Kafka如何通过经典的内存缓冲池设计来优化JVM GC问题？

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大家都知道Kafka是一个高吞吐的消息队列，是大数据场景首选的消息队列，这种场景就意味着发送单位时间消息的量会特别的大，那既然如此巨大的数据量，kafka是如何支撑起如此庞大的数据量的分发的呢？今天我们从 kafka架构
以如何 优化GC
两个方面讲解.

kafka架构

既然要说kafka是如何通过内存缓冲池设计来优化JVM的GC问题，那么，如果不清楚 kafka 的架构
设计，又怎么更好的调优呢？起码的我们要知道 基础的才能往更好的出发呀
，对吧？ 先来看一些技术名词：

1. Topic：用于划分Message的逻辑概念，一个Topic可以分布在多个Broker上。
2. Partition：是Kafka中横向扩展和一切并行化的基础，每个Topic都至少被切分为1个Partition。
3. Offset：消息在Partition中的编号，编号顺序不跨Partition。
4. Consumer：用于从Broker中取出/消费Message。
5. Producer：用于往Broker中发送/生产Message。
6. Replication：Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份，每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。
7. Leader：每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader，所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地，过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。
8. Broker：Kafka中使用Broker来接受Producer和Consumer的请求，并把Message持久化到本地磁盘。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller，负责处理Partition的Leader选举，协调Partition迁移等工作。
9. ISR(In-Sync Replica)：是Replicas的一个子集，表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上，所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度)，任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。

以上几乎是我们在使用Kafka的过程中经常会遇到的名词，同时也无一不是最核心的概念或组件，感觉到从设计本身来说，Kafka还是足够简洁的。这次本文围绕Kafka优异的吞吐性能，逐个介绍一下其设计与实现当中所使用的各项“黑科技”。

Broker

不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失，“规规矩矩”的抄了一条“近道”。
首先，说“规规矩矩”是因为Kafka在磁盘上只做Sequence I/O，由于消息系统读写的特殊性，这并不存在什么问题。关于磁盘I/O的性能，引用一组Kafka官方给出的测试数据(Raid-5，7200rpm)：
Sequence I/O: 600MB/s
Random I/O: 100KB/s
所以通过只做Sequence I/O的限制，规避了磁盘访问速度低下对性能可能造成的影响。接下来我们再聊一聊Kafka是如何“抄近道的”。

首先，Kafka重度依赖底层操作系统提供的 PageCache
功能。当上层有写操作时，操作系统只是将数据写入PageCache，同时标记Page属性为Dirty。当读操作发生时，先从PageCache中查找，如果发生缺页才进行磁盘调度，最终返回需要的数据。实际上PageCache是把尽可能多的空闲内存都当做了磁盘缓存来使用。同时如果有其他进程申请内存，回收PageCache的代价又很小，所以现代的OS都支持PageCache。使用PageCache功能同时可以避免在JVM内部缓存数据，JVM为我们提供了强大的GC能力，同时也引入了一些问题不适用
于 Kafka的设计。

• 如果在Heap内管理缓存，JVM的GC线程会频繁扫描Heap空间，带来不必要的开销。如果Heap过大，执行一次Full GC对系统的可用性来说将是极大的挑战。
• 所有在在JVM内的对象都不免带有一个Object Overhead(千万不可小视)，内存的有效空间利用率会因此降低。
• 所有的In-Process Cache在OS中都有一份同样的PageCache。所以通过将缓存只放在PageCache，可以至少让可用缓存空间翻倍。
• 如果Kafka重启，所有的In-Process Cache都会失效，而OS管理的PageCache依然可以继续使用。

PageCache还只是第一步，Kafka为了进一步的优化性能还采用了 Sendfile
技术。在解释Sendfile之前，首先介绍一下传统的网络I/O操作流程，大体上分为以下4步：

1. OS 从硬盘把数据读到内核区的PageCache。
2. 用户进程把数据从内核区Copy到用户区。
3. 然后用户进程再把数据写入到Socket，数据流入内核区的Socket Buffer上。
4. OS 再把数据从Buffer中Copy到网卡的Buffer上，这样完成一次发送。

整个过程共经历两次Context Switch，四次System Call。同一份数据在内核Buffer与用户Buffer之间重复拷贝，效率低下。其中2、3两步没有必要，完全可以直接在内核区完成数据拷贝。这也正是Sendfile所解决的问题，经过Sendfile优化后，整个I/O过程就变成了下面这个样子。

