【架构设计的艺术】Kafka如何通过精妙的架构设计优化JVM GC问题

nitenite

欢迎关注头条号：石杉的架构笔记
周一至周五早八点半！精品技术文章准时送上！！！
精品学习资料获取通道，参见文末
目录
* O6 m/ C; w! n% G1、Kafka的客户端缓冲机制
1 o8 m: L' J; u  L( o9 l2、内存缓冲造成的频繁GC问题
3、Kafka设计者实现的缓冲池机制
4、总结一下
“ 这篇文章，同样给大家聊一个硬核的技术知识，我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想，来看你设计Kafka架构的技术大牛，是怎么优化JVM的GC问题的？
1、Kafka的客户端缓冲机制
) l  g6 _4 F9 }7 b  J+ @
" H/ d# P( H3 }+ S% H/ {首先，先得给大家明确一个事情，那就是在客户端发送消息给kafka服务器的时候，一定是有一个内存缓冲机制的。
& k# h0 Z1 T3 e& q! R8 P也就是说，消息会先写入一个内存缓冲中，然后直到多条消息组成了一个Batch，才会一次网络通信把Batch发送过去。
6 d8 ?8 o0 W& c6 C& P整个过程如下图所示：

3 b9 W4 l: p' I* _. i6 k
& U0 {7 A$ D, k: `/ H
- g$ C" c# ^. r, |3 U2、内存缓冲造成的频繁GC问题

: Z$ h4 M* x& \那么这种内存缓冲机制的本意，其实就是把多条消息组成一个Batch，一次网络请求就是一个Batch或者多个Batch。
这样每次网络请求都可以发送很多数据过去，避免了一条消息一次网络请求。从而提升了吞吐量，即单位时间内发送的数据量。
但是问题来了，大家可以思考一下，一个Batch中的数据，会取出来然后封装在底层的网络包里，通过网络发送出去到达Kafka服务器。
那么然后呢？这个Batch里的数据都发送过去了，现在Batch里的数据应该怎么处理？
4 m# {9 s# {- c8 y- o$ F% F0 I你要知道，这些Batch里的数据此时可还在客户端的JVM的内存里啊！那么此时从代码实现层面，一定会尝试避免任何变量去引用这些Batch对应的数据，然后尝试触发JVM自动回收掉这些内存垃圾。
. ^% n  i# j: U这样不断的让JVM回收垃圾，就可以不断的清理掉已经发送成功的Batch了，然后就可以不断的腾出来新的内存空间让后面新的数据来使用。
- u8 z3 ?1 {( u! a( f, }这种想法很好，但是实际线上运行的时候一定会有问题，最大的问题，就是JVM GC问题。
# v" Q( P# J1 v+ m5 A' r大家都知道一点，JVM GC在回收内存垃圾的时候，他会有一个“Stop the World”的过程，也就是垃圾回收线程运行的时候，会导致其他工作线程短暂的停顿，这样可以便于他自己安安静静的回收内存垃圾。
! F8 M3 `# X( g4 r0 Q  E这个也很容易想明白，毕竟你要是在回收内存垃圾的时候，你的工作线程还在不断的往内存里写数据，制造更多的内存垃圾，那你让人家JVM怎么回收垃圾？
+ X1 T* u+ Y! c3 U7 W" X9 }7 ~+ n这就好比在大马路上，如果地上有很多垃圾，现在要把垃圾都扫干净，最好的办法是什么？大家都让开，把马路空出来，然后清洁工就是把垃圾清理干净。
但是如果清洁工在清扫垃圾的时候，结果一帮人在旁边不停的嗑瓜子扔瓜子壳，吃西瓜扔西瓜皮，不停的制造垃圾，你觉得清洁工内心啥感受？当然是很愤慨了，照这么搞，地上的垃圾永远的都搞不干净了！
4 E4 Y1 }# Y* \" ^6 C7 b/ f通过了上面的语言描述，我们再来一张图，大家看看就更加清楚了

