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LinkedIn是如何优化Kafka的

| 作者 张卫滨 关注  他的粉丝 发布于 2015年9月22日. 估计阅读时间: 13 分钟 | 如何结合区块链技术,帮助企业降本增效?让我们深度了解几个成功的案例。

在LinkedIn的数据基础设施中,Kafka是核心支柱之一。来自LinkedIn的工程师曾经就Kafka写过一系列的专题文章,包括它的现状和未来如何规模化运行如何适应LinkedIn的开源策略以及如何适应整体的技术栈等。近日,来自LinkedIn的高级工程主管Kartik Paramasivam撰文分享了他们使用和优化Kafka的经验

LinkedIn在2011年7月开始大规模使用Kafka,当时Kafka每天大约处理10亿条消息,这一数据在2012年达到了每天200亿条,而到了2013年7月,每天处理的消息达到了2000亿条。在几个月前,他们的最新记录是每天利用Kafka处理的消息超过1万亿条,在峰值时每秒钟会发布超过450万条消息,每周处理的信息是1.34 PB。每条消息平均会被4个应用处理。在过去的四年中,实现了1200倍的增长。

随着规模的不断扩大,LinkedIn更加关注于Kafka的可靠性、成本、安全性、可用性以及其他的基础指标。在这个过程中,LinkedIn的技术团队在多个特性和领域都进行了有意义的探索。

LinkedIn在Kafka上的主要关注领域包括:

配额(Quotas)

在LinkedIn,不同的应用使用同一个Kafka集群,所以如果某个应用滥用Kafka的话,将会对共享集群的其他应用带来性能和SLA上的负面影响。有些合理的使用场景有可能也会带来很坏的影响,比如如果要重新处理整个数据库的所有数据的话,那数据库中的所有记录会迅速推送到Kafka上,即便Kafka性能很高,也会很容易地造成网络饱和和磁盘冲击。

Kartik Paramasivam绘图展现了不同的应用是如何共享Kafka Broker的:

为了解决这个问题,LinkedIn的团队研发了一项特性,如果每秒钟的字节数超过了一个阈值,就会降低这些Producer和Consumer的速度。对于大多数的应用来讲,这个默认的阈值都是可行的。但是有些用户会要求更高的带宽,于是他们引入了白名单机制,白名单中的用户能够使用更高数量的带宽。这种配置的变化不会对Kafka Broker的稳定性产生影响。这项特性运行良好,在下一版本的Kafka发布版中,所有的人就都能使用该特性了。

开发新的Consumer

目前的Kafka Consumer客户端依赖于ZooKeeper,这种依赖会产生一些大家所熟知的问题,包括ZooKeeper的使用缺乏安全性以及Consumer实例之间可能会出现的脑裂现象(split brain)。因此,LinkedIn与Confluent以及其他的开源社区合作开发了一个新的Consumer。这个新的Consumer只依赖于Kafka Broker,不再依赖于ZooKeeper。这是一项很复杂的特性,因此需要很长的时间才能完全应用于生产环境中。

在Kafka中,目前有两个不同类型的Consumer。如果Consumer希望完全控制使用哪个分区上的Topic的话,就要使用低级别的Consumer。在高级别的Consumer中,Kafka客户端会自动计算如何在Consumer实例之间分配Topic分区。这里的问题在于,如果使用低级别Consumer的话,会有许多的基本任务要去完成,比如错误处理、重试等等,并且无法使用高级别Consumer中的一些特性。在LinkedIn这个新的Consumer中,对低级别和高级别的Consumer进行了调和。

可靠性和可用性的提升

按照LinkedIn这样的规模,如果Kafka的新版本中有什么重要缺陷的话,就会对可靠性产生很大的影响。因此,LinkedIn技术团队一项很重要的任务就是发现和修正缺陷。他们在可靠性方面所做的增强包括:

