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日志收集之kafka

时间:2016-04-30 01:04:45      阅读:387      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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日志收集之kafka

http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5

一、介绍

  Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:

  • 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能
  • 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输
  • 支持Kafka Server间的消息分区,及分布式消费,同时保证每个Partition内的消息顺序传输
  • 同时支持离线数据处理和实时数据处理
  • Scale out:支持在线水平扩展

架构与原理

  kafka的架构和原理想必大家都已经在很多地方看过,今天暂时不讲,下次再开篇详谈,整个kafka的具体工作流和架构如下图:

技术分享
整体架构


  如上图所示,一个典型的Kafka集群中包含若干Producer(可以是web前端产生的Page View,或者是服务器日志,系统CPU、Memory等),若干broker(Kafka支持水平扩展,一般broker数量越多,集群吞吐率越高),若干Consumer Group,以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置,选举leader,以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker,Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。

二、安装

  在centos上安装kafka,我推荐安装confluent公司的kafka套装,我们可以选择自己想要的组件就行。

2.1 yum安装

  1. sudo rpm --import http://packages.confluent.io/rpm/2.0/archive.key
  2. 添加yum源, confluent.repo

    [confluent-2.0]
    name=Confluent repository for 2.0.x packages
    baseurl=http://packages.confluent.io/rpm/2.0
    gpgcheck=1
    gpgkey=http://packages.confluent.io/rpm/2.0/archive.keyenabled=1

  3. sudo yum install confluent-platform-2.11.7安装即可,里面包含confluent-kafka-2.11.7confluent-schema-registry等组件。

安装完成后马上快速开始吧。

三、kafka命令行

kafka工具安装后,会有很多自带的工具来测试kafka,下面就举几个例子

3.1 kafka-topics

创建、改变、展示全部和描述topics, 例子:

 [root@localhost ~]#/usr/bin/kafka-topics --zookeeper zk01.example.com:2181 --list
sink1
test
[root@localhost ~]#/usr/bin/kafka-topics --zookeeper zk01.example.com:2181 --create --topic

3.2 kafka-console-consumer

从kafka中读取数据,输出到控制台

[root@localhost ~]#kafka-console-consumer --zookeeper zk01.example.com:2181 --topic test

3.3 kafka-console-producer

从标准输出读取数据然后写入到kafka队列中

[root@localhost ~]#/usr/bin/kafka-console-producer --broker-list kafka02.example.com:9092,kafka03.example.com:9092 --topic test2

3.4 kafka-consumer-offset-checker

检查读写的消息量

[root@localhost ~]#/usr/bin/kafka-consumer-offset-checker --group flume --topic test1 --zookeeper zk01.example.com:2181

四、kafka web UI

利用开源项目KafkaOffsetMonitor或者kafka-manager将kafka情况直观的展示出来。

4.1 运行KafkaOffsetMonitor

  • 下载jar包,KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar.
  • 执行命令运行即可
    java -cp /root/kafka_web/KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb  --dbName kafka --zk  zk-server1,zk-server2 --port 8080 --refresh 10.seconds --retain 2.days
  • 利用supervisor运行, 在/etc/supervisord.d目录下创建kafka_web.conf文件,内容如下
    [program:kafka_web]
    command=java -cp /root/kafka_web/KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.1.jar com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb  --dbName kafka -zk  zk-server1,zk-server2 --port 8080 --refresh 10.seconds --retain 2.days
    startsecs=0
    stopwaitsecs=0
    autostart=true
    autorestart=true

4.2 运行kafka-manager

运行kafka-manager需要sbt编译,但是编译起来太麻烦了,而且还不一定成功,所以我就直接用docker跑了一个。

  • 在centos上,在docker的配置/etc/sysconfig/docker上增加daocloud的加速mirror, 修改docker运行参数:
    other_args=" --registry-mirror=http://7919bcde.m.daocloud.io --insecure-registry=0.0.0.0:5000 -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix:///var/run/docker.sock -api-enable-cors=true"
    直接重启docker即可。
  • 运行docker命令即可访问
      docker run -p 9000:9000 -e ZK_HOSTS="zk_host:2181" -e APPLICATION_SECRET=kafka-manager  sheepkiller/kafka-manager

五 、性能测试

  关于性能测试,找到了Kafka的创始人之一的Jay Kreps的bechmark。以下描述皆基于该benchmark。(该benchmark基于Kafka0.8.1)

