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11/27/2019 16:06

Kafka的分区数是不是越多越好?
分区多的优点
kafka使用分区将topic的消息打散到多个分区分布保存在不同的broker上,实现了producer和consumer消息处理的高吞吐量。Kafka的producer和consumer都可以多线程地并行操作,而每个线程处理的是一个分区的数据。因此分区实际上是调优Kafka并行度的最小单元。对于producer而言,它实际上是用多个线程并发地向不同分区所在的broker发起Socket连接同时给这些分区发送消息;而consumer,同一个消费组内的所有consumer线程都被指定topic的某一个分区进行消费。

所以说,如果一个topic分区越多,理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。

分区不是越多越好
分区是否越多越好呢?显然也不是,因为每个分区都有自己的开销:

一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多
Kafka0.8.2之后,在客户端producer有个参数batch.size,默认是16KB。它会为每个分区缓存消息,一旦满了就打包将消息批量发出。看上去这是个能够提升性能的设计。不过很显然,因为这个参数是分区级别的,如果分区数越多,这部分缓存所需的内存占用也会更多。假设你有10000个分区,按照默认设置,这部分缓存需要占用约157MB的内存。而consumer端呢?我们抛开获取数据所需的内存不说,只说线程的开销。如果还是假设有10000个分区,同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话,那么在consumer client就要创建10000个线程,也需要创建大约10000个Socket去获取分区数据。这里面的线程切换的开销本身已经不容小觑了。
    服务器端的开销也不小,如果阅读Kafka源码的话可以发现,服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存,比如controller,FetcherManager等,因此分区数越多,这种缓存的成本就越大。
二、文件句柄的开销
每个分区在底层文件系统都有属于自己的一个目录。该目录下通常会有两个文件: base_offset.log和base_offset.index。Kafak的controller和ReplicaManager会为每个broker都保存这两个文件句柄(file handler)。很明显,如果分区数越多,所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多,最终可能会突破你的ulimit -n的限制。
三、降低高可用性
Kafka通过副本(replica)机制来保证高可用。具体做法就是为每个分区保存若干个副本(replica_factor指定副本数)。每个副本保存在不同的broker上。期中的一个副本充当leader 副本,负责处理producer和consumer请求。其他副本充当follower角色,由Kafka controller负责保证与leader的同步。如果leader所在的broker挂掉了,contorller会检测到然后在zookeeper的帮助下重选出新的leader——这中间会有短暂的不可用时间窗口,虽然大部分情况下可能只是几毫秒级别。但如果你有10000个分区,10个broker,也就是说平均每个broker上有1000个分区。此时这个broker挂掉了,那么zookeeper和controller需要立即对这1000个分区进行leader选举。比起很少的分区leader选举而言,这必然要花更长的时间,并且通常不是线性累加的。如果这个broker还同时是controller情况就更糟了。
如何确定分区数量呢?  
可以遵循一定的步骤来尝试确定分区数:创建一个只有1个分区的topic,然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc,单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量是Tt,那么分区数 =  Tt / max(Tp, Tc)

说明:Tp表示producer的吞吐量。测试producer通常是很容易的,因为它的逻辑非常简单,就是直接发送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。测试Tc通常与应用的关系更大, 因为Tc的值取决于你拿到消息之后执行什么操作,因此Tc的测试通常也要麻烦一些。
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原文链接:https://blog.csdn.net/OiteBody/article/details/80595971

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