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Kafka如何實現(xiàn)每秒上百萬的超高并發(fā)寫入?

Kafka如何實現(xiàn)每秒上百萬的超高并發(fā)寫入?

作者:中華石杉 2019-03-06 09:36:12

開發(fā)

架構(gòu)

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Kafka 這篇文章來聊一下 Kafka 的一些架構(gòu)設(shè)計原理,這也是互聯(lián)網(wǎng)公司面試時非常高頻的技術(shù)考點(diǎn)。

公司主營業(yè)務(wù):成都做網(wǎng)站、成都網(wǎng)站制作、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳,提高企業(yè)的競爭能力。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化,感謝他們對我們的高要求,感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn),讓我們激情的團(tuán)隊有機(jī)會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。成都創(chuàng)新互聯(lián)公司推出海珠免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

 這篇文章來聊一下 Kafka 的一些架構(gòu)設(shè)計原理,這也是互聯(lián)網(wǎng)公司面試時非常高頻的技術(shù)考點(diǎn)。

Kafka 是高吞吐低延遲的高并發(fā)、高性能的消息中間件,在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有極為廣泛的運(yùn)用。配置良好的 Kafka 集群甚至可以做到每秒幾十萬、上百萬的超高并發(fā)寫入。

那么 Kafka 到底是如何做到這么高的吞吐量和性能的呢?這篇文章我們來詳細(xì)說一下。

頁緩存技術(shù) + 磁盤順序?qū)?/strong>

首先 Kafka 每次接收到數(shù)據(jù)都會往磁盤上去寫,如下圖所示:

 

那么在這里我們不禁有一個疑問了,如果把數(shù)據(jù)基于磁盤來存儲,頻繁的往磁盤文件里寫數(shù)據(jù),這個性能會不會很差?大家肯定都覺得磁盤寫性能是極差的。

沒錯,要是真的跟上面那個圖那么簡單的話,那確實這個性能是比較差的。

但是實際上 Kafka 在這里有極為優(yōu)秀和出色的設(shè)計,就是為了保證數(shù)據(jù)寫入性能,首先 Kafka 是基于操作系統(tǒng)的頁緩存來實現(xiàn)文件寫入的。

操作系統(tǒng)本身有一層緩存,叫做 Page Cache,是在內(nèi)存里的緩存,我們也可以稱之為 OS Cache,意思就是操作系統(tǒng)自己管理的緩存。

你在寫入磁盤文件的時候,可以直接寫入這個 OS Cache 里,也就是僅僅寫入內(nèi)存中,接下來由操作系統(tǒng)自己決定什么時候把 OS Cache 里的數(shù)據(jù)真的刷入磁盤文件中。

僅僅這一個步驟,就可以將磁盤文件寫性能提升很多了,因為其實這里相當(dāng)于是在寫內(nèi)存,不是在寫磁盤,大家看下圖:

 

接著另外一個就是 kafka 寫數(shù)據(jù)的時候,非常關(guān)鍵的一點(diǎn),它是以磁盤順序?qū)懙姆绞絹韺懙摹?/p>

也就是說,僅僅將數(shù)據(jù)追加到文件的末尾,不是在文件的隨機(jī)位置來修改數(shù)據(jù)。

普通的機(jī)械磁盤如果你要是隨機(jī)寫的話,確實性能極差,也就是隨便找到文件的某個位置來寫數(shù)據(jù)。

但是如果你是追加文件末尾按照順序的方式來寫數(shù)據(jù)的話,那么這種磁盤順序?qū)懙男阅芑旧峡梢愿鷮憙?nèi)存的性能本身也是差不多的。

所以大家就知道了,上面那個圖里,Kafka 在寫數(shù)據(jù)的時候,一方面基于 OS 層面的 Page Cache 來寫數(shù)據(jù),所以性能很高,本質(zhì)就是在寫內(nèi)存罷了。

另外一個,它是采用磁盤順序?qū)懙姆绞?,所以即使?shù)據(jù)刷入磁盤的時候,性能也是極高的,也跟寫內(nèi)存是差不多的。

基于上面兩點(diǎn),Kafka 就實現(xiàn)了寫入數(shù)據(jù)的超高性能。那么大家想想,假如說 Kafka 寫入一條數(shù)據(jù)要耗費(fèi) 1 毫秒的時間,那么是不是每秒就是可以寫入 1000 條數(shù)據(jù)?

但是假如 Kafka 的性能極高,寫入一條數(shù)據(jù)僅僅耗費(fèi) 0.01 毫秒呢?那么每秒是不是就可以寫入 10 萬條數(shù)據(jù)?

所以要保證每秒寫入幾萬甚至幾十萬條數(shù)據(jù)的核心點(diǎn),就是盡***可能提升每條數(shù)據(jù)寫入的性能,這樣就可以在單位時間內(nèi)寫入更多的數(shù)據(jù)量,提升吞吐量。

零拷貝技術(shù)

說完了寫入這塊,再來談?wù)勏M(fèi)這塊。

大家應(yīng)該都知道,從 Kafka 里我們經(jīng)常要消費(fèi)數(shù)據(jù),那么消費(fèi)的時候?qū)嶋H上就是要從 Kafka 的磁盤文件里讀取某條數(shù)據(jù)然后發(fā)送給下游的消費(fèi)者,如下圖所示:

 

那么這里如果頻繁的從磁盤讀數(shù)據(jù)然后發(fā)給消費(fèi)者,性能瓶頸在哪里呢?