通过以上的介绍不难看出，Kafka的设计初衷是尽一切努力在内存中完成数据交换，无论是对外作为一整个消息系统，或是内部同底层操作系统的交互。如果Producer和Consumer之间生产和消费进度上配合得当，完全可以实现数据交换零I/O。这也就是我为什么说Kafka使用“硬盘”并没有带来过多性能损失的原因。下面是我在生产环境中采到的一些指标：
(20 Brokers, 75 Partitions per Broker, 110k msg/s)

此时的集群只有写，没有读操作。
10M/s左右的Send的流量是Partition之间进行Replicate而产生的。
从recv和writ的速率比较可以看出，写盘是使用Asynchronous+Batch的方式，底层OS可能还会进行磁盘写顺序优化。
而在有Read Request进来的时候分为两种情况，第一种是内存中完成数据交换。

Send流量从平均10M/s增加到了到平均60M/s，而磁盘Read只有不超过50KB/s。
PageCache降低磁盘I/O效果非常明显。

接下来是读一些收到了一段时间，已经从内存中被换出刷写到磁盘上的老数据。

其他指标还是老样子，而磁盘Read已经飚高到40+MB/s。
此时全部的数据都已经是走硬盘了(对硬盘的顺序读取OS层会进行Prefill PageCache的优化)。
依然没有任何性能问题。

Tips

1. Kafka官方并 不建议
   通过Broker端的log.flush.interval.messages和log.flush.interval.ms来强制写盘，认为数据的可靠性应该通过Replica来保证，而强制Flush数据到磁盘会对整体性能产生影响。

2. 可以通过调整/proc/sys/vm/dirty_background_ratio和/proc/sys/vm/dirty_ratio来调优性能。
3. 脏页率超过第一个指标会启动pdflush开始Flush Dirty PageCache。
4. 脏页率超过第二个指标会阻塞所有的写操作来进行Flush。
5. 根据不同的业务需求可以适当的降低dirty_background_ratio和提高dirty_ratio。

Partition

Partition是Kafka可以很好的横向扩展和提供高并发处理以及实现Replication的基础。
扩展性方面。首先，Kafka允许Partition在集群内的Broker之间任意移动，以此来均衡可能存在的数据倾斜问题。其次，Partition支持自定义的分区算法，例如可以将同一个Key的所有消息都路由到同一个Partition上去。同时Leader也可以在In-Sync的Replica中迁移。由于针对某一个Partition的所有读写请求都是只由Leader来处理，所以Kafka会尽量把Leader均匀的分散到集群的各个节点上，以免造成网络流量过于集中。
并发方面。任意Partition在某一个时刻只能被一个Consumer Group内的一个Consumer消费(反过来一个Consumer则可以同时消费多个Partition)，Kafka非常简洁的Offset机制最小化了Broker和Consumer之间的交互，这使Kafka并不会像同类其他消息队列一样，随着下游Consumer数目的增加而成比例的降低性能。此外，如果多个Consumer恰巧都是消费时间序上很相近的数据，可以达到很高的PageCache命中率，因而Kafka可以非常高效的支持高并发读操作，实践中基本可以达到单机网卡上限。
不过，Partition的数量并不是越多越好，Partition的数量越多，平均到每一个Broker上的数量也就越多。考虑到Broker宕机(Network Failure, Full GC)的情况下，需要由Controller来为所有宕机的Broker上的所有Partition重新选举Leader，假设每个Partition的选举消耗10ms，如果Broker上有500个Partition，那么在进行选举的5s的时间里，对上述Partition的读写操作都会触发LeaderNotAvailableException。
再进一步，如果挂掉的Broker是整个集群的Controller，那么首先要进行的是重新任命一个Broker作为Controller。新任命的Controller要从Zookeeper上获取所有Partition的Meta信息，获取每个信息大概3-5ms，那么如果有10000个Partition这个时间就会达到30s-50s。而且不要忘记这只是重新启动一个Controller花费的时间，在这基础上还要再加上前面说的选举Leader的时间 -_-!!!!!!
此外，在Broker端，对Producer和Consumer都使用了Buffer机制。其中Buffer的大小是统一配置的，数量则与Partition个数相同。如果Partition个数过多，会导致Producer和Consumer的Buffer内存占用过大。
Tips

1. Partition的数量尽量提前预分配，虽然可以在后期动态增加Partition，但是会冒着可能破坏Message Key和Partition之间对应关系的风险。
2. Replica的数量不要过多，如果条件允许尽量把Replica集合内的Partition分别调整到不同的Rack。
3. 尽一切努力保证每次停Broker时都可以Clean Shutdown，否则问题就不仅仅是恢复服务所需时间长，还可能出现数据损坏或其他很诡异的问题。

