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Kafka?Producer中的消息緩存模型圖解詳解

 更新時間:2022年04月15日 09:51:17   作者:石臻臻的雜貨鋪  
Kafka中消息是以Topic進行分類的,生產(chǎn)者生產(chǎn)消息,消費者消費消息,都是面向Topic的,下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于Kafka?Producer中消息緩存模型的相關(guān)資料,需要的朋友可以參考下

前言

在閱讀本文之前, 希望你可以思考一下下面幾個問題, 帶著問題去閱讀文章會獲得更好的效果。

  1. 發(fā)送消息的時候, 當(dāng)Broker掛掉了,消息體還能寫入到消息緩存中嗎?
  2. 當(dāng)消息還存儲在緩存中的時候, 假如Producer客戶端掛掉了,消息是不是就丟失了?
  3. 當(dāng)最新的ProducerBatch還有空余的內(nèi)存,但是接下來的一條消息很大,不足以加上上一個Batch中,會怎么辦呢?
  4. 那么創(chuàng)建ProducerBatch的時候,應(yīng)該分配多少的內(nèi)存呢?

什么是消息累加器RecordAccumulator

kafka為了提高Producer客戶端的發(fā)送吞吐量和提高性能,選擇了將消息暫時緩存起來,等到滿足一定的條件, 再進行批量發(fā)送, 這樣可以減少網(wǎng)絡(luò)請求,提高吞吐量。

而緩存這個消息的就是RecordAccumulator類.

整體模型圖

上圖就是整個消息存放的緩存模型,我們接下來一個個來講解。

消息緩存模型

上圖表示的就是 消息緩存的模型, 生產(chǎn)的消息就是暫時存放在這個里面。

  1. 每條消息,我們按照TopicPartition維度,把他們放在不同的Deque<ProducerBatch> 隊列里面。
    TopicPartition相同,會在相同Deque<ProducerBatch> 的里面。
  2. ProducerBatch : 表示同一個批次的消息, 消息真正發(fā)送到Broker端的時候都是按照批次來發(fā)送的,
    這個批次可能包含一條或者多條消息。
  3. 如果沒有找到消息對應(yīng)的ProducerBatch隊列, 則創(chuàng)建一個隊列。
  4. 找到ProducerBatch隊列隊尾的Batch,發(fā)現(xiàn)Batch還可以塞下這條消息,則將消息直接塞到這個Batch中
  5. 找到ProducerBatch隊列隊尾的Batch,發(fā)現(xiàn)Batch中剩余內(nèi)存,不夠塞下這條消息,則會創(chuàng)建新的Batch
  6. 當(dāng)消息發(fā)送成功之后, Batch會被釋放掉。

ProducerBatch的內(nèi)存大小

那么創(chuàng)建ProducerBatch的時候,應(yīng)該分配多少的內(nèi)存呢?

先說結(jié)論: 當(dāng)消息預(yù)估內(nèi)存大于batch.size的時候,則按照消息預(yù)估內(nèi)存創(chuàng)建, 否則按照batch.size的大小創(chuàng)建(默認16k).

我們來看一段代碼,這段代碼就是在創(chuàng)建ProducerBatch的時候預(yù)估內(nèi)存的大小

RecordAccumulator#append

       // 找到 batch.size 和 這條消息在batch中的總內(nèi)存大小的 最大值
       int size = Math.max(this.batchSize, AbstractRecords.estimateSizeInBytesUpperBound(maxUsableMagic, compression, key, value, headers));
       // 申請內(nèi)存
       buffer = free.allocate(size, maxTimeToBlock);

假設(shè)當(dāng)前生產(chǎn)了一條消息為M, 剛好消息M找不到可以存放消息的ProducerBatch(不存在或者滿了),那么這個時候就需要創(chuàng)建一個新的ProducerBatch了

預(yù)估消息的大小 跟batch.size 默認大小16384(16kb). 對比,取最大值用于申請的內(nèi)存大小的值。

那么, 這個消息的預(yù)估是如何預(yù)估的?純粹的是消息體的大小嗎?

DefaultRecordBatch#estimateBatchSizeUpperBound

預(yù)估需要的Batch大小,是一個預(yù)估值,因為沒有考慮壓縮算法從額外開銷

    /**
    * 使用給定的鍵和值獲取只有一條記錄的批次大小的上限。
    * 這只是一個估計,因為它沒有考慮使用的壓縮算法的額外開銷。
    **/
    static int estimateBatchSizeUpperBound(ByteBuffer key, ByteBuffer value, Header[] headers) {
        return RECORD_BATCH_OVERHEAD + DefaultRecord.recordSizeUpperBound(key, value, headers);
    }
  1. 預(yù)估這個消息M的大小 + 一個RECORD_BATCH_OVERHEAD的大小
  2. RECORD_BATCH_OVERHEAD是一個Batch里面的一些基本元信息,總共占用了 61B
  3. 消息M的大小也并不是單單的只有消息體的大小,總大小=(key,value,headers)的大小+MAX_RECORD_OVERHEAD
  4. MAX_RECORD_OVERHEAD :一條消息頭最大占用空間, 最大值為21B

也就是說創(chuàng)建一個ProducerBatch,最少就要83B .