现在JVM GC是越来越先进，从CMS垃圾回收器到G1垃圾回收器，核心的目标之一就是不断的缩减垃圾回收的时候，导致其他工作线程停顿的时间。
% O  E- u% w( f3 @5 y, e/ \, t所以现在越是新款的垃圾回收器导致工作线程停顿的时间越短，但是再怎么短，他也还是存在啊！
所以说，如何尽可能在自己的设计上避免JVM频繁的GC就是一个非常考验水平的事儿了。
3、Kafka设计者实现的缓冲池机制
6 q) ?( B# \2 w( a, p' w3 j3 O
6 v/ ^% U1 q5 ?" |在Kafka客户端内部，对这个问题实现了一个非常优秀的机制，就是缓冲池的机制
( f$ l' ?1 r  @

, p' t$ E+ e; O7 ~6 T* v4 B简单来说，就是每个Batch底层都对应一块内存空间，这个内存空间就是专门用来存放写入进去的消息的。
然后呢，当一个Batch被发送到了kafka服务器，这个Batch的数据不再需要了，就意味着这个Batch的内存空间不再使用了。
此时这个Batch底层的内存空间不要交给JVM去垃圾回收，而是把这块内存空间给放入一个缓冲池里。
这个缓冲池里放了很多块内存空间，下次如果你又有一个新的Batch了，那么不就可以直接从这个缓冲池里获取一块内存空间就ok了？
5 w! L" t, O+ j3 X7 |- C3 q/ x然后如果一个Batch发送出去了之后，再把内存空间给人家还回来不就好了？以此类推，循环往复。
; T: k; ~3 d2 ]- T3 P同样，听完了上面的文字描述，再来一张图，看完这张图相信大伙儿就明白了：
0 f' v, J! A) w+ q5 o1 Z6 w
一旦使用了这个缓冲池机制之后，就不涉及到频繁的大量内存的GC问题了。
为什么呢？因为他可以上来就占用固定的内存，比如32MB。然后把32MB划分为N多个内存块，比如说一个内存块是16KB，这样的话这个缓冲池里就会有很多的内存块。
& B( l/ Y: b1 ?& c, Y' t, O" B然后你需要创建一个新的Batch，就从缓冲池里取一个16KB的内存块就可以了，然后这个Batch就不断的写入消息，但是最多就是写16KB，因为Batch底层的内存块就16KB。
6 t5 Q  U( }' L6 o7 X接着如果Batch被发送到Kafka服务器了，此时Batch底层的内存块就直接还回缓冲池就可以了。
( q! T* n/ X0 P. y, U! j2 [下次别人再要构建一个Batch的时候，再次使用缓冲池里的内存块就好了。这样就可以利用有限的内存，对他不停的反复重复的利用。因为如果你的Batch使用完了以后是把内存块还回到缓冲池中去，那么就不涉及到垃圾回收了。
如果没有频繁的垃圾回收，自然就避免了频繁导致的工作线程的停顿了，JVM GC问题是不是就得到了大幅度的优化？
1 d7 T6 }  C) @; k$ f- m没错，正是这个设计思想让Kafka客户端的性能和吞吐量都非常的高，这里蕴含了大量的优秀的机制。
那么此时有人说了，如果我现在把一个缓冲池里的内存资源都占满了，现在缓冲池里暂时没有内存块了，怎么办呢？
很简单，阻塞你的写入操作，不让你继续写入消息了。把你给阻塞住，不停的等待，直到有内存块释放出来，然后再继续让你写入消息。
% l# H% n, `$ a6 e4、总结一下

这篇文章我们从Kafka内存缓冲机制的设计思路开始，一直分析到了JVM GC问题的产生原因以及恶劣的影响。
/ J" C* h! f$ l; I# i0 D; [接着谈到了Kafka优秀的缓冲池机制的设计思想以及他是如何解决这个问题的，分析了很多Kafka作者在设计的时候展现出的优秀的技术设计思想和能力。
希望大家多吸取这里的精华，在以后面试或者工作的时候，可以把这些优秀的思想纳为己用。
- I: t( ~' r& Y  h" M. R' REnd
一大波微服务、分布式、高并发、高可用的原创系列文章正在路上,
欢迎关注头条号：石杉的架构笔记
% l& F  R9 E  x" j周一至周五早八点半！精品技术文章准时送上！！！
十余年BAT架构经验倾囊相授
' F1 }1 M* [- O( H! B

