提示- kafka线上部署需要注意这些

最新推荐文章于 2025-02-08 09:41:24 发布
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#kafka #分布式 #java

本文探讨了Kafka在Linux系统上的优势，包括I/O模型、数据网络传输效率和社区支持。Kafka利用Linux的epoll实现高效I/O，零拷贝技术提升数据传输速度，并在社区中有更好的支持。此外，文章还讨论了磁盘选择，如SSD与HDD的权衡，以及磁盘容量和带宽规划的计算方法。

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操作系统

目前常见的操作系统有三种：Linux、WindowsServer，相比之下Linux系统要更适合，当然部署在Linux上的生产环境是最多的。

Linux系统的优势主要集中在下面的三个方面上：

  • I/O模型的使用
  • 数据网络传输效率
  • 社区支持度

I/O模型的使用

主流的I/O模型通常有五种：阻塞式I/O、非阻塞式I/O、I/O多路复用、信号驱动I/O和异步I/O。每种 I/O 模型都有各自典型的使用场景，Java 中Socket对象的阻塞模式和非阻塞模式就对应于前两种模型；Linux系统中的系统调用select函数就属于I/O多路复用模型；epoll系统调用介于第三种和第四种之间；第五种模型，很少有linux系统支持，反而是windows系统提供了一个叫IOCP线程模型属于这一种。

Kafka底层使用了Java的selector，selector在Linux上的实现机制式epoll，而在Windows平台上的实现机制是select。因此在这一点上将Kafka部署在Linux上是有优势的，因为能获得更高效的I/O性能。

数据网络传输效率

Kafka需要在磁盘和网络之间进行大量的数据传输，Linux提供了零拷贝（Zero Copy）技术，而在Windows上必须使用Java 8的60更新版本才能使用这个技术。

社区支持度

社区目前对Windows平台上发现的Kafka Bug不做任何承诺。

磁盘

SSD与机械硬盘

kafka使用磁盘的方式多是顺序读写操作，一定程度上规避了机械磁盘最大的劣势，即随机读写慢。从这一点上来说，机械硬盘物美价廉，而它因易损坏而造成的可靠性差等缺陷，又由Kafka在软件曾冕提供机制来保证，故使用普通的机械磁盘是很划算的。

当然，一般我们认为SSD顺序写TPS大约是HDD的四倍，让出现生产者阻塞写入负载偏高是可纵向扩展使用SSD，当然也可横向扩展，增加更多的broker和HDD分散负载

磁盘阵列（RAID）

使用RAID的两个主要优势：

  • 提供冗余的磁盘存储空间
  • 提供负载均衡

对于Kafka而言，一方面Kafka自己实现了冗余机制来提高可靠性；另一方面通过分区的概念，Kafka也能在软件层面自行实现负载均衡。因此在线上环境使用RAID似乎变得不是那么重要了。

  • 追求性价比的公司可以不搭建RAID，使用普通磁盘组成存储空间即可。
  • 使用机械磁盘完全能够胜任Kafka线上环境。

磁盘容量

预估容量时，一般要考虑的方面：

  • 新增的消息数
  • 消息留存时间
  • 平均消息大小
  • 备份数
  • 是否启用压缩

例如：公司业务每天需要向Kafka集群发送一亿条消息，每份消息保存两份以防止消息丢失，另外消息默认保存两周时间。假设一条消息的平均大小是1KB。

每天一亿条1kb大小的消息，保存两份，那么一天使用的磁盘容量大概是 1亿 * 1KB * 2 / 1000 / 1000 = 200GB。一般情况下Kafka集群除了消息数据还有其他类型的数据，比如索引数据等，故我们再为这些数据预留出10%的磁盘空间，因此每天的总存储容量就是220GB。保存两周，即增提容量为220GB * 14，大约3TB左右。Kafka支持数据压缩，假设压缩比是0.75，最后你需要规划的容量大概就是0.75 * 3 = 2.25TB。

带宽

假如你要用一批千兆网卡的服务器处理一个业务的数据，其业务目标或SLA式在一小时内处理1TB的业务数据，那么需要多少台服务来完成的这个业务？

服务器网卡带宽是1Gbps，即每秒处理1Gb的数据，假设每台Kafka服务器都是安装在专属的机器上，也是就是说每台Kafka机器上没有混布其他服务。通常情况下你只能假设Kafka会用到70%的宽带资源，因为总要为其他应用程序或进程留一些资源。根据实际使用经验，超过70%的阈值就有网络丢包的可能性了，故70%的设定是一个比较合理的值，也是就是单台Kafka服务器最多也就能使用大约700Mb的带宽资源。

