一、Kafka的生产集群部署1.1 方案背景假设每天集群需要承载10亿数据。一天24小时，晚上12点到凌晨8点几乎没多少数据。使用二八法则估计，也就是80%的数据（8亿）会在16个小时涌入，而且8亿的80%的数据（6.4亿）会在这16个小时的20%时间（3小时）涌入。QPS计算公式：640000000 ÷ (3x60x60) = 60000，也就是说高峰期的时候Kafka集群要扛住每秒6万的并发。磁盘空间计算，每天10亿数据，每条50kb，也就是46T的数据。保存2个副本（在上一篇中也提到过其实两个副本会比较好，因为follower需要去leader那里同步数据，同步数据的过程需要耗费网络，而且需要磁盘空间，但是这个需要根据实际情况考虑），46 2 = 92T，保留最近3天的数据。故需要 92 3 = 276T1.2 QPS方面部署Kafka，Hadoop，MySQL···等核心分布式系统，一般建议直接采用物理机，抛弃使用一些低配置的虚拟机的想法。高并发这个东西，不可能是说，你需要支撑6万QPS，你的集群就刚好把这6万并发卡的死死的。加入某一天出一些活动让数据量疯狂上涨，那整个集群就会垮掉。但是，假如说你只要支撑6w QPS，单台物理机本身就能扛住4~5万的并发。所以这时2台物理机绝对绝对够了。但是这里有一个问题，我们通常是建议，公司预算充足，尽量是让高峰QPS控制在集群能承载的总QPS的30%左右（也就是集群的处理能力是高峰期的3~4倍这个样子），所以我们搭建的kafka集群能承载的总QPS为20万~30万才是安全的。所以大体上来说，需要5~7台物理机来部署，基本上就很安全了，每台物理机要求吞吐量在每秒4~5万条数据就可以了，物理机的配置和性能也不需要特别高。1.3 磁盘方面1.3.1 磁盘数量需要5台物理机的情况，需要存储276T的数据，平均下来差不多一台56T的数据。这个具体看磁盘数和盘的大小1.3.2 SAS还是SSD现在我们需要考虑一个问题：是需要SSD固态硬盘，还是普通机械硬盘？SSD就是固态硬盘，比机械硬盘要快，那么到底是快在哪里呢？其实SSD的快主要是快在磁盘随机读写，就要对磁盘上的随机位置来读写的时候，SSD比机械硬盘要快。比如说MySQL这种就应该使用SSD了（MySQL需要随机读写）。比如说我们在规划和部署线上系统的MySQL集群的时候，一般来说必须用SSD，性能可以提高很多，这样MySQL可以承载的并发请求量也会高很多，而且SQL语句执行的性能也会提高很多。因为写磁盘的时候kafka是顺序写的。机械硬盘顺序写的性能机会跟内存读写的性能是差不多的，所以对于Kafka集群来说其实使用机械硬盘就可以了。如果是需要自己创业或者是在公司成本不足的情况下，经费是能够缩减就尽量缩减的。1.4 内存角度JVM非常怕出现full gc的情况。kafka自身的jvm是用不了过多堆内存的，因为kafka设计就是规避掉用jvm对象来保存数据，避免频繁full gc导致的问题，所以一般kafka自身的jvm堆内存，分配个10G左右就够了，剩下的内存全部留给os cache。那服务器需要多少内存呢。我们估算一下，大概有100个topic，所以要保证有100个topic的leader partition的数据在操作系统的内存里。100个topic，一个topic有5个partition。那么总共会有500个partition。每个partition的大小是1G（在上一篇中的日志分段存储中规定了.log文件不能超过1个G），我们有2个副本，也就是说要把100个topic的leader partition数据都驻留在内存里需要1000G的内存。我们现在有5台服务器，所以平均下来每天服务器需要200G的内存，但是其实partition的数据我们没必要所有的都要驻留在内存里面，只需要25%的数据在内存就行，200G * 0.25 = 50G就可以了（因为在集群中的生产者和消费者几乎也算是实时的，基本不会出现消息积压太多的情况）。所以一共需要60G（附带上刚刚的10G Kafka服务）的内存，故我们可以挑选64G内存的服务器也行，大不了partition的数据再少一点在内存，当然如果能够提供128G内存那就更好。1.5 CPU coreCPU规划，主要是看你的这个进程里会有多少个线程，线程主要是依托多核CPU来执行的，如果你的线程特别多，但是CPU核很少，就会导致你的CPU负载很高，会导致整体工作线程执行的效率不太高，上一篇的Kafka的网络设计中讲过Kafka的Broker的模型。acceptor线程负责去接入客户端的连接请求，但是他接入了之后其实就会把连接分配给多个processor，默认是3个，但是一般生产环境建议大家还是多加几个，整体可以提升kafka的吞吐量比如说你可以增加到6个，或者是9个。另外就是负责处理请求的线程，是一个线程池，默认是8个线程，在生产集群里，建议大家可以把这块的线程数量稍微多加个2倍~3倍，其实都正常，比如说搞个16个工作线程，24个工作线程。后台会有很多的其他的一些线程，比如说定期清理7天前数据的线程，Controller负责感知和管控整个集群的线程，副本同步拉取数据的线程，这样算下来每个broker起码会有上百个线程。