推荐阅读
1、拜托！面试请不要再问我Spring Cloud底层原理！
3 ]+ l, G5 V/ t+ Q& V( U2、微服务注册中心如何承载大型系统的千万级访问？
5 n- i8 ^, [& T3 F' ?7 T# L. q3、「性能优化之道」每秒上万并发下的Spring Cloud参数优化实战
  G$ d  U2 d) _, w9 t/ C4、「“剁手党”狂欢的背后」微服务架构如何保障99.99%的高可用？
0 o& \. ^4 q. e9 Z' j5、兄弟，用大白话告诉你小白都能看懂的Hadoop架构原理
8 [- K7 R. H) u6 H( n4 E6、大规模集群下Hadoop NameNode如何承载每秒上千次的高并发访问
7、「性能优化的秘密」Hadoop如何将TB级大文件的上传性能优化上百倍
8、拜托，面试请不要再问我TCC分布式事务的实现原理！
9、最终一致性分布式事务如何保障实际生产中99.99%高可用？
, d3 ~  L0 t) q4 u' ?2 k8 Q! o' U10、拜托，面试请不要再问我Redis分布式锁的实现原理
11、Hadoop底层算法如何优雅的将大规模集群性能提升10倍以上？
4 N; ]. c1 L: i& {% i/ x  @( c12、亿级流量系统架构之如何支撑百亿级数据的存储与计算
13、亿级流量系统架构之如何设计高容错分布式计算系统
14、亿级流量系统架构之如何设计承载百亿流量的高性能架构
1 R, Q+ M  X' h: |15、亿级流量系统架构之如何设计每秒十万查询的高并发架构
16、亿级流量系统架构之如何设计全链路99.99%高可用架构
% e: s. |4 G8 `8 L17、七张图彻底讲清楚ZooKeeper分布式锁的实现原理
18、大白话聊聊Java并发面试问题之volatile到底是什么？
19、大白话聊聊Java并发面试问题之Java 8如何优化CAS性能？
+ h5 O1 g# H/ {# b20、大白话聊聊Java并发面试问题之谈谈你对AQS的理解？
2 b! {7 Z$ ~3 U! M) h. }! a21、大白话聊聊Java并发面试问题之微服务注册中心的读写锁优化
) L# n$ Y! i3 w! a" p3 |: B3 a/ ^22、互联网公司的面试官是如何360°无死角考察候选人的？（上篇）
23、互联网公司面试官是如何360°无死角考察候选人的？（下篇）
24、「Java进阶面试系列之一」你们系统架构中为何要引入消息中间件？
7 ~2 [0 N2 ?! F" I5 _& I25、「Java进阶面试系列之二」系统架构引入消息中间件有什么缺点
/ q# b% T  J) `3 f! h: E26、「行走的Offer收割机」一位朋友斩获BAT技术专家Offer的面试经历
27、「Java进阶面试系列之三」消息中间件在你们项目里是如何落地的？
28、扎心！线上服务宕机时，如何保证数据100%不丢失？
29、 一次JVM FullGC的背后，竟隐藏着惊心动魄的线上生产事故！
2 \- E8 ~$ f! Z; u4 Q4 o30、「高并发优化实践」10倍请求压力来袭，你的系统会被击垮吗？
31、消息中间件集群崩溃，如何保证百万生产数据不丢失？
32、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（上）？
" `5 p0 i+ w( H+ n1 Y+ \3 J33、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（中）？
34、亿级流量系统架构之如何在上万并发场景下设计可扩展架构（下）？
; Q7 a! w) b% g6 V: n* n2 ?35、亿级流量架构第二弹：你的系统真的无懈可击吗？
# j5 r9 c/ v. ~1 k36、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（上）
& F  D1 M* E- S- e% t37、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（中）？
38、亿级流量系统架构之如何保证百亿流量下的数据一致性（下）？
& h, e2 _7 ]' f2 q9 [0 H! H# p39、互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（1）
