kafka客户端消费者吞吐量优化

问题背景

业务场景

mq消息消费实时性要求不高，期望可以牺牲一部分实时性，换取吞吐量，例如：数据库单条insert优化为batchInsert。优化后结果不符合预期：消费者消费消息的batchSize远小于实际配置的max.poll.records，导致在批量消息达到时想要聚合mq批量操作业务数据效果与单条处理效果类似。于是翻查影响kafka吞吐量的相关配置

原因分析

Kafka 的 poll() 方法返回的消息数量与 batch.size 参数并不是直接相关的，影响 Kafka 消费者 poll() 时能获取消息数量的因素有很多。让我们逐步分析这些因素，并探讨可能的优化方法。

影响 poll() 返回消息数量的因素

1. **max.poll.records**** 设置**
   • max.poll.records 限制了每次 poll() 获取的消息最大数量。即使 batch.size 设置得较大，如果 max.poll.records 较小，poll() 获取的消息数依然受限制。
2. 消息生产速度
   • 如果生产者写入 Kafka 的速度较慢，消费端的 poll() 方法在调用时可能没有足够的消息积累，因此无法返回足够多的消息。
   • 解决方案：监控生产者的写入速度和 Kafka 的积压情况，确保有足够的消息被生产和累积。
3. 分区数量与消费者线程数
   • 如果 Kafka topic 的分区数量较少，且每个消费者线程处理一个或多个分区，那么分区中的消息总量可能不足，导致每次 poll() 返回的消息数较少。
   • 解决方案：确保 topic 分区数量合理，并且适当增加消费者实例，以提高并行处理能力。
4. **fetch.min.bytes**** 和 **fetch.max.wait.ms** 设置**
   • fetch.min.bytes：消费者从 Kafka 获取消息时，设置了一个最小的字节数，当数据量不足时，Kafka 将等待更多的数据写入。
   • fetch.max.wait.ms：当 fetch.min.bytes 的数据量未达到时，Kafka 消费者会等待一定的时间再返回消息。如果设置过短，可能会在消息不足时提早返回。
   • 优化思路：增加 fetch.min.bytes 值，使消费者等待更多数据积累后再返回。同时适当调整 fetch.max.wait.ms，确保不会过早返回消息。
5. 消费者的 **poll()** 调用频率
   • 消费者应用程序调用 poll() 的频率也影响返回的消息数量。如果频繁调用 poll()，每次返回的消息可能较少。
   • 解决方案：适当调整 poll() 的调用频率，确保消费者等待足够的消息后再调用。
6. **session.timeout.ms**** 和 **heartbeat.interval.ms** 设置**
   • 如果这些参数配置不当，Kafka 消费者可能会因为过频繁发送心跳而导致每次 poll() 间隔较短，未能积累足够的消息。
   • 解决方案：增加 session.timeout.ms 和 heartbeat.interval.ms 的值，允许消费者有足够时间 poll() 更多消息。

优化建议

1. **增加 ****max.poll.records**
   • 将 max.poll.records 设置得更大，以确保每次 poll() 尽可能多地返回消息。例如，尝试将其从默认的 500 增加到 1000 或更大。
2. **调整 **fetch.min.bytes** 和 ****fetch.max.wait.ms**
   • 可以将 fetch.min.bytes 增加到 1MB 或 5MB，这样消费者将会等待 Kafka 收集到足够的消息再返回。也可以适当增加 fetch.max.wait.ms，让 Kafka 多等待一段时间再返回消息。
3. 监控消费者调用的频率
   • 适当降低 poll() 的调用频率，确保 Kafka 消费者有时间积累足够的数据。
4. 增加分区数
   • 确保 Kafka topic 有足够的分区，使得每个分区中可以累积足够的消息。此外，可以考虑增加消费者数量来并行处理消息。

