kafka真实环境如何部署

这篇文章主要介绍了kafka真实环境如何部署，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。

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操作系统选型

因为kafka服务端代码是Scala语言开发的，因此属于JVM系的大数据框架，目前部署最多的3类操作系统主要由Linux ，OS X 和Windows,但是部署在Linux数量最多，为什么呢？因为I/O模型的使用和数据网络传输效率两点。

1: 第一：Kafka新版本的Clients在设计底层网络库时采用了Java的Select模型，而在Linux实现机制是epoll,感兴趣的读者可以查询一下epoll和select的区别，明确一点就是：kafka跑在Linux上效率更高，因为epoll取消了轮询机制，换成了回调机制，当底层连接socket数较多时，可以避免CPU的时间浪费。
2: 第二：网络传输效率上。kafka需要通过网络和磁盘进行数据传输，而大部分操作系统都是通过Java的FileChannel.transferTo方法实现，而Linux操作系统则会调用sendFile系统调用，也即零拷贝（Zero Copy 技术），避免了数据在内核地址空间和用户程序空间进行重复拷贝。

磁盘类型规划

1: 机械磁盘（HDD）
一般机械磁盘寻道时间是毫秒级的，若有大量随机I/O，则将会出现指数级的延迟，但是kafka是顺序读写的，因此对于机械磁盘的性能也是不弱的，所以，基于成本问题可以考虑。
2: 固态硬盘（SSD）
读写速度可观，没有成本问题可以考虑。
JBOD (Just Bunch Of Disks ) 经济实惠的方案，对数据安全级别不是非常非常高的情况下可以采用，建议用户在Broker服务器上设置多个日志路径，每个路径挂载在不同磁盘上，可以极大提升并发的日志写入速度。
3: RAID 磁盘阵列
常见的RAID是RAID10，或者称为（RAID 1+0）这种磁盘阵列结合了磁盘镜像和磁盘带化技术来保护数据，因为使用了磁盘镜像技术，使用率只有50%，注意，LinkedIn公司采用的就是RAID作为存储来提供服务的。那么弊端在什么地方呢？如果Kafka副本数量设置为3，那么实际上数据将存在6倍的冗余数据，利用率实在太低。因此，LinkedIn正在计划更改方案为JBOD.

磁盘容量规划

我们公司物联网平台每天大约能够产生一亿条消息，假设副本replica设置为2 （其实我们设置为3），数据留存时间为1周，平均每条上报事件消息为1K左右，那么每天产生的消息总量为：1亿乘 2 乘 1K 除以 1000 除以 1000 =200G磁盘。预留10%的磁盘空间，为210G。一周大约为1.5T。采用压缩，平均压缩比为0.5，整体磁盘容量为0.75T。
关联因素主要有：

新增消息数
副本数
是否启用压缩
消息大小
消息保留时间

内存容量规划

kafka对于内存的使用，并不过多依赖JVM 内存,而是更多的依赖操作系统的页缓存，consumer若命中页缓存，则不用消耗物理I/O操作。一般情况下，java堆内存的使用属于朝生夕灭的，很快会被GC,一般情况下，不会超过6G，对于16G内存的机器，文件系统page cache 可以达到10-14GB。

1: 怎么设计page cache，可以设置为单个日志段文件大小，若日志段为10G,那么页缓存应该至少设计为10G以上。
2: 堆内存最好不要超过6G。

CPU选择规划

kafka不属于计算密集型系统，因此CPU核数够多就可以，而不必追求时钟频率，因此核数选择最好大于8。

网络带宽决定Broker数量

带宽主要有1Gb/s 和10 Gb/s 。我们可以称为千兆位网络和万兆位网络。举例如下：
我们的物联网系统一天每小时都要处理1Tb的数据，我们选择1Gb/b带宽，那么需要选择多少机器呢？

假设网络带宽kafka专用，且分配给kafka服务器70%带宽，那么单台Borker带宽就是710Mb/s，但是万一出现突发流量问题，很容易把网卡打满，因此在降低1/3,也即240Mb/s。因为1小时处理1TTB数据，每秒需要处理292MB,1MB=8Mb，也就是2336Mb数据，那么一小时处理1TB数据至少需要2336/240=10台Broker数据。冗余设计，最终可以定为20台机器。

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