Kafka上的优化经验

1. 平滑扩容

Motivation

kafka扩容⼀台新机器的流程

假如集群有 3 个 broker，⼀共有 4 个 TP，每个 3 副本，均匀分布。现在要扩容⼀台机器，

新 broker 加⼊集群后需要通过⼯具进⾏ TP 的迁移。⼀共迁移 3 个 TP 的副本到新 broker

上。等迁移结束之后，会重新进⾏ leader balance，最终的 TP 分布如图所示：

从微观的⻆度看，TP 从⼀台 broker 迁移到另⼀个 broker 的流程是怎么样的呢？咱们来看 下 TP3 第三个副本，从 broker1 迁移到 broker4 的过程，如下图所示，broker4 作为 TP3 的 follower，从 broker1 上最早的 offffset 进⾏获取数据，直到赶上最新的 offffset 为⽌，新副 本被放⼊ ISR 中，并移除 broker1 上的副本，迁移过程完毕。

但在现有的扩容流程中存有如下问题：数据迁移从 TP3 的最初的 offset 开始拷⻉数据，这 会导致⼤量读磁盘，消耗⼤量的 I/O 资源，导致磁盘繁忙，从⽽造成 produce 操作延迟增 ⻓，产⽣抖动。所以整体迁移流程不够平滑。我们看下实际的监控到的数据。从中可以看到 数据迁移中， broker1 上磁盘读量增⼤，磁盘 util 持续打满，produce 的 P999 的延迟陡增，极其不稳定。

改进⽅案

在迁移 TP 时，直接从 partition 最新的 offset 开始数据迁移，但是要同步保持⼀段时间，

主要是确保所有 consumer 都已经跟得上了。如图所示，再来看这个 TP3 的第三个副本从

broker1 迁移到 broker4 的过程。这次 broker4 直接从 broker1 最新的 offset 开始迁移，即

transfer start 这条竖线。此时，因为 consumer1 还没能跟得上，所以整个迁移过程需要保

持⼀段时间，直到 transfer end 这个点。这个时候，可以将 TP3 的新副本放到 ISR 中，同

时去掉 broker1 上的副本，迁移过程完毕。从这次的迁移过程中看，因为都是读最近的数

据，不会出现读⼤量磁盘数据的问题，仅仅多了⼀个副本的流量，基本对系统⽆影响。此

时，我们再来看下磁盘读量、磁盘 util、以及 produce 的延迟，从图中可知基本没有任何变

化。整体过程⾮常平滑，可以说通过这种⽅式很优雅地解决了 Kafka 平滑扩容问题，我们之

前也有在晚⾼峰期间做扩容的情况，但是从 Kafka 整体服务质量上看，对业务没有任何影

响。这个功能有⼀个 patch 可⽤： https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-8328

这个⽅案存在的问题

1. 快⼿的这个patch是针对kafka 0.10.2.0版本，其他版本不⽀持，如果我们引⼊的话，需要针对⽣产环境上的版本进⾏代码修改

2. 设计的缺陷：

a)replica直接从最新的produce offset进⾏复制，⽆法保证kafka⼀致性语义（所有的副本数据完全⼀致），最新的replica缺失now - retention_ms这段时间的数据，如果consumer想要通过⾃定义offset来消费历史数据，可能会抛异常（当这个replica变成leader时）;

b)replica从最新的produce offset进⾏同步，加⼊ISR的时机为 所有consumer offset全部⼤于起始同步offset,如果某个consumer group在此期间停⽌了消费测试⽤的group id），则会导致这个replica⼀直⽆法加⼊ISR

3. 这个patch只能在jdk 7 & scala 2.10编译通过，测试通过，在jdk 8 & scala 2.11环境下，测试⽆法通过

4. 社区的意⻅

 

