Kafka 集群在馬蜂窩大數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)化與應(yīng)用擴(kuò)展

作者：馬蜂窩技術(shù) 2020-01-03 09:53:36

開發(fā)

開發(fā)工具

Kafka Kafka 是當(dāng)下熱門的消息隊(duì)列中間件，它可以實(shí)時(shí)地處理海量數(shù)據(jù)，具備高吞吐、低延時(shí)等特性及可靠的消息異步傳遞機(jī)制，可以很好地解決不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的交流和傳遞問題。

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 Kafka 是當(dāng)下熱門的消息隊(duì)列中間件，它可以實(shí)時(shí)地處理海量數(shù)據(jù)，具備高吞吐、低延時(shí)等特性及可靠的消息異步傳遞機(jī)制，可以很好地解決不同系統(tǒng)間數(shù)據(jù)的交流和傳遞問題。

Kafka 在馬蜂窩也有非常廣泛的應(yīng)用，為很多核心的業(yè)務(wù)提供支撐。本文將圍繞 Kafka 在馬蜂窩大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用實(shí)踐，介紹相關(guān)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、在 Kafka 應(yīng)用的不同階段我們遇到了哪些問題以及如何解決、之后還有哪些計(jì)劃等。

Part.1.應(yīng)用場(chǎng)景

從 Kafka 在大數(shù)據(jù)平臺(tái)的應(yīng)用場(chǎng)景來看，主要分為以下三類：

第一類是將 Kafka 作為數(shù)據(jù)庫，提供大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)服務(wù)。從來源和用途兩個(gè)維度來說，可以將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分為業(yè)務(wù)端 DB 數(shù)據(jù)、監(jiān)控類型日志、基于埋點(diǎn)的客戶端日志(H5、WEB、APP、小程序)和服務(wù)端日志。

第二類是為數(shù)據(jù)分析提供數(shù)據(jù)源，各埋點(diǎn)日志會(huì)作為數(shù)據(jù)源，支持并對(duì)接公司離線數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫及分析系統(tǒng)，包括多維查詢、實(shí)時(shí) Druid OLAP、日志明細(xì)等。

第三類是為業(yè)務(wù)方提供數(shù)據(jù)訂閱。除了在大數(shù)據(jù)平臺(tái)內(nèi)部的應(yīng)用之外，我們還使用 Kafka 為推薦搜索、大交通、酒店、內(nèi)容中心等核心業(yè)務(wù)提供數(shù)據(jù)訂閱服務(wù)，如用戶實(shí)時(shí)特征計(jì)算、用戶實(shí)時(shí)畫像訓(xùn)練及實(shí)時(shí)推薦、反作弊、業(yè)務(wù)監(jiān)控報(bào)警等。

主要應(yīng)用如下圖所示：

Part.2.演進(jìn)之路

四個(gè)階段

早期大數(shù)據(jù)平臺(tái)之所以引入 Kafka 作為業(yè)務(wù)日志的收集處理系統(tǒng)，主要是考慮到它高吞吐低延遲、多重訂閱、數(shù)據(jù)回溯等特點(diǎn)，可以更好地滿足大數(shù)據(jù)場(chǎng)景的需求。但隨著業(yè)務(wù)量的迅速增加，以及在業(yè)務(wù)使用和系統(tǒng)維護(hù)中遇到的問題，例如注冊(cè)機(jī)制、監(jiān)控機(jī)制等的不完善，導(dǎo)致出現(xiàn)問題無法快速定位，以及一些線上實(shí)時(shí)任務(wù)發(fā)生故障后沒有快速恢復(fù)導(dǎo)致消息積壓等, 使 Kafka 集群的穩(wěn)定性和可用性得受到挑戰(zhàn)，經(jīng)歷了幾次嚴(yán)重的故障。

解決以上問題對(duì)我們來說迫切而棘手。針對(duì)大數(shù)據(jù)平臺(tái)在使用 Kafka 上存在的一些痛點(diǎn)，我們從集群使用到應(yīng)用層擴(kuò)展做了一系列的實(shí)踐，整體來說包括四個(gè)階段：

第一階段：版本升級(jí)。圍繞平臺(tái)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)方面存在的一些瓶頸和問題，我們針對(duì)目前的 Kafka 版本進(jìn)行技術(shù)選型，最終確定使用 1.1.1 版本。

第二階段：資源隔離。為了支持業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，我們完善了多集群建設(shè)以及集群內(nèi) Topic 間的資源隔離。

第三階段：權(quán)限控制和監(jiān)控告警。

首先在安全方面，早期的 Kafka 集群處于裸跑狀態(tài)。由于多產(chǎn)品線共用 Kafka，很容易由于誤讀其他業(yè)務(wù)的 Topic 導(dǎo)致數(shù)據(jù)安全問題。因此我們基于 SASL/ SCRAM + ACL 增加了鑒權(quán)的功能。