# D: ~& i: ?9 o3 ?. c& Q4 L40、互联网面试必杀：如何保证消息中间件全链路数据100%不丢失（2）
41、面试大杀器：消息中间件如何实现消费吞吐量的百倍优化？
42、兄弟，用大白话给你讲小白都能看懂的分布式系统容错架构
43、从团队自研的百万并发中间件系统的内核设计看Java并发性能优化
8 C4 ^8 m+ i) p. P- X0 g44、如果20万用户同时访问一个热点缓存，如何优化你的缓存架构？
45、「非广告，纯干货」英语差的程序员如何才能无障碍阅读官方文档？
% s4 ?9 E) e6 M9 E  g* V46、面试最让你手足无措的一个问题：你的系统如何支撑高并发？
, h4 c% G$ n' R3 T8 X1 ]: a* w47、Java进阶必备：优雅的告诉面试官消息中间件该如何实现高可用架构
' A% r7 r* @) f: y48、「非广告，纯干货」中小公司的Java工程师应该如何逆袭冲进BAT？
49、拜托，面试请不要再问我分布式搜索引擎的架构原理！
# x# O/ [8 e1 ~/ w  o# w50、互联网大厂Java面试题：使用无界队列的线程池会导致内存飙升吗？
51、「码农打怪升级之路」行走江湖，你需要解锁哪些技能包？
52、「来自一线的血泪总结」你的系统上线时是否踩过这些坑？
9 S) N, K, \9 W53、【offer收割机必备】我简历上的Java项目都好low，怎么办？
" K) h+ P+ Y# U* \9 A54、【offer去哪了】我一连面试了十个Java岗，统统石沉大海！
55、支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？
) P+ B7 k5 Y. ]2 Y% o5 F- S56、高阶Java开发必备：分布式系统的唯一id生成算法你了解吗？
  Y1 t; R0 A2 s' L) u. F/ E/ N57、尴尬了！Spring Cloud微服务注册中心Eureka 2.x停止维护了咋办？
58、【Java高阶必备】如何优化Spring Cloud微服务注册中心架构？
* N" v; x- |4 ?# [6 h( l59、面试官：消息中间件如何实现每秒几十万的高并发写入？
/ D6 N" h3 q& f$ x; n60、【非广告，纯干货】三四十岁大龄程序员，该如何保持职场竞争力？
5 @3 \/ U6 n) O: Y0 T61、面试官：请谈谈写入消息中间件的数据，如何保证不丢失？
3 S8 S5 O( L# i+ ~0 Q. [62、【生产实践总结】支撑百万连接的系统应该如何设计其高并发架构？
1 r( p* K/ S$ w7 P63、面对BAT大厂的竞争对手时，小公司Java工程师是如何败北的？
64、【纯干货分享】小公司出身的我，是如何拿下知名独角兽公司offer
65、用小白都能看懂的大白话告诉你：什么是分布式计算系统？
66、老司机生产实践经验：线上系统的JVM内存是越大越好吗？
67、Java同学找工作最懵圈的问题：到底啥是分布式系统开发经验？
4 F$ \+ O( U/ a4 U67、尴尬的面试现场：说说你们系统有多大QPS？系统如何抗住高并发？
3 y5 v# e: T7 u% A  h# V0 K& D, @68、分享一套GitHub上stars 10000+的Java面试题（含解析）
. @: q) n$ q2 G8 D, M4 d+ f  ?# n69、小公司面试10连挂之后，我拿到了互联网一线大厂offer！
. e( b9 p& r. W1 f" ]70、【架构设计之道】这波操作，会把你的中间件架构带到另一个Level
2 g. x+ y9 F0 {6 p7 M71、三年努力，梦归阿里！
  M, z' R4 |+ O* e( g. k, e4 d& Y72、阿里三面，P9面试官是如何360°无死角考察候选人的？
73、如果让你设计一个消息中间件，如何将网络通信性能优化10倍以上？
74、简历写Kafka，面试官大概率会让你讲acks参数对消息持久化的影响
75、【嗅探底层】深入揭秘Synchronized在JVM是如何实现的？
  q/ w7 A3 X2 {. |5 Y76、面经分享:斩获7枚offer，入职阿里平台事业部！
+ r! f6 x" d; T, @: Q/ C7 @

- r% Y! [1 n' B# D1 d1 j来源：https://www.toutiao.com/a6687543307867783691/
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！