5. 快⼿针对这个改进提了⼀个KIP，但是这个KIP已经被删掉了，没有找到他们当时对这个improvement的讨论

6. 这个patch kafka社区没有approve

2. Kafka RPC 队列隔离

Motivation

如图所示，Kafka RPC 框架中，⾸先由 accepter 从⽹络中接受连接，每收到⼀个连接，都

会交给⼀个⽹络处理线程（processer）处理，processor 在读取⽹络中的数据并将请求简单

解析处理后，放到 call 队列中，RPC 线程会从 call 队列中获取请求，然后进⾏ RPC 处理。

此时，假如 topic2 的写⼊出现延迟，例如是由于磁盘繁忙导致，则会最终将 RPC 线程池打

满，进⽽阻塞 call 队列，进⽽打满⽹络线程池，这样发到这个 broker 的所有请求都没法处

理了。

改进⽅案

解决这个问题的思路也⽐较直接，需要按照控制流、数据流分离，且数据流要能够按照

topic 做隔离。⾸先将 call 队列按照拆解成多个，并且为每个 call 队列都分配⼀个线程池。

在 call 队列的配置上，⼀个队列单独处理 controller 请求的队列（隔离控制流），其余多个

队列按照 topic 做 hash 的分散开（数据流之间隔离）。如果⼀个 topic 出现问题，则只会

阻塞其中的⼀个 RPC 处理线程池，以及 call 队列。这⾥还有⼀个需要注意的是 processor

在将请求放⼊ call 队列中，如果发现队列已满，则需要将请求⽴即失败掉（否则还是会被阻

塞）。这样就保障了阻塞⼀条链路，其他的处理链路是畅通的。

3. Cache改造

Motivation

我们都知道，Kafka 之所以有如此⾼的性能，主要依赖于 page cache，producer 的写操

作，broker 会将数据写⼊到 page cache 中，随后 consumer 发起读操作，如果短时间内

page cache 仍然有效，则 broker 直接从内存返回数据，这样，整体性能吞吐⾮常⾼。

但是由于 page cache 是操作系统层⾯的缓存，难于控制，有些时候，会受到污染，从⽽导

致 Kafka 整体性能的下降。我们来看 2 个例⼦：

 

第⼀个 case：consumer 的 lag 读会对 page cache 产⽣污染。

如图所示，假如有 2 个 consumer，1 个 producer。其中，蓝⾊ producer 在⽣产数据，蓝

⾊ consumer 正在消费数据，但是他们之间有⼀定的 lag，导致分别访问的是不同的 page

cache 中的 page。如果⼀个橙⾊ consumer 从 topic partition 最初的 offffset 开始消费数据

的话，会触发⼤量读盘并填充 page cache。其中的 5 个蓝⾊ topic 的 page 数据都被橙⾊

topic 的数据填充了。另外⼀⽅⾯，刚刚蓝⾊ producer ⽣产的数据，也已经被冲掉了。此

时，如果蓝⾊ consumer 读取到了蓝⾊ producer 刚刚⽣产的数据，它不得不再次将刚刚写

⼊的数据从磁盘读取到 page cache 中。综上所述，⼤ lag 的 consumer 会造成 cache 污

染。在极端情况下，会造成整体的吞吐下降。

第⼆个 case：follower 也会造成 page cache 的污染。

 

在图中 broker1 机器内部，其中 page cache 中除了包括蓝⾊ producer 写⼊的数据之外，

还包括橙⾊ follower 写⼊的数据。但是橙⾊ follower 写⼊的数据，在正常的情况下，之后不

会再有访问，这相当于将不需要再被访问的数据放⼊了 cache，这是对 cache 的浪费并造

成了污染。所以，很容易想到 Kafka 是否可以⾃⼰维护 cache 呢？⾸先，严格按照时间的

顺序进⾏ cache，可以避免异常 consumer 的 lag 读造成的 cache 污染。其次，控制

follower 的数据不进⼊ cache，这样阻⽌了 follower 对 cache 的污染，可以进⼀步提升

cache 的容量。

 

