八大步骤带你深度剖析 Kafka 生产级容量评估方案

本篇章会通过场景驱动的方式来深度剖析 Kafka 生产级容量评估方案如何分析、申请和实施。

1. Kafka 容量评估需求场景分析

集群如何每天 Hold 住 10 亿+ 请求

拿电商平台为例，Kafka 集群每天需要承载 10亿+ 请求流量数据。一天 24 小时，对于平台来说，晚上 12 点到凌晨 8 点这 8 个小时几乎没多少数据涌入的。

这里我们使用「二八法则」来进行预估，也就是 80% 的数据（8 亿）会在剩余的 16 个小时涌入。且 8 亿中的 80% 的数据（约 6.4 亿）会在这 16 个小时的 20% 时间 （约 3 小时）涌入。

通过上面的场景分析,可以得出如下:

QPS = 640000000 ÷ (3 * 60 * 60) = 6万

也就是说，高峰期集群需要抗住每秒 6 万的并发请求。

假设每条数据平均按 20KB（生产端有数据汇总）来算，那就是

1000000000 * 20kb = 18T

一般情况下我们都会设置 3 个副本，即 54T。

另外，Kafka 数据是有保留时间周期的。一般情况是保留最近 3 天的数据，即

54T * 3 = 162T

场景总结

要搞定 10亿+ 请求,高峰期要支撑 6万 QPS，需要大约 162T 的存储空间 。

2. Kafka 容量评估之物理机数量

物理机 OR 虚拟机

一般对于 Kafka、MySQL、Hadoop 等集群自建的时候都会使用物理机来进行搭建，性能和稳定性相对虚拟机要强很多。

物理机数量计算

在第一步中我们分析得出，系统高峰期的时候要支撑 6万 QPS。如果公司资金和资源充足，一般会让高峰期的 QPS 控制在集群总承载 QPS 能力的 30% 左右。这样可以得出集群能承载的总 QPS 能力约为 20 万左右, 这样系统才会是安全的。   

场景总结

根据经验可以得出每台物理机支撑 4万 QPS 是没有问题的。从 QPS 角度分析, 我们要支撑 10亿+ 请求，大约需要 5 台物理机, 考虑到消费者请求，需要增加约 1.5 倍机器， 即 7 台物理机。

3. Kafka 容量评估之磁盘

机械硬盘 vs 固态硬盘SSD

主要区别

• SSD 固态硬盘：它的优点是速度快，日常的读写比机械硬盘快几十倍上百倍。缺点是单位成本高，不适合做大容量存储。

• HDD 机械硬盘：它的优点是单位成本低，适合做大容量存储，但速度远不如SSD。

首先，SSD 硬盘性能好。主要是指的随机读写能力性能好，非常适合 MySQL 这样的集群，而 SSD 的顺序读写性能跟机械硬盘的性能是差不多的。

我们知道 Kafka 写磁盘是顺序追加写的。所以，对于 Kafka 集群来说，我们使用普通机械硬盘就可以了。

每台服务器需要多少块硬盘

根据第一和第二个步骤计算结果，我们需要 7 台物理机，一共需要存储 162T 数据，大约每台机器需要存储 23T 数据。根据以往经验，一般服务器配置 11 块硬盘。这样，每块硬盘大约存储 2T 的数据就可以了。

另外，为了服务器性能和稳定性，我们一般要保留一部分空间。保守按每块硬盘最大能存储3 T 数据。

场景总结

要搞定 10亿+ 请求，需要7台物理机, 使用普通机械硬盘进行存储, 每台服务器 11 块硬盘, 每块硬盘存储 2T 数据。

4. Kafka 容量评估之内存

Kafka 写磁盘流程及内存分析

1) 从上图可以得出 Kafka 读写数据的流程主要都是基于 OS Cache。所以，基本上 Kafka 都是基于内存来进行数据流转的。这样的话要分配尽可能多的内存资源给 OS Cache。

2) Kafka 的核心源码基本都是用 Scala 和 Java（客户端）写的，底层都是基于 JVM 来运行的。所以要分配一定的内存给 JVM 以保证服务的稳定性。对于 Kafka 的设计，并没有把很多的数据结构存储到 JVM 中。所以根据经验，给 JVM 分配 6~10G 就足够了。

       

3) 从上图可以看出一个 Topic 会对于多个 partition，一个 partition 会对应多个 segment，一个 segment 会对应磁盘上 4 个 log 文件。

假设我们这个平台总共 100 个 Topic，那么总共有

Partition总数=100 Topic * 5 partition * 3 副本 = 1500 partition 

对于 partition 来说实际上就是物理机上一个文件目录，.log就是存储数据文件的，默认情况下一个 .log 日志文件大小为 1G。

4) 如果要保证这 1500 个 partition 的最新的 .log 文件的数据都在内存中，这样性能当然是最好的，需要 1500  * 1G = 1500 G内存。

但是，我们没有必要所有的数据都驻留到内存中。我们只保证 25% 左右的数据在内存中就可以了。这样大概需要 1500 * 250M = 1500 * 0.25G = 375G 内存。

通过第二步分析结果，我们总共需要 7 台物理机, 这样的话每台服务器只需要约 54G 内存，外加上面分析的 JVM 的 10G，总共需要 64G 内存。还要保留一部分内存给操作系统使用，故我们选择 128G 内存的服务器是非常够用了。

场景总结

要搞定 10亿+ 请求, 需要7台物理机, 每台物理机内存选择 128G 内存为主, 这样内存会比较充裕。

5. Kafka 容量评估之 CPU 压力

CPU Core 分析

我们评估需要多少个 CPU Core，主要是看 Kafka 进程里会有多少个线程。

线程主要是依托多核 CPU 来执行的。如果线程特别多，但是 CPU 核很少，就会导致 CPU 负载很高，会导致整体工作线程执行的效率不高，性能也不会好。所以，我们要保证 CPU Core 的充足，来保障系统的稳定性和性能最优。