通过这些配置调整，你可以增加每次 poll() 获取的消息数量，从而提高批量处理效率。

参数含义

**fetch.max.wait.ms**

• 描述: fetch.max.wait.ms 是 Kafka 消费者端的配置，表示当消费者从 Kafka broker 请求消息时，如果可用的数据量不足 fetch.min.bytes，消费者最多会等待的时间（毫秒）。当超出这个时间后，即使没有足够的数据，也会返回当前已经积累的消息。
• 用途:
  • 这个参数主要用于优化消费者在没有足够数据的情况下的等待时间。通过设定一个合理的 fetch.max.wait.ms，消费者可以等待更多数据积累来提高吞吐量，但不会因数据不足无限等待。
  • 如果消息到达频率低，消费者就会等待 fetch.max.wait.ms 毫秒后返回；如果数据积累足够快，消费者会尽早返回。
• 默认值: 通常默认值是 500 毫秒。
• 场景: 应用于从本地 Kafka broker 拉取消息的延迟和吞吐量控制。

**remote.fetch.max.wait.ms**

• 描述: remote.fetch.max.wait.ms 是 Kafka 远程存储机制相关的一个参数。远程存储是在 Kafka 3.0 引入的架构优化，允许将过期的日志段（log segments）存储在远程存储介质上，如云存储（Amazon S3，Google Cloud Storage 等），而不是一直保留在本地磁盘上。remote.fetch.max.wait.ms 控制 Kafka 代理从远程存储拉取过期日志段时，最大等待的时间。
• 用途:
  • 当消费者尝试读取的数据已经从本地磁盘迁移到远程存储时，Kafka 代理会从远程存储系统中拉取该段数据。remote.fetch.max.wait.ms 就是用来限制 Kafka 在从远程存储读取数据时的最大等待时间。
  • 远程存储拉取通常比本地拉取要慢，因为涉及外部存储系统，所以这个参数用于优化消费者在这种情况下的性能。
• 场景: 应用于 Kafka 从远程存储拉取过期消息的等待时间控制。

fetch.min.bytes

fetch.min.bytes 是 Kafka 消费者端的一个配置参数，它用于控制每次从 Kafka broker 拉取数据时的最小数据量。这个参数决定了消费者拉取消息时的行为，影响数据批量处理的效率和延迟。

参数作用：

• 功能：指定 Kafka broker 每次返回给消费者的消息的最小字节数。当消费者发起拉取请求时，Kafka broker 会等待消息积累到至少 fetch.min.bytes 指定的字节数后，再将数据返回给消费者。
• 如果 broker 在 fetch.max.wait.ms 时间内没有积累到足够的数据（即 fetch.min.bytes），它会返回当前可用的数据量，即使小于 fetch.min.bytes。

默认值：

• 默认值为 1，意味着 broker 不需要等待消息积累到一定的字节数，只要有消息（即使只有一条消息），就可以立即返回给消费者。

使用场景：

1. 高吞吐量场景：
   • 如果你的应用需要批量处理 Kafka 消息，可以将 fetch.min.bytes 设置得大一些，确保每次拉取的数据足够多，以减少频繁的网络请求。
   • 适合需要处理大批量数据的系统，比如数据分析或日志处理系统。这时，你可以设置较高的 fetch.min.bytes，让 Kafka broker 等待更多消息积累后再返回。
2. 低延迟场景：
   • 如果你希望 Kafka 消息能尽快被消费，不希望消费者等待消息积累，你可以将 fetch.min.bytes 保持默认值（1）。这时，broker 会在有数据可供消费时尽快返回，减少延迟。
   • 适合需要快速响应的系统，比如实时监控或流数据处理。

如果poll(100ms),fetch.max.wait.ms=500ms，那么100ms后mq未达到fetch.min.bytes。客户端会得到当前的records吗？

不会

例子：

假设有以下配置：

• fetch.min.bytes = 1MB
• fetch.max.wait.ms = 500ms
• 消费者调用了 poll() 向 broker 请求数据。

情况1：Broker 上的消息量 < 1MB

• 当消费者请求数据时，broker 上只有 500KB 的消息。
• Broker 会等到 fetch.max.wait.ms（500ms），试图等待更多消息的到达。
• 如果在 500ms 内消息累积达到了 1MB，broker 会立即返回这 1MB 的消息。
• 如果 500ms 过去了，仍然没有足够的消息（比如只有 700KB），broker 会返回这些 700KB 的消息。