当然这只是他能使用的最大带宽资源，不能让Kafka服务器常规性使用这么多资源，故通常要再额外预留出2/3的资源，即单台服务器使用带宽700Mb/3 ≈ 240Mbps。这里的2/3其实是相当保守的，你可以结合自己机器的使用情况酌量减少此值。

根据我们的业务目标，一个小时内处理1TB数据，那么一秒大概需要处理1 * 1024 * 1024 * 8 / 60 / 60 ≈ 2336 Mb 的数据，除以240，约等于10台服务器。如果消息还需要额外复制两份，那么总的服务器台数还要乘以3，即30台。

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简介 Kafka 是一个由 LinkedIn 开发的分布式消息系统，它于2011年年初开源，现在由著名的 Apache 基金会维护与开发。 Kafka 使用 Scala 实现，被用作 LinkedIn 的活动流和运营数据处理的管道，现在也被诸多互联网企业广泛地用作数据流管道和消息系统， Kafka 是基于消息发布﹣订阅模式实现的消息系统。 下载 官网下载链接：https://kafka.apache.org/downloads 我下载的是Scala 2.12 - kafka_2.12-3.1.0.tgz
需要实现实时同步，并且本地与线上数据库都为主数据库
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07-25
<think>我们面对的是一个需要实时双向同步且仅同步部分表的需求。在ThinkPHP5.1中，没有内置的双向同步功能，因此我们需要设计一个方案来实现。实时双向同步意味着当本地数据库的指定表发生增删改时，需要立即同步到云数据库，反之亦然。同时，为了避免循环同步，我们需要一个机制来标记同步源。 核心思路： 1. 使用数据库的触发器（Trigger）或ThinkPHP的模型事件（Model Event）来捕获数据变化。 2. 由于是双向同步，且两个数据库都是主数据库，我们需要在同步时标记数据来源，避免同步的数据再次被同步（即避免循环同步）。 3. 同步操作通过队列异步执行，以提高性能并避免同步过程中的网络延迟影响主业务。 然而，由于数据库位于不同服务器，且需要实时双向同步，实现起来较为复杂。以下是一种基于ThinkPHP模型事件和消息队列的实现方案： 步骤1：在需要同步的数据表中增加一个标记字段（如`sync_flag`），用于标识数据来源（本地或云端），以及一个标记是否已同步的字段（如`is_synced`）或时间戳字段（如`sync_time`）。但注意，双向同步时，我们可能需要避免将同步过去的数据再次同步回来。 步骤2：利用模型事件（Model Event）在数据写入时触发同步操作。例如，在User模型的插入、更新、删除事件中，将变化的数据放入同步队列。 步骤3：使用消息队列（如Redis队列）来异步处理同步任务，实现解耦。 步骤4：编写队列任务，将变化的数据同步到另一个数据库。同时，在同步时设置标记，表明该数据是由同步操作写入的，这样就不会再次触发同步事件（避免循环同步）。 步骤5：同样，在云数据库端，也需要有相同的机制：捕获数据变化并同步回本地。 但是，由于ThinkPHP通常运行在本地服务器，云数据库端如何捕获变化？如果云数据库也有一个ThinkPHP应用运行，那么可以采用同样的机制。否则，可能需要使用数据库的触发器（Trigger）来捕获变化并调用本地接口。这里我们假设云数据库也有一个相同的应用（即两地部署相同的应用，且都能访问对方的数据库）。 由于复杂度较高，我们这里主要讨论本地应用如何实现双向同步（即本地应用负责将本地的变化同步到云，同时从云数据库拉取变化同步到本地）。但注意，双向同步需要解决冲突问题（例如同一记录在两端同时被修改），这需要设计冲突解决策略（如时间戳最新优先或人工干预）。 下面我们详细描述实现步骤： 方案一：基于模型事件和队列（适合本地应用主动推送本地变化，并定时拉取云端变化） 1. 在本地和云端的数据库连接配置中，分别配置两个数据库连接（如'local'和'cloud'），如之前所述。 2. 在需要同步的模型（如User模型）中，添加模型事件，例如： - afterInsert：插入后触发 - afterUpdate：更新后触发 - afterDelete：删除后触发 3. 在这些事件中，将变化的数据（包括操作类型：insert/update/delete）放入一个队列（可以使用Redis队列）。 4. 编写一个队列任务处理器，从队列中取出任务，根据操作类型将数据同步到云数据库。在同步时，我们设置一个标记（例如，在同步操作前设置一个环境变量或静态变量，表示当前操作是同步操作，避免触发模型事件）以避免循环触发。 5. 同时，我们需要定时从云数据库拉取变化（例如，使用时间戳字段记录数据更新时间，然后定时拉取更新时间大于上次拉取时间的数据）。拉取到的数据在写入本地数据库时，同样要避免触发同步事件（即标记为同步操作）。 6. 为了避免循环同步，我们在同步操作时，在数据中设置一个标记（例如，在同步写入的数据中设置一个字段`sync_source`的值为'remote'，表示来自远程同步），然后在模型事件中，如果发现数据中已经存在这个标记，则不触发同步事件。 具体实现： 步骤1：修改表结构（以User表为例） 添加字段： `last_updated_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, -- 用于记录最后更新时间（用于拉取） `sync_source` varchar(20) DEFAULT NULL, -- 记录数据来源：'local'表示本地产生，'remote'表示同步自远程（云端）。注意，在模型事件中，如果发现sync_source为'remote'，则跳过，不触发同步队列。 步骤2：在模型（User）中设置模型事件，并跳过同步操作的数据。 