了，畢竟它只是個消息引擎，在Kafka中加入消息消費的邏輯也許並不是Kafka該做的事情。

如何確定Kafka的分區數、key和consumer線程數