5.1 测试环境

  该benchmark用到了六台机器,机器配置如下

Intel Xeon 2.5 GHz processor with six cores
Six 7200 RPM SATA drives
32GB of RAM
1Gb Ethernet    

这6台机器其中3台用来搭建Kafka broker集群,另外3台用来安装Zookeeper及生成测试数据。6个drive都直接以非RAID方式挂载。实际上kafka对机器的需求与Hadoop的类似。

5.2 producer吞吐率

  该项测试只测producer的吞吐率,也就是数据只被持久化,没有consumer读数据。

  • 1个producer线程,无replication
      在这一测试中,创建了一个包含6个partition且没有replication的topic。然后通过一个线程尽可能快的生成50 million条比较短(payload100字节长)的消息。测试结果是821,557 records/second78.3MB/second)。  
      之所以使用短消息,是因为对于消息系统来说这种使用场景更难。因为如果使用MB/second来表征吞吐率,那发送长消息无疑能使得测试结果更好。  
      整个测试中,都是用每秒钟delivery的消息的数量乘以payload的长度来计算MB/second的,没有把消息的元信息算在内,所以实际的网络使用量会比这个大。对于本测试来说,每次还需传输额外的22个字节,包括一个可选的key,消息长度描述,CRC等。另外,还包含一些请求相关的overhead,比如topic,partition,acknowledgement等。这就导致我们比较难判断是否已经达到网卡极限,但是把这些overhead都算在吞吐率里面应该更合理一些。因此,我们已经基本达到了网卡的极限。  
      初步观察此结果会认为它比人们所预期的要高很多,尤其当考虑到Kafka要把数据持久化到磁盘当中。实际上,如果使用随机访问数据系统,比如RDBMS,或者key-velue store,可预期的最高访问频率大概是5000到50000个请求每秒,这和一个好的RPC层所能接受的远程请求量差不多。而该测试中远超于此的原因有两个。
    Kafka确保写磁盘的过程是线性磁盘I/O,测试中使用的6块廉价磁盘线性I/O的最大吞吐量是822MB/second,这已经远大于1Gb网卡所能带来的吞吐量了。许多消息系统把数据持久化到磁盘当成是一个开销很大的事情,这是因为他们对磁盘的操作都不是线性I/O。
    在每一个阶段,Kafka都尽量使用批量处理。如果想了解批处理在I/O操作中的重要性,可以参考David Patterson的”Latency Lags Bandwidth
  • 1个producer线程,3个异步replication
      该项测试与上一测试基本一样,唯一的区别是每个partition有3个replica(所以网络传输的和写入磁盘的总的数据量增加了3倍)。每一个broker即要写作为leader的partition,也要读(从leader读数据)写(将数据写到磁盘)作为follower的partition。测试结果为75.1MB/second。  
      该项测试中replication是异步的,也就是说broker收到数据并写入本地磁盘后就acknowledge producer,而不必等所有replica都完replication。也就是说,如果leader crash了,可能会丢掉一些最新的还未备份的数据。但这也会让message acknowledgement延迟更少,实时性更好。  
      这项测试说明,replication可以很快。整个集群的写能力可能会由于3倍的replication而只有原来的三分之一,但是对于每一个producer来说吞吐率依然足够好。  
  • 1个producer线程,3个同步replication
      该项测试与上一测试的唯一区别是replication是同步的,每条消息只有在被in sync集合里的所有replica都复制过去后才会被置为committed(此时broker会向producer发送acknowledgement)。
      在这种模式下,Kafka可以保证即使leader crash了,也不会有数据丢失。测试结果40.2MB/second。Kafka同步复制与异步复制并没有本质的不同。leader会始终track follower replica从而监控它们是否还alive,只有所有in sync集合里的replica都acknowledge的消息才可能被consumer所消费。而对follower的等待影响了吞吐率。可以通过增大batch size来改善这种情况,但为了避免特定的优化而影响测试结果的可比性,本次测试并没有做这种调整。  
  • 3个producer,3个异步replication
      该测试相当于把上文中的1个producer,复制到了3台不同的机器上(在1台机器上跑多个实例对吞吐率的增加不会有太大帮忙,因为网卡已经基本饱和了),这3个producer同时发送数据。整个集群的吞吐率为193,0MB/second

