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資深程序員多年總結(jié):解密Kafka吞吐量高的原因

新聞 前端 Kafka
眾所周知kafka的吞吐量比一般的消息隊(duì)列要高,號(hào)稱the fastest,那他是如何做到的,讓我們從以下幾個(gè)方面分析一下原因。

 眾所周知kafka的吞吐量比一般的消息隊(duì)列要高,號(hào)稱the fastest,那他是如何做到的,讓我們從以下幾個(gè)方面分析一下原因。

生產(chǎn)者(寫入數(shù)據(jù))

生產(chǎn)者(producer)是負(fù)責(zé)向Kafka提交數(shù)據(jù)的,我們先分析這一部分。
Kafka會(huì)把收到的消息都寫入到硬盤中,它絕對(duì)不會(huì)丟失數(shù)據(jù)。為了優(yōu)化寫入速度Kafak采用了兩個(gè)技術(shù),順序?qū)懭牒蚆MFile


上圖就展示了Kafka是如何寫入數(shù)據(jù)的,每一個(gè)Partition其實(shí)都是一個(gè)文件,收到消息后Kafka會(huì)把數(shù)據(jù)插入到文件末尾(虛框部分)
這種方法有一個(gè)缺陷——沒有辦法刪除數(shù)據(jù),所以Kafka是不會(huì)刪除數(shù)據(jù)的,它會(huì)把所有的數(shù)據(jù)都保留下來,每個(gè)消費(fèi)者(Consumer)對(duì)每個(gè)Topic都有一個(gè)offset用來表示讀取到了第幾條數(shù)據(jù)


上圖中有兩個(gè)消費(fèi)者,Consumer1有兩個(gè)offset分別對(duì)應(yīng)Partition0、Partition1(假設(shè)每一個(gè)Topic一個(gè)Partition);Consumer2有一個(gè)offset對(duì)應(yīng)Partition2。這個(gè)offset是由客戶端SDK負(fù)責(zé)保存的,Kafka的Broker完全無視這個(gè)東西的存在;一般情況下SDK會(huì)把它保存到zookeeper里面。(所以需要給Consumer提供zookeeper的地址)。
如果不刪除硬盤肯定會(huì)被撐滿,所以Kakfa提供了兩種策略來刪除數(shù)據(jù)。一是基于時(shí)間,二是基于partition文件大小。具體配置可以參看它的配置文檔。

Memory Mapped Files

即便是順序?qū)懭胗脖P,硬盤的訪問速度還是不可能追上內(nèi)存。所以Kafka的數(shù)據(jù)并不是實(shí)時(shí)的寫入硬盤,它充分利用了現(xiàn)代操作系統(tǒng)分頁存儲(chǔ)來利用內(nèi)存提高I/O效率。
Memory Mapped Files(后面簡(jiǎn)稱mmap)也被翻譯成內(nèi)存映射文件,在64位操作系統(tǒng)中一般可以表示20G的數(shù)據(jù)文件,它的工作原理是直接利用操作系統(tǒng)的Page來實(shí)現(xiàn)文件到物理內(nèi)存的直接映射。完成映射之后你對(duì)物理內(nèi)存的操作會(huì)被同步到硬盤上(操作系統(tǒng)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候)。

通過mmap,進(jìn)程像讀寫硬盤一樣讀寫內(nèi)存(當(dāng)然是虛擬機(jī)內(nèi)存),也不必關(guān)心內(nèi)存的大小有虛擬內(nèi)存為我們兜底。
使用這種方式可以獲取很大的I/O提升,省去了用戶空間到內(nèi)核空間復(fù)制的開銷(調(diào)用文件的read會(huì)把數(shù)據(jù)先放到內(nèi)核空間的內(nèi)存中,然后再?gòu)?fù)制到用戶空間的內(nèi)存中。)也有一個(gè)很明顯的缺陷——不可靠,寫到mmap中的數(shù)據(jù)并沒有被真正的寫到硬盤,操作系統(tǒng)會(huì)在程序主動(dòng)調(diào)用flush的時(shí)候才把數(shù)據(jù)真正的寫到硬盤。Kafka提供了一個(gè)參數(shù)——producer.type來控制是不是主動(dòng)flush,如果Kafka寫入到mmap之后就立即flush然后再返回Producer叫同步(sync);寫入mmap之后立即返回Producer不調(diào)用flush叫異步(async)。
mmap其實(shí)是Linux中的一個(gè)函數(shù)就是用來實(shí)現(xiàn)內(nèi)存映射的,謝謝Java NIO,它給我提供了一個(gè)mappedbytebuffer類可以用來實(shí)現(xiàn)內(nèi)存映射(所以是沾了Java的光才可以如此神速和Scala沒關(guān)系!!)

