【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

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目录
1、Kafka的客户端缓冲机制
2、内存缓冲造成的频繁GC问题
5 v/ y. _8 c7 ?% i0 H3、Kafka设计者实现的缓冲池机制
$ S* F* g5 d9 p, k0 z9 [4、总结一下
9 I. U9 z9 {, ]4 r“ 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？
# w, h% t* L, b1、Kafka的客户端缓冲机制
$ V) E, U5 V* U3 E! A! |! U
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。
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。
整个过程如下图所示：
" E# f9 \' U3 K

) ?. I0 ^2 H. i# n9 R
2 r6 Q% M! l4 O; k7 y7 N2、内存缓冲造成的频繁GC问题

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。
8 z) v% B* v% L6 B+ `7 e2 S1 m9 x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？
  b$ A: W1 h# g! a4 R  @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。
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。
3 \" {' S7 M. a; c" x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。
5 g0 z9 s( A' [4 g3 K+ s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。
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？
5 M7 Y% {9 S8 g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！
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

  Q1 ^# q" z% q; A$ G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。
: |4 ]2 ^# ~: e: j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。
- q$ [/ G" B: P; M0 F3、Kafka设计者实现的缓冲池机制

% k' Y  Z, L- a& L% B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
% [# Q2 `. O7 E4 w, n' P) }; q
3 j- e& G1 p5 @) D9 R, Z' w
) i/ R& Y; D! x: j! ^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。
5 w) M! {' z0 ?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？
6 z' {( a/ Q. x4 O0 H7 d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。
* E6 g+ I  b- h$ u' ]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：
9 I1 E+ w- L" w7 {2 t- {7 y4 {
2 W* J0 E& R5 V7 D" M( f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。
9 g# N8 n6 M! h/ d$ B  U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。
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。
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。
$ ~$ O  H3 `1 c$ x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 w; z" g# y3 O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。
4、总结一下
2 X+ w. I" e9 E( P- s9 h' q
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。
2 f& t2 {: o; N; G2 I3 F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。
5 M& p" J* H  N* H3 X2 J+ ~2 ?1 I# lEnd
3 a/ b7 G# O  V1 j9 k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,
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