Kafka 网络架构及线程数计算

我们评估下 Kafka 服务器启动后会有多少线程在跑。其实这部分内容跟 Kafka 超高并发网络架构密切相关。

上图是 Kafka 超高并发网络架构图，从图中我们可以分析得出：

除了上图所列的还有其他一些线程。所以，估算下来一个 Kafka 服务启动后会有 100 多个线程在跑。

场景总结

要搞定 10亿+ 请求, 需要 7 台物理机，每台物理机内存选择 128G 内存，需要 16 个CPU Core（32 个性能更好）。

6. Kafka 容量评估之网卡

网卡对比分析

通过上图分析可以得出，千兆网卡和万兆网卡的区别最大之处在于网口的传输速率的不同。千兆网卡的传输速率是 1000Mbps，万兆网卡的则是 10Gbps。万兆网卡是千兆网卡传输速率的 10倍。

性能上讲，万兆网卡的性能肯定比千兆网卡要好。万兆网卡现在主流的是 10G 的，发展趋势正逐步面向 40G、100G 网卡。但还是要根据使用环境和预算来选择投入，毕竟千兆网卡和万兆网卡的性价比区间还是挺大的。

网卡选择分析

根据第一和第二步分析结果，高峰期的时候，每秒会有大约 6 万请求涌入。即每台机器约 1 万请求涌入（60000/7）。每秒要接收的数据大小为：

10000 * 20 kb = 184 M/s

外加上数据副本的同步网络请求，总共需要 184 * 3 = 552M/s。

一般情况下，网卡带宽是不会达到上限的。

对于千兆网卡，我们能用的基本在 700M 左右。通过上面计算结果，千兆网卡基本可以满足，万兆网卡更好。

场景总结

要搞定 10亿+ 请求，需要 7 台物理机, 每台物理机内存选择 128G 内存为主，需要 16 个 CPU Core（32 个性能更好），千兆网卡基本可以满足，万兆网卡更好。

7. Kafka 容量评估之核心参数

8. Kafka 容量评估之集群规划

集群部署规划

这里我采用 5 台服务器来构建 Kafka 集群，集群依赖 ZooKeeper。所以，在部署 Kafka 之前，需要部署好 ZooKeeper 集群。

这里我将 Kafka 和 ZooKeeper 部署在了一起。Kafka 集群节点操作系统仍然采用 Centos 7.7 版本，各个主机角色和软件版本如下表所示：

这里需要注意，Kafka 和 ZooKeeper 的版本。默认 Kafka2.11 版本自带的 ZooKeeper 依赖 jar 包版本为 3.5.7，因此 ZooKeeper 的版本至少在 3.5.7 及以上。

下载与安装

Kafka 需要安装 Java 运行环境，你可以点击Kafka官网

（https://kafka.apache.org/downloads）获取 Kafka 安装包。推荐的版本是 kafka_2.11-2.4.1.tgz。

将下载下来的安装包直接解压到一个路径下即可完成 Kafka 的安装。这里统一将 Kafka 安装到 /usr/local 目录下，我以在 kafka-zk1 主机为例，基本操作过程如下：

[root@kafkazk1~]# tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz  -C /usr/local
[root@kafkazk1~]# mv /usr/local/kafka_2.11-2.4.1  /usr/local/kafka

这里我创建了一个 Kafka 用户，用来管理和维护 Kafka 集群。后面所有对 Kafka 的操作都通过此用户来完成。

执行如下操作进行创建用户和授权：

[root@kafkazk1~]# useradd kafka
[root@kafkazk1~]# chown -R kafka:kafka /usr/local/kafka

在 kafka-zk1 节点安装完成 Kafka 后，先进行配置 Kafka。等 Kafka 配置完成，再统一打包复制到其他两个节点上。

broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://172.16.213.31:9092
log.dirs=/usr/local/kafka/logs
num.partitions=6
log.retention.hours=72
log.segment.bytes=1073741824
zookeeper.connect=172.16.213.31:2181,172.16.213.32:2181,172.16.213.33:2181
auto.create.topics.enable=true
delete.topic.enable=true
num.network.threads=9
num.io.threads=32
message.max.bytes=10485760
log.flush.interval.message=10000
log.flush.interval.ms=1000
replica.lag.time.max.ms=10

Kafka 配置文件修改完成后，接着打包 Kafka 安装程序，将程序复制到其他 4 个节点，然后进行解压即可。

注意：在其他 4 个节点上，broker.id 务必要修改，Kafka 集群中 broker.id 不能有相同的(唯一的)。 

启动集群

五个节点的 Kafka 配置完成后，就可以启动了，但在启动 Kafka 集群前，需要确保 ZooKeeper 集群已经正常启动。

接着，依次在 Kafka 各个节点上执行如下命令即可：

[root@kafkazk1~]# cd /usr/local/kafka
[root@kafkazk1 kafka]# nohup bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties &
[root@kafkazk1 kafka]# jps
21840 Kafka
15593 Jps
15789 QuorumPeerMain

这里将 Kafka 放到后台（deamon）运行。

启动后，会在启动 Kafka 的当前目录下生成一个 nohup.out 文件，可通过此文件查看 Kafka 的启动和运行状态。通过 jps 指令，可以看到有个 Kafka 标识，这是 Kafka 进程成功启动的标志。

9. 总结

整个场景总结

要搞定 10亿+ 请求, 经过上面深度剖析评估后需要以下资源：

至此已经跟大家全面深度剖析了 Kafka 生产环境容量评估方案的方方面面。

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