一次机房停电引发的思考kafka相关

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

编程

版本信息

  • spring-boot:2.0.6.RELEASE        

  • spring-kafka:2.1.2.RELEASE        

  • kafka-clients:1.0.2

为什么阻塞了60s？

首先我们知道kafkaTemplat.send底层是调用KafkaProducer的send方法

public Future<RecordMetadata> send(ProducerRecord<K, V> record, Callback callback) {}

根据文档的说明它是一个异步的发送方法，按道理不管如何它都不应该阻塞主线程，但实际中某些情况下会出现阻塞线程，比如broker未正确运行，topic未创建等情况。具体得源码分析参考 https://www.cnblogs.com/felixzh/p/11849296.html

查询官方文档http://kafka.apache.org/10/documentation.html得知，具体阻塞多久是由max.block.ms 参数决定的，由于我们的业务场景是高容忍消息丢失，低容忍阻塞请求，所以需要进行优化，下面简单介绍一下2种优化方案。

！！！注意，以下方案只适用于高容忍消息丢失，低容忍阻塞请求业务场景

优化方案

方案1：参数调优

  • max.block.ms调整到100ms，这个参数有以下2个作用

    1. 用于配置send数据或partitionFor函数得到对应的leader时，最大的等待时间，默认值为60秒

    2. 控制生产者可用的缓存总量，如果消息发送速度比其传输到服务器的快，将会耗尽buffer.memory这个缓存空间。当缓存空间耗尽，其他发送调用将被阻塞，阻塞时间的阈值通过max.block.ms设定， 之后它将抛出一个TimeoutException。

  • 关闭自动重试 retries=0 默认就是0

  • 其他

  • acks=0，acks有4个选项[all, -1, 0, 1] 。这里不确定会不会阻塞send方法，但是高容忍消息丢失，低容忍阻塞请求的业务场景配置成0就好了

    • 0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP

    • 1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性

    • -1或all：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性

  • 其他参数参考 http://kafka.apache.org/10/documentation.html

虽然调整一些参数，但是kafka集群不可用或请求量过大时，还是对主流程有短暂的阻塞

方案2：真异步

kafkaTemplat.send方法其实是个假异步方法，所以需要自己实现真异步，这里构造一个公用的线程池来处理就可以了，下面为参考代码

package com.qiaofang.tortoise.gateway.component;
import com.qiaofang.tortoise.gateway.config.KafkaAsyncProperties;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
/**
 * kafka异步操作工具类
 *
 * @author chenhao
 * @version 1.0
 * @date 2020/7/2 3:47 下午
 */
public class KafkaAsyncUtil {
    private final KafkaTemplate kafkaTemplate;
    private final KafkaAsyncProperties kafkaAsyncProperties;
    public KafkaAsyncUtil(KafkaTemplate kafkaTemplate, KafkaAsyncProperties kafkaAsyncProperties) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
        this.kafkaAsyncProperties = kafkaAsyncProperties;
        init();
    }
    private ThreadPoolTaskExecutor executor;
    private void init() {
        executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        executor.setCorePoolSize(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolCoreThreads());
        executor.setMaxPoolSize(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolMaxThreads());
        executor.setQueueCapacity(kafkaAsyncProperties.getThreadPoolQueueSize());
        executor.setThreadNamePrefix("kafka-async-util-pool-");
        //高容忍消息丢失场景，工作队列满了之后直接丢弃
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy());
        executor.initialize();
    }
    /**
     * 发送消息
     *
     * @param topic
     * @param data
     */
    public void send(String topic, Object data) {
        executor.execute(() -> kafkaTemplate.send(topic, data));
    }
}
/**
 * kafka异步操作相关配置
 * @author chenhao
 * @version 1.0
 * @date 2020/7/2 3:47 下午
 */
@Data
@ConfigurationProperties(prefix = "tortoise.kafka.async")
public class KafkaAsyncProperties {
    /**
     * core
     */
    private Integer threadPoolCoreThreads = 3;
    /**
     * max
     */
    private Integer threadPoolMaxThreads = 3;
    /**
     * queue大小
     */
    private Integer threadPoolQueueSize = 10000;
}

有文章《关于高并发下kafka producer send异步发送耗时问题的分析》说多线程高并发下producer.send的损耗比较严重，这个还要等到后续压测之后再更新文章吧

参考文章

站在巨人的肩膀上

  • Kafka producer异步发送在某些情况会阻塞主线程，使用时候慎重

  • HAVENT原创 Spring Boot + Spring-Kafka 异步配置

  • 关于高并发下kafka producer send异步发送耗时问题的分析

  • http://kafka.apache.org/10/documentation.html

 

以上是 一次机房停电引发的思考kafka相关 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/517999.html

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