如何为Kafka集群确定合适的分区数以及分区数过多带来的弊端，针对这个问题，这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答，希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

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Kafka高吞吐量的原因之一就是通过partition将topic中的消息保存到Kafka集群中不同的broker中。无论是Kafka的producer，还是consumer都可以并发操作topic中的partition，因此partition是Kafka并行度调优的最小单元。

理论上说，如果一个topic分区越多，理论上整个集群所能达到的吞吐量就越大。

但是，实际生产中Kafka topic的分区数真的配置越多越好吗？很显然不是！

分区数过多会有以下弊端：

一、客户端/服务器端需要使用的内存就越多  

Kafka0.8.2之后，在客户端producer有个参数batch.size，默认是16KB。它会为每个分区缓存消息，在数据积累到一定大小或者足够的时间时，积累的消息将会从缓存中移除并发往broker节点。这个功能是为了提高性能而设计，但是随着分区数增多，这部分缓存所需的内存占用也会更多。

与此同时，consumer端在消费消息时的内存占用、以及为达到更高的吞吐性能开启的consumer线程数也会随着分区数增加而增加。比如有10000个分区，同时consumer线程数要匹配分区数(大部分情况下是最佳的消费吞吐量配置)的话，那么在consumer client就要创建10000个线程，那么在consumer client就要创建10000个线程，也需要创建大约10000个Socket去获取分区数据。线程的开销成本很显然是不容小觑的！

此外，服务器端的开销也不小，如果阅读Kafka源码的话可以发现，服务器端的很多组件都在内存中维护了分区级别的缓存，比如controller，FetcherManager等，因此分区数越多，这种缓存的成本就越大。

二、文件句柄的开销  

在Kafka的broker中，每个partition都会对应磁盘文件系统的一个目录。在Kafka的数据日志文件目录中，每个日志数据段都会分配两个文件，一个索引文件和一个数据文件。当前版本的kafka，每个broker会为每个日志段文件打开一个index文件句柄和一个数据文件句柄。因此，随着partition的增多，所需要保持打开状态的文件句柄数也就越多，最终可能超过底层操作系统配置的文件句柄数量限制。

三、越多的分区可能增加端对端的延迟  

Kafka端对端延迟定义为producer端发布消息到consumer端接收消息所需要的时间，即consumer接收消息的时间减去producer发布消息的时间。

Kafka只有在消息提交之后，才会将消息暴露给消费者。例如，消息在所有in-sync副本列表同步复制完成之后才暴露。因此，in-sync副本复制所花时间将是kafka端对端延迟的最主要部分。在默认情况下，每个broker从其他broker节点进行数据副本复制时，该broker节点只会为此工作分配一个线程，该线程需要完成该broker所有partition数据的复制。

注意，上述问题可以通过增大kafka集群来进行缓解。例如，将1000个分区leader放到一个broker节点和放到10个broker节点，他们之间的延迟是存在差异的。在10个broker节点的集群中，每个broker节点平均需要处理100个分区的数据复制。此时，端对端的延迟将会从原来的数十毫秒变为仅仅需要几毫秒。

根据经验，如果你十分关心消息延迟问题，限制每个broker节点的partition数量是一个很好的主意：对于b个broker节点和复制因子为r的kafka集群，整个kafka集群的partition数量最好不超过100*b*r个，即单个partition的leader数量不超过100。

四、降低高可用性  

Kafka通过多副本复制技术，实现Kafka集群的高可用和稳定性。每个partition都会有多个数据副本，每个副本分别存在于不同的broker。所有的数据副本中，有一个数据副本为leader，其他的数据副本为follower。

在Kafka集群内部，所有的数据副本皆采用自动化的方式进行管理，并且确保所有的数据副本的数据皆保持同步状态。不论是producer端还是consumer端发往partition的请求，都通过leader数据副本所在的broker进行处理。当broker发生故障时，对于leader数据副本在该broker的所有partition将会变得暂时不可用。Kafka将会自动在其它数据副本中选择出一个leader，用于接收客户端的请求。这个过程由Kafka controller节点broker自动完成，主要是从Zookeeper读取和修改受影响partition的一些元数据信息。

在通常情况下，当一个broker有计划地停止服务时，那么controller会在服务停止之前，将该broker上的所有leader一个个地移走。由于单个leader的移动时间大约只需要花费几毫秒，因此从客户层面看，有计划的服务停机只会导致系统在很小时间窗口中不可用。（注：在有计划地停机时，系统每一个时间窗口只会转移一个leader，其他leader皆处于可用状态。）

然而，当broker非计划地停止服务时（例如，kill -9方式)，系统的不可用时间窗口将会与受影响的partition数量有关。假如，一个2节点的kafka集群中存在2000个partition，每个partition拥有2个数据副本。当其中一个broker非计划地宕机，所有1000个partition同时变得不可用。假设每一个partition恢复时间是5ms，那么1000个partition的恢复时间将会花费5秒钟。因此，在这种情况下，用户将会观察到系统存在5秒钟的不可用时间窗口。

而如果发生宕机的broker恰好是controller节点时：在这种情况下，新leader节点的选举过程在controller节点恢复到新的broker之前不会启动。controller节点的错误恢复将会自动地进行，但是新的controller节点需要从zookeeper中读取每一个partition的元数据信息用于初始化数据。例如，假设一个Kafka集群存在10000个partition，从zookeeper中恢复元数据时每个partition大约花费2ms，则controller的恢复将会增加约20秒的不可用时间窗口。

总而言之，通常情况下Kafka集群中越多的partition会带来越高的吞吐量。但是，如果Kafka集群中partition总量过大或者单个broker节点partition过多，都可能会对系统的可用性和消息延迟带来潜在的负面影响，需要引起我们的重视。

那么如何确定合理的分区数量呢？  

在partition级别上达到均衡负载是实现吞吐量的关键，合适的partition数量可以达到高度并行读写和负载均衡的目的，需要根据每个分区的生产者和消费者的目标吞吐量进行估计。

可以遵循一定的步骤来确定分区数：根据某个topic日常"接收"的数据量等经验确定分区的初始值，然后测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。假设它们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么numPartitions = Tt / max(Tp, Tc)

说明：Tp表示producer的吞吐量。测试producer通常是很容易的，因为它的逻辑非常简单，就是直接发送消息到Kafka就好了。Tc表示consumer的吞吐量。测试Tc通常与应用消费消息后进行什么处理的关系更大，相对复杂一些。

关于如何为Kafka集群确定合适的分区数以及分区数过多带来的弊端问题的解答就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，如果你还有很多疑惑没有解开，可以关注创新互联行业资讯频道了解更多相关知识。

文章标题：如何为Kafka集群确定合适的分区数以及分区数过多带来的弊端
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