示例代码（application/common/model/User.php）： ```php <?php namespace app\common\model; use think\Model; use think\facade\Queue; class User extends Model { // 设置字段自动完成 protected $auto = ['sync_source']; // 在插入和更新时，如果未设置sync_source，则设置为'local' protected function setSyncSourceAttr($value) { return $value ?: 'local'; } // 模型事件 public static function onAfterInsert($user) { // 如果是同步操作写入的数据，则不触发同步事件 if ($user->sync_source != 'local') { return; } // 将新增操作放入同步队列 Queue::push('app\job\SyncData', ['action' => 'insert', 'data' => $user->toArray()]); } public static function onAfterUpdate($user) { if ($user->sync_source != 'local') { return; } // 将更新操作放入同步队列 Queue::push('app\job\SyncData', ['action' => 'update', 'data' => $user->toArray()]); } public static function onAfterDelete($user) { if ($user->sync_source != 'local') { return; } // 将删除操作放入同步队列 Queue::push('app\job\SyncData', ['action' => 'delete', 'data' => $user->toArray()]); } } ``` 步骤3：编写队列任务（application/job/SyncData.php） ```php <?php namespace app\job; use think\queue\Job; use think\facade\Db; class SyncData { public function fire(Job $job, $data) { // 执行同步操作到云数据库 try { // 连接云数据库 $cloudDb = Db::connect('cloud'); // 根据操作类型执行同步 switch ($data['action']) { case 'insert': // 插入数据时，标记sync_source为'remote'，这样云端在写入时就不会再触发同步事件（如果云端也有同样的应用） $data['data']['sync_source'] = 'remote'; $cloudDb->table('user')->insert($data['data']); break; case 'update': $data['data']['sync_source'] = 'remote'; $cloudDb->table('user')->update($data['data']); break; case 'delete': $cloudDb->table('user')->where('id', $data['data']['id'])->delete(); break; } // 删除任务 $job->delete(); } catch (\Exception $e) { // 记录日志 // 如果失败，可以尝试重新执行，但注意重试次数 if ($job->attempts() > 3) { $job->delete(); } else { $job->release(60); // 延迟60秒后重试 } } } } ``` 步骤4：定时从云端拉取变化（需要编写一个命令行任务，定时执行） 原理：记录上一次拉取的时间，然后拉取云端在上次拉取时间之后有变化的数据（包括新增、更新和删除？注意，删除操作需要特殊处理，因为被删除的数据在数据库中不再存在，所以通常的做法是在表中增加一个删除标记，而不是物理删除。或者，我们可以通过一个删除日志表来记录删除操作）。 但是，为了简化，我们假设使用逻辑删除（即使用`delete_time`字段标记删除），这样我们就可以通过`last_updated_at`字段来获取所有变化（包括删除，因为删除时也会更新`delete_time`，进而更新`last_updated_at`）。 拉取任务命令行（application/command/PullData.php）： ```php <?php namespace app\command; use think\console\Command; use think\console\Input; use think\console\Output; use think\facade\Db; class PullData extends Command { protected function configure() { $this->setName('pull:data') ->setDescription('Pull data changes from cloud database'); } protected function execute(Input $input, Output $output) { // 获取上次拉取的时间（可以存储在本地文件或数据库中） $lastPullTime = file_exists('last_pull_time.txt') ? file_get_contents('last_pull_time.txt') : '1970-01-01 00:00:00'; $newPullTime = date('Y-m-d H:i:s'); // 连接云数据库 $cloudDb = Db::connect('cloud'); // 查询User表在lastPullTime之后有变化的数据（包括被逻辑删除的） $users = $cloudDb->table('user') ->where('last_updated_at', '>', $lastPullTime) ->select(); // 连接本地数据库 $localDb = Db::connect('local'); // 遍历变化的数据 foreach ($users as $user) { // 注意：在写入本地数据库时，要设置sync_source为'remote'，避免触发同步事件 $user['sync_source'] = 'remote'; // 如果该记录在云端已被删除（假设使用逻辑删除，有delete_time字段） if (!empty($user['delete_time'])) { // 在本地也进行逻辑删除 $localDb->table('user') ->where('id', $user['id']) ->update(['delete_time' => $user['delete_time'], 'sync_source' => 'remote']); } else { // 判断本地是否存在 $exist = $localDb->table('user')->where('id', $user['id'])->find(); if ($exist) { // 更新 $localDb->table('user')->update($user); } else { // 新增 $localDb->table('user')->insert($user); } } } // 更新拉取时间 file_put_contents('last_pull_time.txt', $newPullTime); $output->writeln('Pull data completed!'); } } ``` 注意：这个拉取任务需要定时执行，例如每分钟执行一次。可以使用系统crontab或ThinkPHP的自带定时任务。 但是，这个方案并不是真正的实时，而是近实时。如果需要严格实时，拉取频率可以设置为每秒，但会增加数据库负担。 另外，删除操作的处理：如果使用物理删除，那么拉取任务无法获取到已删除的记录。因此，建议使用逻辑删除，或者单独记录删除操作的日志。 冲突解决：如果同一记录在本地和云端同时被修改，那么后同步的会覆盖先同步的。为了避免这种情况，我们可以使用时间戳，以最后修改为准（即比较`last_updated_at`）。在拉取任务中，如果发现云端的记录修改时间晚于本地，则覆盖本地；在推送队列中，如果本地的记录修改时间晚于云端，则覆盖云端。但这样仍然可能造成数据不一致（因为网络延迟，两地的修改顺序可能无法严格保证）。因此，对于关键业务，可能需要更复杂的冲突解决机制，如操作日志合并（类似git）或人工干预。 总结： 1. 使用模型事件和队列实现本地变化推送到云端。 2. 使用定时任务从云端拉取变化到本地。 3. 通过`sync_source`字段避免循环同步。 4. 使用逻辑删除以便跟踪删除操作。 这个方案可以扩展到多个表，只需在模型和拉取任务中指定表名即可。 注意：该方案仅适用于对实时性要求不是特别高（延迟在分钟级）的场景。如果要求严格实时，则需要使用数据库的触发器（Trigger）结合消息队列，或者使用数据库自带的同步工具（如MySQL的主从复制，但主从复制是单向的，且通常需要全表同步）。对于双向同步，可以考虑使用第三方工具，如SymmetricDS。 由于实现双向实时同步的复杂性，在业务允许的情况下，建议采用单一主数据库（如将云数据库作为主数据库，本地作为只读副本），或者使用分布式数据库中间件。 引用说明： 本方案参考了ThinkPHP的模型事件[^1]和队列机制，并结合了定时任务实现数据同步。 §§相关问题§§ 1. 如何避免双向同步中的数据冲突？ 2. 在ThinkPHP5.1中如何实现秒级的实时数据同步？ 3. 除了逻辑删除，还有哪些方法可以跟踪删除操作以实现同步？</think>在ThinkPHP5.1中实现本地数据库与云数据库的**实时双向同步**（双主架构），且仅同步部分表，可通过以下方案实现。核心思路是使用**数据库触发器+消息队列**的组合方案，结合ThinkPHP的事件监听机制。 --- ### 一、整体架构设计 ```mermaid graph LR A[本地数据库] -->|数据变更| B[MySQL触发器] C[云数据库] -->|数据变更| D[MySQL触发器] B --> E[RabbitMQ/Kafka] D --> E E --> F[ThinkPHP同步服务] F -->|写入| A F -->|写入| C ``` --- ### 二、具体实现步骤 #### 1. 配置双数据库连接 修改 `config/database.php`： ```php return [ 'default' => 'local', 'connections' => [ 'local' => [ // 本地数据库 'type' => 'mysql', 'hostname' => '127.0.0.1', // ...其他配置 ], 'cloud' => [ // 云数据库 'type' => 'mysql', 'hostname' => 'rds.aliyuncs.com', // ...其他配置 ] ] ]; ``` #### 2. 创建数据同步表（用于记录变更） ```sql CREATE TABLE `data_sync_queue` ( `id` INT AUTO_INCREMENT, `table_name` VARCHAR(50) NOT NULL, `operation` ENUM('INSERT','UPDATE','DELETE') NOT NULL, `data_id` INT NOT NULL, `source_db` ENUM('local','cloud') NOT NULL, `created_at` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB; ``` #### 3. 创建MySQL触发器（以`user`表为例） **在本地数据库创建：** ```sql DELIMITER $$ CREATE TRIGGER user_after_insert_local AFTER INSERT ON user FOR EACH ROW BEGIN INSERT INTO data_sync_queue (table_name, operation, data_id, source_db) VALUES ('user', 'INSERT', NEW.id, 'local'); END$$ DELIMITER ; -- 为UPDATE/DELETE创建类似触发器 ``` **在云数据库创建相同结构的触发器**（注意修改`source_db`为'cloud'） #### 4. 