根据经验4个cpu core，一般来说几十个线程，在高峰期CPU几乎都快打满了。8个cpu core，也就能够比较宽裕的支撑几十个线程繁忙的工作。所以Kafka的服务器一般是建议16核，基本上可以hold住一两百线程的工作。当然如果可以给到32 cpu core那就最好不过了。1.6 网卡现在的网基本就是千兆网卡（1GB / s），还有万兆网卡（10GB / s）。kafka集群之间，broker和broker之间是会做数据同步的，因为leader要同步数据到follower上去，他们是在不同的broker机器上的，broker机器之间会进行频繁的数据同步，传输大量的数据。那每秒两台broker机器之间大概会传输多大的数据量？高峰期每秒大概会涌入6万条数据，约每天处理10000个请求，每个请求50kb，故每秒约进来488M数据，我们还有副本同步数据，故高峰期的时候需要488M * 2 = 976M/s的网络带宽，所以在高峰期的时候，使用千兆带宽，网络还是非常有压力的。综上描述10亿数据，6w/s的吞吐量，276T的数据，5台物理机 硬盘：11（SAS） * 7T，7200转 内存：64GB/128GB，JVM分配10G，剩余的给os cache CPU：16核/32核 网络：千兆网卡，万兆更好二、Kafka的集群搭建进到Kafka的config文件夹下，会发现有很多很多的配置文件，可是都不需要你来修改，你仅仅需要点开一个叫作server.properties的文件就够了。【broker.id】 每个broker都必须自己设置的一个唯一id，可以在0~255之间 【log.dirs】 这个极为重要，kafka的所有数据就是写入这个目录下的磁盘文件中的，如果说机器上有多块物理硬盘，那么可以把多个目录挂载到不同的物理硬盘上，然后这里可以设置多个目录，这样kafka可以数据分散到多块物理硬盘，多个硬盘的磁头可以并行写，这样可以提升吞吐量。ps：多个目录用英文逗号分隔 【zookeeper.connect】 连接kafka底层的zookeeper集群的 【Listeners】 broker监听客户端发起请求的端口号，默认是9092 【num.network.threads】默认值为3 【num.io.threads】默认值为8 细心的朋友们应该已经发现了，这就是上一篇我们在网络架构上提到的processor和处理线程池的线程数目。 所以说掌握Kafka网络架构显得尤为重要。 现在你看到这两个参数，就知道这就是Kafka集群性能的关键参数了 【unclean.leader.election.enable】 默认是false，意思就是只能选举ISR列表里的follower成为新的leader，1.0版本后才设为false，之前都是true，允许非ISR列表的follower选举为新的leader 【delete.topic.enable】 默认true，允许删除topic 【log.retention.hours】 可以设置一下，要保留数据多少个小时，这个就是底层的磁盘文件，默认保留7天的数据，根据自己的需求来就行了 【min.insync.replicas】 acks=-1（一条数据必须写入ISR里所有副本才算成功），你写一条数据只要写入leader就算成功了，不需要等待同步到follower才算写成功。但是此时如果一个follower宕机了，你写一条数据到leader之后，leader也宕机，会导致数据的丢失。因为实际的集群搭建说真的没有太大难度，所以搭建的过程就不详细展开了，网上应该很多相关资料三、Kafka的简单集群操作在操作Kafka集群的时候，不同的Kafka版本命令的写法是不一样的，所以其实如果需要了解一下，推荐直接到官网去查看上一篇时也有提到说Kafka在0.8版本以前存在比较大的问题，1.x的算是目前生产环境中使用较多的版本在quickStart就能看到相关的命令，比如① 创建主题bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test 将该命令修改一下 zookeeper localhost:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic tellYourDream 这时候就是zookeeper的地址为localhost:2181 两个分区，两个副本，一共4个副本，topic名称为“tellYourDream”了还得注意，一般来说设置分区数建议是节点的倍数，这是为了让服务节点分配均衡的举措。② 查看主题：bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181③ 生产信息 bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test This is a message This is another message④ 消费信息 bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning This is a message This is another message这里有个细节需要提及一下，就是我们0.8版本的kafka找的是zookeeper，zookeeper上确实是也存在着元数据信息。