5.3 Producer Throughput Vs. Stored Data

  消息系统的一个潜在的危险是当数据能都存于内存时性能很好,但当数据量太大无法完全存于内存中时(然后很多消息系统都会删除已经被消费的数据,但当消费速度比生产速度慢时,仍会造成数据的堆积),数据会被转移到磁盘,从而使得吞吐率下降,这又反过来造成系统无法及时接收数据。这样就非常糟糕,而实际上很多情景下使用queue的目的就是解决数据消费速度和生产速度不一致的问题。  
  但Kafka不存在这一问题,因为Kafka始终以O(1)的时间复杂度将数据持久化到磁盘,所以其吞吐率不受磁盘上所存储的数据量的影响。为了验证这一特性,做了一个长时间的大数据量的测试。测试表明当磁盘数据量达到1TB时,吞吐率和磁盘数据只有几百MB时没有明显区别,这个variance是由Linux I/O管理造成的,它会把数据缓存起来再批量flush。 

5.4 consumer吞吐率

  需要注意的是,replication factor并不会影响consumer的吞吐率测试,因为consumer只会从每个partition的leader读数据,而与replicaiton factor无关。同样,consumer吞吐率也与同步复制还是异步复制无关。  
1个consumer
  该测试从有6个partition,3个replication的topic消费50 million的消息。测试结果为89.7MB/second。可以看到,Kafka的consumer是非常高效的。它直接从broker的文件系统里读取文件块。Kafka使用sendfile API来直接通过操作系统直接传输,而不用把数据拷贝到用户空间。该项测试实际上从log的起始处开始读数据,所以它做了真实的I/O。在生产环境下,consumer可以直接读取producer刚刚写下的数据(它可能还在缓存中)。实际上,如果在生产环境下跑I/O stat,你可以看到基本上没有物理“读”。也就是说生产环境下consumer的吞吐率会比该项测试中的要高。
3个consumer
  将上面的consumer复制到3台不同的机器上,并且并行运行它们(从同一个topic上消费数据)。测试结果为249.5MB/second,正如所预期的那样,consumer的吞吐率几乎线性增涨。  

5.5 Producer and Consumer

  上面的测试只是把producer和consumer分开测试,而该项测试同时运行producer和consumer,这更接近使用场景。实际上目前的replication系统中follower就相当于consumer在工作。  
  该项测试,在具有6个partition和3个replica的topic上同时使用1个producer和1个consumer,并且使用异步复制。测试结果为75.8MB/second, 可以看到,该项测试结果与单独测试1个producer时的结果几乎一致。所以说consumer非常轻量级。  

5.6 消息长度对吞吐率的影响

  上面的所有测试都基于短消息(payload 100字节),而正如上文所说,短消息对Kafka来说是更难处理的使用方式,可以预期,随着消息长度的增大,records/second会减小,但MB/second会有所提高。正如我们所预期的那样,随着消息长度的增加,每秒钟所能发送的消息的数量逐渐减小。但是如果看每秒钟发送的消息的总大小,它会随着消息长度的增加而增加,当消息长度为10字节时,因为要频繁入队,花了太多时间获取锁,CPU成了瓶颈,并不能充分利用带宽。但从100字节开始,我们可以看到带宽的使用逐渐趋于饱和(虽然MB/second还是会随着消息长度的增加而增加,但增加的幅度也越来越小)。  

5.7 端到端的Latency

  上文中讨论了吞吐率,那消息传输的latency如何呢?也就是说消息从producer到consumer需要多少时间呢?该项测试创建1个producer和1个consumer并反复计时。结果是,2 ms (median), 3ms (99th percentile, 14ms (99.9th percentile),(这里并没有说明topic有多少个partition,也没有说明有多少个replica,replication是同步还是异步。实际上这会极大影响producer发送的消息被commit的latency,而只有committed的消息才能被consumer所消费,所以它会最终影响端到端的latency)  

5.8 重现该benchmark

  如果读者想要在自己的机器上重现本次benchmark测试,可以参考本次测试的配置和所使用的命令。  
  实际上Kafka Distribution提供了producer性能测试工具,可通过bin/kafka-producer-perf-test.sh脚本来启动。 
  读者也可参考另外一份Kafka性能测试报告



文/modeyangg_cs(简书作者)
原文链接:http://www.jianshu.com/p/f78b773ddde5
著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权,并标注“简书作者”。

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