情况2：Broker 上的消息量 >= 1MB

• 如果消费者请求时，broker 上已经有 1MB 或更多消息，broker 会立即返回这些消息，不再等待 fetch.max.wait.ms。

**fetch.max.wait.ms**** 与 **fetch.min.bytes** 配合的意义：**

• **fetch.min.bytes** 设置了消费者希望每次拉取的最小数据量，这样可以避免频繁拉取少量消息，提高吞吐量。
• **fetch.max.wait.ms** 防止消费者因为等不到足够多的消息而无限期等待，设置了一个时间上限。如果在这个时间内没有足够的数据，broker 仍然会返回已有的数据，避免消费者一直没有数据处理。

fetch.max.wait.ms 与 poll的超时应该相等比较合理，这样poll不会在mq消息量不足的时候拉到空数据空跑浪费cpu资源？

不是

理解两者的关系：

1. **fetch.max.wait.ms**：
   • 这是 Kafka broker 在消息不足时等待积累更多数据的最大时间。如果在这段时间内没有更多数据到达，broker 会返回已经积累的消息（即使小于 fetch.min.bytes）。
   • 主要目的是避免过于频繁的拉取请求，减少网络传输的开销，增加单次拉取的消息量。
2. **poll()**** 超时时间**：
   • 这是 Kafka 消费者客户端在本地等待 broker 返回数据的最大时间。
   • 如果在 poll() 超时时间内 broker 没有返回数据，poll() 会返回空结果，并且消费者会继续下一轮 poll()。
   • 主要目的是控制消费者的等待时间，以确保在没有数据的情况下不会阻塞太久。

两者的配合：

• 将 **fetch.max.wait.ms** 与 **poll()** 超时时间设置为相等：如果 poll() 的超时时间等于 fetch.max.wait.ms，理论上可以避免 poll() 过早返回空数据，因为 broker 正在等待积累足够的数据。

这种配置的好处是可以减少消费者空跑的概率，尤其是在消息量较小的场景中。它确保了在 poll() 的等待时间内，broker 至少有足够的时间来积累消息，最大限度地提高单次拉取的数据量。

• 实际应用中的权衡：
  • 在实际场景中，将 **fetch.max.wait.ms** 设置略小于 **poll()** 超时时间可能是更合理的选择。例如，你可以设置 fetch.max.wait.ms 为 500ms，poll() 超时时间为 600ms。这种配置让 broker 有足够时间积累数据，并且消费者 poll() 方法也有足够时间等待 broker 返回数据。
  • 如果 poll() 超时时间与 fetch.max.wait.ms 完全相等，有时可能会导致 poll() 稍微早于 broker 返回数据，从而造成一些无效的 poll() 调用。稍微延长 poll() 时间可以避免这一问题。

其他因素影响：

• 消息吞吐量和延迟：过长的 fetch.max.wait.ms 和 poll() 时间会增加数据的累积量，但也可能增加处理延迟。如果应用对实时性要求较高，可能需要缩短这两个时间，使得消费者更频繁地获取消息。
• CPU 和网络资源：延长这两个时间可以减少空跑和频繁的拉取请求，从而节省 CPU 和网络资源。但如果设置过长，可能会造成消费者响应不及时，特别是当消息积压严重时。

示例：

假设 fetch.max.wait.ms 设置为 500ms，poll() 超时时间设置为 600ms：

• 如果在 500ms 内 broker 积累了足够消息，broker 会立即返回数据，消费者的 poll() 将会在接收到消息后立刻处理。
• 如果 broker 在 500ms 内没有积累到足够的消息，它会返回当前可用的数据，poll() 超时不会过早触发，确保了消费者不会空跑。
• 如果 poll() 超时时间设置得比 fetch.max.wait.ms 短，消费者可能会在 broker 还未返回数据之前超时，导致空轮询。

总结：

• 一般建议：可以将 poll() 超时时间设置得稍微大于 fetch.max.wait.ms，这样可以确保 broker 有足够时间积累消息，同时避免 poll() 过早超时。
• 合理的设置：fetch.max.wait.ms = 500ms，poll() 超时 = 600ms。这样 broker 可以最大限度积累数据，消费者也有足够时间等待数据返回，避免空跑。

这种策略会帮助你在减少空轮询和提高批量处理效率之间找到平衡。