Producer

Kafka的研发团队表示在0.8版本里用Java重写了整个Producer，据说性能有了很大提升。我还没有亲自对比试用过，这里就不做数据对比了。本文结尾的扩展阅读里提到了一套我认为比较好的对照组，有兴趣的同学可以尝试一下。
其实在Producer端的优化大部分消息系统采取的方式都比较单一，无非也就化零为整、同步变异步这么几种。
Kafka系统默认支持MessageSet，把多条Message自动地打成一个Group后发送出去，均摊后拉低了每次通信的RTT。而且在组织MessageSet的同时，还可以把数据重新排序，从爆发流式的随机写入优化成较为平稳的线性写入。
此外，还要着重介绍的一点是，Producer支持End-to-End的压缩。数据在本地压缩后放到网络上传输，在Broker一般不解压(除非指定要Deep-Iteration)，直至消息被Consume之后在客户端解压。
当然用户也可以选择自己在应用层上做压缩和解压的工作(毕竟Kafka目前支持的压缩算法有限，只有GZIP和Snappy)，不过这样做反而会意外的降低效率！！！！Kafka的End-to-End压缩与MessageSet配合在一起工作效果最佳，上面的做法直接割裂了两者间联系。至于道理其实很简单，压缩算法中一条基本的原理“重复的数据量越多，压缩比越高”。无关于消息体的内容，无关于消息体的数量，大多数情况下输入数据量大一些会取得更好的压缩比。
不过Kafka采用MessageSet也导致在可用性上一定程度的妥协。每次发送数据时，Producer都是send()之后就认为已经发送出去了，但其实大多数情况下消息还在内存的MessageSet当中，尚未发送到网络，这时候如果Producer挂掉，那就会出现丢数据的情况。
为了解决这个问题，Kafka在0.8版本的设计借鉴了网络当中的ack机制。如果对性能要求较高，又能在一定程度上允许Message的丢失，那就可以设置request.required.acks=0 来关闭ack，以全速发送。如果需要对发送的消息进行确认，就需要设置request.required.acks为1或-1，那么1和-1又有什么区别呢？这里又要提到前面聊的有关Replica数量问题。如果配置为1，表示消息只需要被Leader接收并确认即可，其他的Replica可以进行异步拉取无需立即进行确认，在保证可靠性的同时又不会把效率拉得很低。如果设置为-1，表示消息要Commit到该Partition的ISR集合中的所有Replica后，才可以返回ack，消息的发送会更安全，而整个过程的延迟会随着Replica的数量正比增长，这里就需要根据不同的需求做相应的优化。
Tips

1. Producer的线程不要配置过多，尤其是在Mirror或者Migration中使用的时候，会加剧目标集群Partition消息乱序的情况(如果你的应用场景对消息顺序很敏感的话)。
2. 0.8版本的request.required.acks默认是0(同0.7)。

Consumer

Consumer端的设计大体上还算是比较常规的。
• 通过Consumer Group，可以支持生产者消费者和队列访问两种模式。
• Consumer API分为High level和Low level两种。前一种重度依赖Zookeeper，所以性能差一些且不自由，但是超省心。第二种不依赖Zookeeper服务，无论从自由度和性能上都有更好的表现，但是所有的异常(Leader迁移、Offset越界、Broker宕机等)和Offset的维护都需要自行处理。
• 大家可以关注下不日发布的0.9 Release。开发人员又用Java重写了一套Consumer。把两套API合并在一起，同时去掉了对Zookeeper的依赖。据说性能有大幅度提升哦~~
Tips
强烈推荐使用Low level API，虽然繁琐一些，但是目前只有这个API可以对Error数据进行自定义处理，尤其是处理Broker异常或由于Unclean Shutdown导致的Corrupted Data时，否则无法Skip只能等着“坏消息”在Broker上被Rotate掉，在此期间该Replica将会一直处于不可用状态。

那么Kafka如何做到能支持能同时发送大量消息的呢？

答案是Kafka通过批量压缩和发送做到的。
我们知道消息肯定是放在内存中的，大数据场景消息的不断发送，内存中不断存在大量的消息，很容易引起GC
频繁的GC特别是full gc是会造成“stop the world”，也就是其他线程停止工作等待垃圾回收线程执行，继而进一步影响发送的速度影响吞吐量，那么Kafka是如何做到优化JVM的GC问题的呢？看完本篇文章你会get到。