Mirror Maker无损的数据传输:Mirror Maker是Kafka的一个组件,用来实现Kafka集群和Kafka Topic之间的数据转移。LinkedIn广泛使用了这项技术,但是它在设计的时候存在一个缺陷,在传输时可能会丢失数据,尤其是在集群升级或机器重启的时候。为了保证所有的消息都能正常传输,他们修改了设计,能够确保只有消息成功到达目标Topic时,才会认为已经完全消费掉了。

副本的延迟监控:所有发布到Kafka上的消息都会复制副本,以提高持久性。当副本无法“跟上”主版本(master)的话,就认为这个副本处于非健康的状态。在这里,“跟上”的标准指的是配置好的字节数延迟。这里的问题在于,如果发送内容很大的消息或消息数量不断增长的话,那么延迟可能会增加,那么系统就会认为副本是非健康的。为了解决这个问题,LinkedIn将副本延迟的规则修改为基于时间进行判断。

实现新的Producer:LinkedIn为Kafka实现了新的Producer,这个新的Producer允许将消息实现为管道(pipeline),以提升性能。目前该功能尚有部分缺陷,正在处于修复之中。

删除Topic:作为如此成熟的产品,Kafka在删除Topic的时候,会出现难以预料的后果或集群不稳定性,这一点颇令人惊讶。在几个月前,LinkedIn对其进行了广泛地测试并修改了很多缺陷。到Kafka的下一个主版本时,就能安全地删除Topic了。

安全性

在Kafka中,这是参与者最多的特性之一,众多的公司互相协作来解决这一问题。其成果就是加密、认证和权限等功能将会添加到Kafka中,在LinkedIn,预期在2015年能使用加密功能,在2016年能使用其他的安全特性。

Kafka监控框架

LinkedIn最近正在致力于以一种标准的方式监控Kafka集群,他们的想法是运行一组测试应用,这些应用会发布和消费Kafka Topic数据,从而验证基本的功能(顺序、保证送达和数据完整性等)以及端到端发布和消费消息的延时。除此之外,这个框架还可以验证Kafka新版本是否可以用于生产环境,能够确保新版本的Kafka Broker不会破坏已有的客户端。

故障测试

当拿到新的Kafka开源版本后,LinkedIn会运行一些故障测试,从而验证发生失败时Kafka新版本的质量。针对这项任务,LinkedIn研发了名为Simoorg的故障引导框架,它会产生一些低级别的机器故障,如磁盘写失败、关机、杀进程等等。

应用延迟监控

Consumer开发了名为Burrow的工具,能够监控Consumer消费消息的延迟,从而监控应用的健康状况。

保持Kafka集群平衡

LinkedIn在如下几个维度保证了集群的平衡:

感知机柜:在进行平衡时,很重要的一点是Kafka分区的主版本与副本不要放到同一个数据中心机柜上。如果不这样做的话,一旦出现机柜故障,将会导致所有的分区不可用。

确保Topic的分区公平地分发到Broker上:在为Kafka发布和消费消息确定了配额后,这项功能变得尤为重要。相对于将Topic的分区发布到同一个Broker节点上,如果Topic的分区能够均衡地分发到多个Broker上,那么相当的它有了更多的带宽。

确保集群节点的磁盘和网络容量不会被耗尽:如果几个Topic的大量分区集中到了集群上的少数几个节点上,那么很容易出现磁盘或网络容量耗尽的情况。

在LinkedIn,目前维护站点可靠性的工程师(Site Reliability Enginee,SRE)通过定期转移分区确保集群的平衡。在分区放置和重平衡方面,他们已经做了一些原始设计和原型实现,希望能够让系统更加智能。

在其他的数据系统中,将Kafka作为核心的组成部分

在LinkedIn,使用Espresso作为NoSQL数据库,目前他们正在将Kafka作为Espresso的备份机制。这将Kafka放到了站点延迟敏感数据路径的关键部分,同时还需要保证更高的消息传送可靠性。目前,他们做了很多的性能优化,保证消息传输的低延迟,并且不会影响消息传递的可靠性。