比如我發(fā)送一條消息 " 1 " , 預(yù)估得到的大小是 86B, 跟batch.size(默認16384) 相比取最大值。 那么申請內(nèi)存的時候取最大值 16384 。

關(guān)于Batch的結(jié)構(gòu)和消息的結(jié)構(gòu),我們回頭單獨用一篇文章來講解

內(nèi)存分配

我們都知道RecordAccumulator里面的緩存大小是一開始定義好的, 由buffer.memory控制, 默認33554432 (32M)

當(dāng)生產(chǎn)的速度大于發(fā)送速度的時候,就可能出現(xiàn)Producer寫入阻塞。

而且頻繁的創(chuàng)建和釋放ProducerBatch,會導(dǎo)致頻繁GC, 所有kafka中有個緩存池的概念,這個緩存池會被重復(fù)使用,但是只有固定( batch.size)的大小才能夠使用緩存池。

PS:以下16k指得是 batch.size的默認值.

Batch的創(chuàng)建和釋放

1. 內(nèi)存16K 緩存池中有可用內(nèi)存

①. 創(chuàng)建Batch的時候, 會去緩存池中,獲取隊首的一塊內(nèi)存ByteBuffer 使用。

②. 消息發(fā)送完成,釋放Batch, 則會把這個ByteBuffer,放到緩存池的隊尾中,并且調(diào)用ByteBuffer.clear 清空數(shù)據(jù)。以便下次重復(fù)使用

2. 內(nèi)存16K 緩存池中無可用內(nèi)存

①. 創(chuàng)建Batch的時候, 去非緩存池中的內(nèi)存獲取一部分內(nèi)存用于創(chuàng)建Batch. 注意:這里說的獲取內(nèi)存給Batch, 其實就是讓 非緩存池nonPooledAvailableMemory 減少 16K 的內(nèi)存, 然后Batch正常創(chuàng)建就行了, 不要誤以為好像真的發(fā)生了內(nèi)存的轉(zhuǎn)移。

②. 消息發(fā)送完成,釋放Batch, 則會把這個ByteBuffer,放到緩存池的隊尾中,并且調(diào)用ByteBuffer.clear 清空數(shù)據(jù), 以便下次重復(fù)使用

3. 內(nèi)存非16K 非緩存池中內(nèi)存夠用

①. 創(chuàng)建Batch的時候, 去非緩存池(nonPooledAvailableMemory)內(nèi)存獲取一部分內(nèi)存用于創(chuàng)建Batch. 注意:這里說的獲取內(nèi)存給Batch, 其實就是讓 非緩存池(nonPooledAvailableMemory) 減少對應(yīng)的內(nèi)存, 然后Batch正常創(chuàng)建就行了, 不要誤以為好像真的發(fā)生了內(nèi)存的轉(zhuǎn)移。

②. 消息發(fā)送完成,釋放Batch, 純粹的是在非緩存池(nonPooledAvailableMemory)中加上剛剛釋放的Batch內(nèi)存大小。 當(dāng)然這個Batch會被GC掉

4. 內(nèi)存非16K 非緩存池內(nèi)存不夠用

①. 先嘗試將 緩存池中的內(nèi)存一個一個釋放到 非緩存池中, 直到非緩存池中的內(nèi)存夠用與創(chuàng)建Batch了

②. 創(chuàng)建Batch的時候, 去非緩存池(nonPooledAvailableMemory)內(nèi)存獲取一部分內(nèi)存用于創(chuàng)建Batch. 注意:這里說的獲取內(nèi)存給Batch, 其實就是讓 非緩存池(nonPooledAvailableMemory) 減少對應(yīng)的內(nèi)存, 然后Batch正常創(chuàng)建就行了, 不要誤以為好像真的發(fā)生了內(nèi)存的轉(zhuǎn)移。

③. 消息發(fā)送完成,釋放Batch, 純粹的是在非緩存池(nonPooledAvailableMemory)中加上剛剛釋放的Batch內(nèi)存大小。 當(dāng)然這個Batch會被GC掉

例如: 下面我們需要創(chuàng)建 48k的batch, 因為超過了16k,所以需要在非緩存池中分配內(nèi)存, 但是非緩存池中當(dāng)前可用內(nèi)存為0 , 分配不了, 這個時候就會嘗試去 緩存池里面釋放一部分內(nèi)存到 非緩存池。

釋放第一個ByteBuffer(16k) 不夠,則繼續(xù)釋放第二個,直到釋放了3個之后總共48k,發(fā)現(xiàn)內(nèi)存這時候夠了, 再去創(chuàng)建Batch。

注意:這里我們涉及到的 非緩存池中的內(nèi)存分配, 僅僅指的的內(nèi)存數(shù)字的增加和減少。

問題和答案

發(fā)送消息的時候, 當(dāng)Broker掛掉了,消息體還能寫入到消息緩存中嗎?

當(dāng)Broker掛掉了,Producer會提示下面的警告??, 但是發(fā)送消息過程中

這個消息體還是可以寫入到 消息緩存中的,也僅僅是寫到到緩存中而已。

WARN [Producer clientId=console-producer] Connection to node 0 (/172.23.164.192:9090) could not be established. Broker may not be available
當(dāng)最新的ProducerBatch還有空余的內(nèi)存,但是接下來的一條消息很大,不足以加上上一個Batch中,會怎么辦呢?

那么會創(chuàng)建新的ProducerBatch。

那么創(chuàng)建ProducerBatch的時候,應(yīng)該分配多少的內(nèi)存呢?

觸發(fā)創(chuàng)建ProducerBatch的那條消息預(yù)估大小大于batch.size ,則以預(yù)估內(nèi)存創(chuàng)建。
否則,以batch.size創(chuàng)建。

還有一個問題供大家思考:

當(dāng)消息還存儲在緩存中的時候, 假如Producer客戶端掛掉了,消息是不是就丟失了?

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Kafka Producer中消息緩存模型的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Kafka Producer消息緩存模型內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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