Kafka的内存池

下面介绍下Kafka客户端发送的大致过程，如下图：

Kafka的kafkaProducer对象是线程安全的，每个发送线程在发送消息时候共用一个kafkaProducer对象来调用发送方法，最后发送的数据根据Topic和分区的不同被组装进某一个RecordBatch中。
发送的数据放入RecordBatch后会被发送线程批量取出组装成ProduceRequest对象发送给Kafka服务端。
可以看到发送数据线程和取数据线程都要跟内存中的RecordBatch打交道，RecordBatch是存储数据的对象，那么RecordBatch是怎么分配的呢？
下面我们看下Kafka的缓冲池结构，如下图所示：

名词解释：
缓冲池：BufferPool（缓冲池）对象，整个KafkaProducer实例中只有一个BufferPool对象。内存池总大小，它是已使用空间和可使用空间的总和，用totalMemory表示(由buffer.memory配置，默认32M)。
可使用的空间：它包含包括两个部分，绿色部分代表未申请未使用的部分，用availableMemory表示
黄色部分代表已经申请但没有使用的部分，用一个ByteBuffer双端队列(Deque)表示，在BufferPool中这个队列叫free，队列中的每个ByteBuffer的大小用poolableSize表示(由batch.size配置，默认16k)，因为每次free申请内存都是以poolableSize为单位申请的，申请poolableSize大小的bytebuffer后用RecordBatch来包装起来。
已使用空间：代表缓冲池中已经装了数据的部分。
根据以上介绍，我们可以知道，总的BufferPool大小=已使用空间+可使用空间；free的大小=free.size * poolableSize（poolsize就是单位batch的size）。

数据的分配过程
总的来说是判断需要存储的数据的大小是否free里有合适的recordBatch装得下
如果装得下则用recordBatch来存储数据，如果free里没有空间但是availableMemory+free的大小比需要存储的数据大（也就是说可使用空间比实际需要申请的空间大），说明可使用空间大小足够，则会用让free一直释放byteBuffer空间直到有空间装得下要存储的数据位置，如果需要申请的空间比实际可使用空间大，则内存申请会阻塞直到申请到足够的内存为止。
整个申请过程如下图：

数据的释放过程
总的来说有2个入口，释放过程如下图：

再来看段申请空间代码：

//判断需要申请空间大小，如果需要申请空间大小比batchSize小，那么申请大小就是batchsize，如果比batchSize大，那么大小以实际申请大小为准
int size = Math.max(this.batchSize, Records.LOG_OVERHEAD + Record.recordSize(key, value));
log.trace("Allocating a new {} byte message buffer for topic {} partition {}", size, tp.topic(), tp.partition());
//这个过程可以参考图3
ByteBuffer buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);

再来段回收的核心代码：

public void deallocate(ByteBuffer buffer, int size) {    lock.lock();    try {        //只有标准规格（bytebuffer空间大小和poolableSize大小一致的才放入free）        if (size == this.poolableSize && size == buffer.capacity()) {            //注意这里的buffer是直接reset了，重新reset后可以重复利用，没有gc问题            buffer.clear();            //添加进free循环利用            this.free.add(buffer);        } else {            //规格不是poolableSize大小的那么没有进行重制，但是会把availableMemory增加，代表整个可用内存空间增加了，这个时候buffer的回收依赖jvm的gc            this.availableMemory += size;        }        //唤醒排在前面的等待线程        Condition moreMem = this.waiters.peekFirst();        if (moreMem != null)            moreMem.signal();    } finally {        lock.unlock();    }}

通过申请和释放过程流程图以及释放空间代码，我们可以得到一个结论
就是如果用户申请的数据（发送的消息）大小都是在poolableSize（由batch.size配置，默认16k）以内，并且申请时候free里有空间，那么用户申请的空间是可以循环利用的空间，可以减少gc，但是其他情况也可能存在直接用堆内存申请空间的情况，存在gc的情况。
如何尽量避免呢，如果批量消息里面单个消息都是超过16k，可以考虑调整batchSize大小。
如果没有使用缓冲池，那么用户发送的模型是下图5，由于GC特别是Full GC的存在，如果大量发送，就可能会发生频繁的垃圾回收，导致的工作线程的停顿，会对整个发送性能，吞吐量延迟等都有影响。

使用缓冲池后，整个使用过程可以缩略为下图：

总结

Kafka通过使用内存缓冲池的设计，让整个发送过程中的存储空间循环利用，有效减少JVM GC造成的影响，从而提高发送性能，提升吞吐量。