假設(shè)要是 Kafka 什么優(yōu)化都不做,就是很簡單的從磁盤讀數(shù)據(jù)發(fā)送給下游的消費(fèi)者,那么大概過程如下所示:

  • 先看看要讀的數(shù)據(jù)在不在 OS Cache 里,如果不在的話就從磁盤文件里讀取數(shù)據(jù)后放入 OS Cache。
  • 接著從操作系統(tǒng)的 OS Cache 里拷貝數(shù)據(jù)到應(yīng)用程序進(jìn)程的緩存里,再從應(yīng)用程序進(jìn)程的緩存里拷貝數(shù)據(jù)到操作系統(tǒng)層面的 Socket 緩存里。
  • ***從 Socket 緩存里提取數(shù)據(jù)后發(fā)送到網(wǎng)卡,***發(fā)送出去給下游消費(fèi)。

整個過程,如下圖所示:

大家看上圖,很明顯可以看到有兩次沒必要的拷貝吧!一次是從操作系統(tǒng)的 Cache 里拷貝到應(yīng)用進(jìn)程的緩存里,接著又從應(yīng)用程序緩存里拷貝回操作系統(tǒng)的 Socket 緩存里。

而且為了進(jìn)行這兩次拷貝,中間還發(fā)生了好幾次上下文切換,一會兒是應(yīng)用程序在執(zhí)行,一會兒上下文切換到操作系統(tǒng)來執(zhí)行。

所以這種方式來讀取數(shù)據(jù)是比較消耗性能的。Kafka 為了解決這個問題,在讀數(shù)據(jù)的時候是引入零拷貝技術(shù)。

也就是說,直接讓操作系統(tǒng)的 Cache 中的數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)卡后傳輸給下游的消費(fèi)者,中間跳過了兩次拷貝數(shù)據(jù)的步驟,Socket 緩存中僅僅會拷貝一個描述符過去,不會拷貝數(shù)據(jù)到 Socket 緩存。

大家看下圖,體會一下這個精妙的過程:

通過零拷貝技術(shù),就不需要把 OS Cache 里的數(shù)據(jù)拷貝到應(yīng)用緩存,再從應(yīng)用緩存拷貝到 Socket 緩存了,兩次拷貝都省略了,所以叫做零拷貝。

對 Socket 緩存僅僅就是拷貝數(shù)據(jù)的描述符過去,然后數(shù)據(jù)就直接從 OS Cache 中發(fā)送到網(wǎng)卡上去了,這個過程大大的提升了數(shù)據(jù)消費(fèi)時讀取文件數(shù)據(jù)的性能。

而且大家會注意到,在從磁盤讀數(shù)據(jù)的時候,會先看看 OS Cache 內(nèi)存中是否有,如果有的話,其實讀數(shù)據(jù)都是直接讀內(nèi)存的。

如果 Kafka 集群經(jīng)過良好的調(diào)優(yōu),大家會發(fā)現(xiàn)大量的數(shù)據(jù)都是直接寫入 OS Cache 中,然后讀數(shù)據(jù)的時候也是從 OS Cache 中讀。

相當(dāng)于是 Kafka 完全基于內(nèi)存提供數(shù)據(jù)的寫和讀了,所以這個整體性能會極其的高。

說個題外話,下回有機(jī)會給大家說一下 Elasticsearch 的架構(gòu)原理,其實 ES 底層也是大量基于 OS Cache 實現(xiàn)了海量數(shù)據(jù)的高性能檢索的,跟 Kafka 原理類似。

總結(jié)

通過這篇文章對 Kafka 底層的頁緩存技術(shù)的使用,磁盤順序?qū)懙乃悸?,以及零拷貝技術(shù)的運(yùn)用,大家應(yīng)該就明白 Kafka 每臺機(jī)器在底層對數(shù)據(jù)進(jìn)行寫和讀的時候采取的是什么樣的思路,為什么它的性能可以那么高,做到每秒幾十萬的吞吐量。

這種設(shè)計思想對我們平時自己設(shè)計中間件的架構(gòu),或者是出去面試的時候,都有很大的幫助。

中華石杉:十余年 BAT 架構(gòu)經(jīng)驗,一線互聯(lián)網(wǎng)公司技術(shù)總監(jiān)。帶領(lǐng)上百人團(tuán)隊開發(fā)過多個億級流量高并發(fā)系統(tǒng)。現(xiàn)將多年工作中積累下的研究手稿、經(jīng)驗總結(jié)整理成文,傾囊相授。微信公眾號:石杉的架構(gòu)筆記(ID:shishan100)。


本文標(biāo)題:Kafka如何實現(xiàn)每秒上百萬的超高并發(fā)寫入?
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