Kafka集群优化的方法是什么

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背景

个推作为专业的数据智能服务商，已经成功服务了数十万APP，每日的消息下发量达百亿级别，由此产生了海量日志数据。为了应对业务上的各种需求，我们需要采集并集中化日志进行计算，为此个推选用了高可用的、高可靠的、分布式的Flume系统以对海量日志进行采集、聚合和传输。此外，个推也不断对Flume进行迭代升级，以实现自己对日志的特定需求。

原有的异地机房日志汇聚方式，整个流程相对来说比较简单，A机房业务产生的日志通过多种方式写入该机房Kafka集群，然后B机房的Flume通过网络专线实时消费A机房Kafka的日志数据后写入本机房的Kafka集群，所有机房的数据就是通过相同方式在B机房Kakfa集群中集中化管理。如图一所示：

图一：原有异地日志传输模式

但是随着业务量的不断增加，日志数据在逐渐增多的过程中对带宽要求变高，带宽的瓶颈问题日益凸显。按照1G的专线带宽成本2~3w/月来计算，一个异地机房一年仅专线带宽扩容成本就高达30w以上。对此，如何找到一种成本更加低廉且符合当前业务预期的传输方案呢？Avro有快速压缩的二进制数据形式，并能有效节约数据存储空间和网络传输带宽，从而成为优选方案。

优化思路

Avro简介

Avro是一个数据序列化系统。它是Hadoop的一个子项目，也是Apache的一个独立的项目，其主要特点如下：

● 丰富的数据结构；

● 可压缩、快速的二进制数据类型；

● 可持久化存储的文件类型；

● 远程过程调用（RPC）；

● 提供的机制使动态语言可以方便地处理数据。

具体可参考官方网站：http://avro.apache.org/

Flume Avro方案

Flume的RPC Source是Avro Source，它被设计为高扩展的RPC服务端，能从其他Flume Agent 的Avro Sink或者Flume SDK客户端，接收数据到Flume Agent中，具体流程如图二所示：

图二：Avro Source流程

针对该模式，我们的日志传输方案计划变更为A机房部署Avro Sink用以消费该机房Kafka集群的日志数据，压缩后发送到B机房的Avro Source，然后解压写入B机房的Kafka集群，具体的传输模式如图三所示：

图三：Flume Avro传输模式

可能存在的问题

我们预估可能存在的问题主要有以下三点：

● 当专线故障的时候，数据是否能保证完整性；

● 该模式下CPU和内存等硬件的消耗评估；

● 传输性能问题。

验证情况

针对以上的几个问题，我们做了几项对比实验。

环境准备情况说明：

1. 两台服务器192.168.10.81和192.168.10.82，以及每台服务器上对应一个Kakfa集群，模拟A机房和B机房；

2.   两个Kafka集群中对应topicA（源端）和topicB（目标端）。在topicA中写入合计大小11G的日志数据用来模拟原始端日志数据。

3.   192.168.10.82上部署一个Flume，模拟原有传输方式。

4.  192.168.10.81服务器部署Avro Sink，192.168.10.82部署Avro Source，模拟Flume Avro传输模式。

原有Flume模式验证（非Avro）

 监控Kafka消费情况：

 81流量统计：

  82流量统计：

消费全部消息耗时：20min

消费总日志条数统计：129,748,260

总流量：13.5G

Avro模式验证

 配置说明：

Avro Sink配置：

#kafkasink 是kafkatokafka的sinks的名字，可配多个，空格分开kafkatokafka.sources = kafka_dmc_bulletkafkatokafka.channels = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sinks = kafkasink_dmc_bulletkafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.type = org.apache.flume.source.kafka.KafkaSourcekafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.channels = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.zookeeperConnect =192.168.10.81:2181kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.topic = topicAkafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.kafka.zookeeper.connection.timeout.ms =150000kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.kafka.consumer.timeout.ms =10000kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.kafka.group.id = flumeavrokafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.batchSize =5000#source kafkasink_dmc_bullet的配置，可配置多个sink提高压缩传输效率kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.type = org.apache.flume.sink.AvroSinkkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.hostname =192.168.10.82kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.port =55555//与source的rpc端口一一对应kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.compression-type = deflate//压缩模式kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.compression-level =6//压缩率1~9kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.channel = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.channel = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.requiredAcks =1kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.batchSize =5000#source kafkasink_dmc_bullet配的channel，只配一个kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.type = memorykafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.capacity =100000#kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.byteCapacity = 10000#kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.byteCapacityBufferPercentage = 10kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.transactionCapacity =5000kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.keep-alive =60

Avro Source配置：

#kafkasink 是kafkatokafka的sinks的名字，可配多个，空格分开kafkatokafka.sources = kafka_dmc_bulletkafkatokafka.channels = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sinks = kafkasink_dmc_bulletkafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.type= avrokafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.channels = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.bind =0.0.0.0kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.port =55555//rpc端口绑定kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.compression-type= deflate//压缩模式kafkatokafka.sources.kafka_dmc_bullet.batchSize =100#source kafkasink_dmc_bullet的配置kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.type= org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSinkkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.kafka.partitioner.class = com.gexin.rp.base.kafka.SimplePartitionerkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.channel = channel_dmc_bulletkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.topic = topicBkafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.brokerList =192.168.10.82:9091,192.168.10.82:9092,192.168.10.82:9093kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.requiredAcks =1kafkatokafka.sinks.kafkasink_dmc_bullet.batchSize =500kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.type= memorykafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.capacity =100000kafkatokafka.channels.channel_dmc_bullet.transactionCapacity =1000

监控Kafka消费情况

81流量统计：

82流量统计：

消费全部消息耗时：26min

消费总日志条数统计：129,748,260

总流量：1.69G

故障模拟

1.   模拟专线故障，在A、B两机房不通的情况下，Avro Sink报错如下：

2. 监控Kafka消费情况，发现消费者已停止消费：

3. 故障处理恢复后继续消费剩余日志，经统计，总日志条数为：129,747,255。

结论

1.   当专线发生故障时，正在网络传输中的通道外数据可能会有少部分丢失，其丢失原因为网络原因，与Avro模式无关；故障后停止消费的数据不会有任何的丢失问题，由于网络原因丢失的数据需要评估其重要性以及是否需要补传。

2.   流量压缩率达80%以上，同时我们也测试了等级为1~9的压缩率，6跟9非常接近，CPU和内存的使用率与原有传输模式相差不大，带宽的优化效果比较明显。

3.   传输性能由于压缩的原因适当变弱，单Sink由原先20分钟延长至26分钟，可适当增加Sink的个数来提高传输速率。

生产环境实施结果

实施结果如下：

1.   由于还有其它业务的带宽占用，总带宽使用率节省了50%以上，现阶段高峰期带宽速率不超过400Mbps；

2.   每个Sink传输速率的极限大概是3000条每秒，压缩传输速率问题通过增加Sink的方式解决，但会适当增加CPU和内存的损耗。

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