改进⽅案

我们在 broker 中引⼊了两个对象：⼀个是 block cache；另⼀个是 flflush queue。Producer

的写⼊请求在 broker 端⾸先会被以原 message 的形式写⼊ flflush queue 中，之后再将数据

写⼊到 block cache 的⼀个 block 中，之后整个请求就结束了。在 flflush queue 中的数据会

由其他线程异步地写⼊到磁盘中（会经历 page cache 过程）。⽽ follower 的处理流程保持

和原来⼀致，从其他 broker 读到数据之后，直接把数据写到磁盘（也会经历 page

cache）。这种模式保证了 block cache 中的数据全都是 producer 产⽣的，不会被 follower

污染。

对于 consumer ⽽⾔，在 broker 接到消费请求后，⾸先会从 block cache 中检索数据，如

果命中，则直接返回。否则，则从磁盘读取数据。这样的读取模式保障了 consumer 的

cache miss 读并不会填充 block cache，从⽽避免了产⽣污染，即使有⼤ lag 的 consumer

读磁盘，也仍然保证 block cache 的稳定。

接下来，我们看下 block cache 的微观设计，整个 block cache 由 3 个部分组成：

第⼀部分：2 类 block pool，维护着空闲的 block 信息，之所以分成 2 类，主要是因

segment 数据以及 segment 的索引⼤⼩不同，统⼀划分会导致空间浪费；

第⼆部分：先进先出的 block 队列，⽤于维护 block ⽣产的时序关系，在触发淘汰时，会优

先淘汰时间上最早的 block；

第三部分：TP+offffset 到有效 blocks 的索引，⽤于快速定位⼀个 block。⼀个 block 可以看

做是 segment 的⼀部分。segment 数据以及 segment 索引和 block 的对应关系如图所示。

最后，还有两个额外的线程：

eliminater 线程，⽤于异步进⾏ block cache 淘汰，当然，如果 produce 请求处理时，发现

block cache 满也会同步进⾏ cache 淘汰的；

异步写线程，⽤于将 flflush queue 中的 message 异步写⼊到磁盘中。

这个就是 Kafka cache 的整体设计，可以看出，已经很好地解决了上述的两个对 cache 污

染的问题了。

性能测试

我们搭建了 5 个 broker 的集群，其中⼀个换成了 Kafka cache 的版本。并创建了⼀个 150

个 partition 的 topic，3 副本。所以算上副本，⼀共有 450 个 partition，每台机器上 90 台

TP。之后我们 Mirror 了⼀个线上的流量数据，并启动 150 个 consumer，以总体 lag 450w

条数据开始读。

从图中可以看出，原始版本在这种情况下会造成⼤量的磁盘读，⽽ Kafka cache 版本没有任

何磁盘读取操作，这说明 Kafka cache 版本可以 cache 更多的有效数据，这点是排除了

follower 造成的污染，经过精细化统计，发现 Kafka cache 有效空间刚好为原版本的 2 倍

（正好和同⼀台 broker 中 TP 为 leader 和 follower 的数量⽐⼀致）。从恢复的时间上看，

由于排除了读磁盘以及多个 consumer 之间读可能会 cache 产⽣的污染，Kafka cache 的版

本也⽐原有版本速度要快了 30%。

除此之外，再看下改进后的 broker，从这个图中可以看出，produce 整个写⼊过程，先是同

步写⼊内存，然后再被异步刷⼊磁盘。虽然 page cache 的模式也是类似这种，但是 pagecache 会存在⼀定不稳定性（可能会触发同步写盘）。这个是我们上线 Kafka cache 版本前

后的 produce p999 的延迟对⽐。从图中可以看到：Kafka cache 版本⽐原来版本的延迟低

了很多，且稳定性有极⼤改进。

 

引⼊该⽅案存在的问题

1. ⽬前快⼿只提出了⼀个⾃⼰管理Cache的⽅案，没有公开源码，我们需要⾃⼰写代码实

现

2. 我们集群Kafka的版本⽬前不统⼀，在实现这个⽅案之前需要统⼀Kafka版本