不过这存在着一些问题，zookeeper本身有一个过半服务的特性，这是一个限制，过半服务是指任何的请求都需要半数节点同意才能执行。每次有写请求，它都要投票，因为它要保持数据的强一致性，做到节点状态同步，所以高并发写的性能不好。不适合做高并发的事。zookeeper是Kafka存储元数据和交换集群信息的工具，主要是处理分布式一致性的问题。⑤ 集群测试下面的命令就是生产50W条数据，每条数据200字节，这条命令一运行就会产生一条报告，可以很直观的看到集群性能，看不懂的情况搜索引擎也可以很好地帮助你解决问题测试生产数据 bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test-topic --num-records 500000 --record-size 200 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop03:9092,hadoop04:9092,hadoop05:9092 acks=-1每次消费2000条，集群没跑挂那就稳妥了测试消费数据 bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list hadoop03:9092,hadoop04:9092,hadoop53:9092 --fetch-size 2000 --messages 500000 --topic test-topic 四、KafkaManagerKafkaManager使用scala写的项目。安装步骤可以参考kafka集群管理工具kafka-manager部署安装，非常不错。使用方法可以通过搜索引擎查找。安装好了之后可以使用jps命令查看一下，会多出一个名字叫做ProdServerStart的服务功能介绍1. 管理多个kafka集群 2. 便捷的检查kafka集群状态(topics,brokers,备份分布情况,分区分布情况) 3. 选择你要运行的副本 4. 基于当前分区状况进行 5. 可以选择topic配置并创建topic(0.8.1.1和0.8.2的配置不同) 6. 删除topic(只支持0.8.2以上的版本并且要在broker配置中设置delete.topic.enable=true) 7. Topic list会指明哪些topic被删除（在0.8.2以上版本适用） 8. 为已存在的topic增加分区 9. 为已存在的topic更新配置 10. 在多个topic上批量重分区 11. 在多个topic上批量重分区(可选partition broker位置)五、KafkaOffsetMonitorKafkaOffsetMonitor就是一个jar包而已，是一个针对于消费者的工具。它可以用于监控消费延迟的问题，不过对于重复消费和消息丢失等就无法解决，因为之后如果需要讲解SparkStreaming，flink这些用于消费者的实践的话，会使用到这个工具，所以现在先不展开，了解一下即可启动命令：java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.3.0-SNAPSHOT.jar \ com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb \ --offsetStorage kafka \ --zk xx:2181,xx:2181,xx:2181/kafka_cluster \ --port 8088 \ --refresh 60.seconds \ --retain 2.days还有一些跨机房同步数据的像MirrorMaker这些，酌情使用。转载自 https://juejin.im/post/5dd34f735188254efb3bd12b
今天项目上遇到了一些问题，前端使用tengine服务器来检测后端，结果重启tengine服务器后很长时间才恢复正常。问题症状1.nginx错误日志出现：worker process xxx exited on signal 11 2.dmesg检测内核发现有内存益处：#dmesg错误如下：nginx[16214]: segfault at 0 ip 00007f12cc30afe9 sp 00007fff7623ba90 error 4 in libsensitiveFilter.so[7f12cc2d4000+77000]3.后端正常但前端重启很长时间才检测到后端服务器。处理方法增加tengine check_shm_size大小，tengine默认check_shm_size大小为1M，下面我们添加到20M(以我的安装路径为例)：vi /usr/local/nginx/conf/nginx.conf在http中添加如下信息：重启nginx：service nginx restart再次查看检测端正常。