消費(fèi)者(讀取數(shù)據(jù))

Kafka使用磁盤文件還想快速?這是我看到Kafka之后的第一個(gè)疑問,ZeroMQ完全沒有任何服務(wù)器節(jié)點(diǎn),也不會(huì)使用硬盤,按照道理說它應(yīng)該比Kafka快。可是實(shí)際測(cè)試下來它的速度還是被Kafka“吊打”。“一個(gè)用硬盤的比用內(nèi)存的快”,這絕對(duì)違反常識(shí);如果這種事情發(fā)生說明——它作弊了。
沒錯(cuò),Kafka“作弊”。無論是順序?qū)懭脒€是mmap其實(shí)都是作弊的準(zhǔn)備工作

如何提高Web Server靜態(tài)文件的速度 ?

仔細(xì)想一下,一個(gè)Web Server傳送一個(gè)靜態(tài)文件,如何優(yōu)化?答案是zero copy。傳統(tǒng)模式下我們從硬盤讀取一個(gè)文件是這樣的


先復(fù)制到內(nèi)核空間(read是系統(tǒng)調(diào)用,放到了DMA,所以用內(nèi)核空間),然后復(fù)制到用戶空間(1,2);從用戶空間重新復(fù)制到內(nèi)核空間(你用的socket是系統(tǒng)調(diào)用,所以它也有自己的內(nèi)核空間),最后發(fā)送給網(wǎng)卡(3、4)。


Zero Copy中直接從內(nèi)核空間(DMA的)到內(nèi)核空間(Socket的),然后發(fā)送網(wǎng)卡。
這個(gè)技術(shù)非常普遍,The C10K problem 里面也有很詳細(xì)的介紹,Nginx也是用的這種技術(shù),稍微搜一下就能找到很多資料。

Java的NIO提供了FileChannle,它的transferTo、transferFrom方法就是Zero Copy

Kafka是如何耍賴的?

想到了嗎?Kafka把所有的消息都存放在一個(gè)一個(gè)的文件中,當(dāng)消費(fèi)者需要數(shù)據(jù)的時(shí)候Kafka直接把“文件”發(fā)送給消費(fèi)者。這就是秘訣所在,比如:10W的消息組合在一起是10MB的數(shù)據(jù)量,然后Kafka用類似于發(fā)文件的方式直接扔出去了,如果消費(fèi)者和生產(chǎn)者之間的網(wǎng)絡(luò)非常好(只要網(wǎng)絡(luò)稍微正常一點(diǎn)10MB根本不是事。。。家里上網(wǎng)都是100Mbps的帶寬了),10MB可能只需要1s。所以答案是——10W的TPS,Kafka每秒鐘處理了10W條消息
可能你說:不可能把整個(gè)文件發(fā)出去吧?里面還有一些不需要的消息呢?是的,Kafka作為一個(gè)“高級(jí)作弊分子”自然要把作弊做的有逼格。Zero Copy對(duì)應(yīng)的是sendfile這個(gè)函數(shù)(以Linux為例),這個(gè)函數(shù)接受

out_fd作為輸出(一般及時(shí)socket的句柄)

in_fd作為輸入文件句柄

off_t表示in_fd的偏移(從哪里開始讀取)

size_t表示讀取多少個(gè)

沒錯(cuò),Kafka是用mmap作為文件讀寫方式的,它就是一個(gè)文件句柄,所以直接把它傳給sendfile;偏移也好解決,用戶會(huì)自己保持這個(gè)offset,每次請(qǐng)求都會(huì)發(fā)送這個(gè)offset。(還記得嗎?放在zookeeper中的);數(shù)據(jù)量更容易解決了,如果消費(fèi)者想要更快,就全部扔給消費(fèi)者。如果這樣做一般情況下消費(fèi)者肯定直接就被壓死了;所以Kafka提供了的兩種方式——Push,我全部扔給你了,你死了不管我的事情;Pull,好吧你告訴我你需要多少個(gè),我給你多少個(gè)。

總結(jié)

Kafka速度的秘訣在于,它把所有的消息都變成一個(gè)的文件。通過mmap提高I/O速度,寫入數(shù)據(jù)的時(shí)候它是末尾添加所以速度最優(yōu);讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候配合sendfile直接暴力輸出。阿里的RocketMQ也是這種模式,只不過是用Java寫的。

單純的去測(cè)試MQ的速度沒有任何意義,Kafka這種“暴力”、“流氓”、“無恥”的做法已經(jīng)脫了MQ的底褲,更像是一個(gè)暴力的“數(shù)據(jù)傳送器”。所以對(duì)于一個(gè)MQ的評(píng)價(jià)只以速度論英雄,世界上沒人能干的過Kafka,我們?cè)O(shè)計(jì)的時(shí)候不能聽信網(wǎng)上的流言蜚語——“Kafka最快,大家都在用,所以我們的MQ用Kafka沒錯(cuò)”。在這種思想的作用下,你可能根本不會(huì)關(guān)心“失敗者”;而實(shí)際上可能這些“失敗者”是更適合你業(yè)務(wù)的MQ。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 博客園
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