Kafka还会用于异步上传数据到Venice之中。除此之外,Kafka是Apache Samza实时流处理的一个重要事件源,同时Samza还使用Kafka作为持久化存储,保存应用的状态。在这个过程中,LinkedIn修改了一些重要的缺陷,并增强了Kafka的日志压缩特性。

LinkedIn的Kafka生态系统

除了Apache Kafka Broker、客户端以及Mirror Maker组件之外,LinkedIn还有一些内部服务,实现通用的消息功能:

支持非Java客户端:在LinkedIn,会有一些非Java应用会用到Kafka的REST接口,去年他们重新设计了Kafka的REST服务,因为原始的设计中并不能保证消息的送达。

消息的模式:在LinkedIn,有一个成熟的“模式(schema)注册服务”,当应用发送消息到Kafka中的时候,LinkedIn Kafka客户端会根据消息注册一个模式(如果还没有注册过的话)。这个模式将会自动在Consumer端用于消息的反序列化。

成本计算:为了统计各个应用对Kafka的使用成本,LinkedIn使用了一个Kafka审计Topic。LinkedIn客户端会自动将使用情况发送到这个Topic上,供Kafka审计服务读取并记录使用情况,便于后续的分析。

审计系统:LinkedIn的离线报告job会反映每小时和每天的事件情况,而事件从源Kafka Topic/集群/数据中心,到最后的HDFS存储是需要时间的。因此,Hadoop job需要有一种机制,保证某个时间窗口能够获得所有的事件。LinkedIn Kafka客户端会生成它们所发布和消费的消息数量。审计服务会记录这个信息,Hadoop以及其他的服务可以通过REST接口获取这一信息。

支持内容较大的消息:在LinkedIn,将消息的大小限定为1MB,但是有些场景下,无法满足这一限制。如果消息的发布方和使用方是同一个应用的话,一般会将消息拆分为片段来处理。对于其他的应用,建议消息不要超过1MB。如果实在无法满足该规则的话,消息的发送和消费方就需要使用一些通用的API来分割和组装消息片段,而在LinkedIn的客户端SDK中,他们实现了一种特性,能够自动将一条大的信息进行分割和重组。

目前,越来越多的国内外公司在使用Kafka,如Yahoo!、Twitter、Netflix和Uber等,所涉及的功能从数据分析到流处理不一而足,希望LinkedIn的经验也能够给其他公司一些借鉴。


感谢郭蕾对本文的审校。

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这数据也忒夸张了。。 by 孙 庚泽

“每天利用Kafka处理的消息超过1万亿条,在峰值时每秒钟会发布超过450万条消息。。”
太夸张了吧!!

Re: 这数据也忒夸张了。。 by Hu Dongqing

以Kafka的性能,这个量需要100台Broker

kafka的consumer写成customer了。。。 by 冷 血

kafka的consumer写成customer了。。。

Re: 这数据也忒夸张了。。 by 戚 辅光

确实,太牛掰了。

Re: 这数据也忒夸张了。。 by Lee Gavin

数据确实不准确:
“他们的最新记录是每天利用Kafka处理的消息超过1万亿条,在峰值时每秒钟会发布超过450万条消息”

以持续峰值发布来算全天的量【都去掉万】:450 * 3600 * 24 = 38,880,000,这离1亿还差好远!

Re: 这数据也忒夸张了。。 by micah gao

没错误,每秒发布450w消息,全天峰值3888万万个消息,每个消息平均被4个应用处理,所以极限情况下每天处理1.5万亿,超过1万亿

数据确实不准确:
“他们的最新记录是每天利用Kafka处理的消息超过1万亿条,在峰值时每秒钟会发布超过450万条消息”

以持续峰值发布来算全天的量【都去掉万】:450 * 3600 * 24 = 38,880,000,这离1亿还差好远!

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