实现同步服务（ThinkPHP命令行） 创建 `application/command/SyncService.php`： ```php class SyncService extends Command { protected function execute(Input $input, Output $output) { while (true) { // 1. 获取待同步记录 $queueItems = Db::connect('local')->table('data_sync_queue') ->where('synced', 0) ->limit(100) ->select(); foreach ($queueItems as $item) { // 2. 根据操作类型同步数据 $this->syncItem($item); // 3. 标记为已同步 Db::connect($item['source_db']) ->table('data_sync_queue') ->where('id', $item['id']) ->update(['synced' => 1]); } sleep(1); // 每秒轮询 } } private function syncItem($item) { $targetDb = ($item['source_db'] === 'local') ? 'cloud' : 'local'; // 获取完整数据 $data = Db::connect($item['source_db']) ->table($item['table_name']) ->where('id', $item['data_id']) ->find(); // 执行同步操作 switch ($item['operation']) { case 'INSERT': Db::connect($targetDb)->table($item['table_name'])->insert($data); break; case 'UPDATE': Db::connect($targetDb)->table($item['table_name'])->update($data); break; case 'DELETE': Db::connect($targetDb)->table($item['table_name'])->delete($item['data_id']); break; } } } ``` #### 5. 启动同步服务 ```bash # 常驻进程运行同步服务 nohup php think sync_service > /dev/null 2>&1 & ``` --- ### 三、关键优化措施 1. **冲突解决策略**（重要！） - 添加版本号字段 `version INT DEFAULT 0` ```sql UPDATE user SET name='新值', version=version+1 WHERE id=1 AND version=当前版本 ``` - 同步时检查版本号，优先保留最新修改 2. **性能优化** ```php // 批量处理代替逐条同步 $this->syncItem($items); // 修改为批量处理 // 使用Redis暂存队列 Redis::lpush('sync_queue', json_encode($item)); ``` 3. **部分表同步控制** ```php // 在触发器中添加表过滤 IF NEW.table_name IN ('user', 'order') THEN -- 插入同步队列 END IF; ``` 4. **断点续传机制** ```php // 记录最后同步位置 file_put_contents('sync_position.log', $lastId); ``` --- ### 四、实时性保障方案 1. **MySQL的BINLOG监听** ```php // 使用Canal监听binlog $client = CanalConnectorFactory::createClient(); $client->connect('127.0.0.1', 11111); $client->subscribe('.*\..*'); while (true) { $message = $client->get(100); // 解析并处理变更 } ``` *需安装Canal服务[^1]* 2. **WebSocket实时推送** ```javascript // 前端监听数据变更 const ws = new WebSocket('ws://sync-server'); ws.onmessage = (event) => { console.log('数据已更新:', JSON.parse(event.data)); } ``` --- ### 五、部署建议 1. **双活数据中心架构** ```mermaid graph TB A[客户端] -->|读写| B[本地数据库] A -->|读写| C[云数据库] B <--> D[双向同步服务] C <--> D ``` 2. **安全措施** - 使用SSL加密数据库连接 - 同步服务添加IP白名单 - 敏感字段加密存储（如密码） > **重要提示**：双向同步复杂度较高，建议先在小规模数据测试。生产环境推荐使用专业的数据库同步工具如MaxWell、Debezium或阿里云DTS[^1]。 --- ### 六、同步方案对比 | 方案 | 实时性 | 开发难度 | 性能影响 | 适用场景 | |------|--------|----------|----------|----------| | 触发器+队列 | 秒级 | 中等 | 中等 | 中小型系统 | | Binlog监听 | 毫秒级 | 高 | 低 | 大型系统 | | 云服务DTS | 秒级 | 低 | 低 | 云上系统 | ---
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