在監(jiān)控告警方面，Kafka 目前已然成為實(shí)時(shí)計(jì)算中輸入數(shù)據(jù)源的標(biāo)配，那么其中 Lag 積壓情況、吞吐情況就成為實(shí)時(shí)任務(wù)是否健康的重要指標(biāo)。因此，大數(shù)據(jù)平臺(tái)構(gòu)建了統(tǒng)一的 Kafka 監(jiān)控告警平臺(tái)并命名「雷達(dá)」，多維度監(jiān)控 Kafka 集群及使用方情況。

第四階段：應(yīng)用擴(kuò)展。早期 Kafka 在對(duì)公司各業(yè)務(wù)線開放的過程中，由于缺乏統(tǒng)一的使用規(guī)范，導(dǎo)致了一些業(yè)務(wù)方的不正確使用。為解決該痛點(diǎn)，我們構(gòu)建了實(shí)時(shí)訂閱平臺(tái)，通過應(yīng)用服務(wù)的形式賦能給業(yè)務(wù)方，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)申請(qǐng)、平臺(tái)的用戶授權(quán)、使用方監(jiān)控告警等眾多環(huán)節(jié)流程化自動(dòng)化，打造從需求方使用到資源全方位管控的整體閉環(huán)。

下面圍繞幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)為大家展開介紹。

核心實(shí)踐

1. 版本升級(jí)

之前大數(shù)據(jù)平臺(tái)一直使用的是 0.8.3 這一 Kafka 早期版本，而截止到當(dāng)前，Kafka 官方最新的 Release 版本已經(jīng)到了 2.3，于是長期使用 0.8 版本過程中漸漸遇到的很多瓶頸和問題，我們是能夠通過版本升級(jí)來解決的。

舉例來說，以下是一些之前使用舊版時(shí)常見的問題：

• 缺少對(duì) Security 的支持:存在數(shù)據(jù)安全性問題及無法通過認(rèn)證授權(quán)對(duì)資源使用細(xì)粒度管理
• broker under replicated：發(fā)現(xiàn) broker 處于 under replicated 狀態(tài)，但不確定問題的產(chǎn)生原因，難以解決。
• 新的 feature 無法使用：如事務(wù)消息、冪等消息、消息時(shí)間戳、消息查詢等。
• 客戶端的對(duì) offset 的管理依賴 zookeeper, 對(duì) zookeeper 的使用過重, 增加運(yùn)維的復(fù)雜度
• 監(jiān)控指標(biāo)不完善：如 topic、partition、broker 的數(shù)據(jù) size 指標(biāo), 同時(shí) kafka manager 等監(jiān)控工具對(duì)低版本 kafka 支持不好

同時(shí)對(duì)一些目標(biāo)版本的特性進(jìn)行了選型調(diào)研，如：

• 0.9 版本, 增加了配額和安全性, 其中安全認(rèn)證和授權(quán)是我們最關(guān)注的功能
• 0.10 版本，更細(xì)粒度的時(shí)間戳. 可以基于偏移量進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)查找，找到所要的時(shí)間戳。這在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理中基于 Kafka 數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)重播是極其重要的
• 0.11 版本, 冪等性和 Transactions 的支持及副本數(shù)據(jù)丟失/數(shù)據(jù)不一致的解決。
  • 冪等性意味著對(duì)于同一個(gè) Partition，面對(duì) Data 的多次發(fā)布，Kafka broker 端就可以做到自動(dòng)去重;
  • 對(duì) Transactions 的支持使一個(gè)事務(wù)下發(fā)布多條信息到多個(gè) Topic Partition 時(shí)，我們可以使它以原子性的方式被完成。在我們的下游消費(fèi)者中，很多都是用 Flink 做一些流處理的工作，因此在數(shù)據(jù)處理及故障恢復(fù)時(shí)僅一次語義則顯得尤為重要。而 0.11 版本對(duì)于事務(wù)的支持則可以保證與 Kafka 交互的 Flink 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)端到端僅一次語義, 支持 EOS 可以對(duì)數(shù)據(jù)可靠性有絕對(duì)要求, 比如交易、風(fēng)控等場(chǎng)景下的重要支持。
  • Leader Epoch：解決了原先依賴水位表示副本進(jìn)度可能造成的數(shù)據(jù)丟失/數(shù)據(jù)不一致問題。
• 1.1 版本，運(yùn)維性的提升。比如當(dāng) Controller Shut Down，想要關(guān)閉一個(gè) Broker 的時(shí)候，之前需要一個(gè)很長很復(fù)雜的過程在 1.0 版本得到很大的改善。

最終選擇 1.1 版本, 則是因?yàn)槌鲇?Camus 與 Kafka 版本的兼容性及 1.1 版本已經(jīng)滿足了使用場(chǎng)景中重要新特性的支持的綜合考量。這里再簡(jiǎn)單說一下 Camus 組件，同樣是由 Linkedin 開源，在我們的大數(shù)據(jù)平臺(tái)中主要作為 Kafka 數(shù)據(jù) Dump 到 HDFS 的重要方式。

2. 資源隔離

之前由于業(yè)務(wù)的復(fù)雜性和規(guī)模不大，大數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)于 Kafka 集群的劃分比較簡(jiǎn)單。于是，一段時(shí)間以后導(dǎo)致公司業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)混雜在一起，某一個(gè)業(yè)務(wù)主題存在的不合理使用都有可能導(dǎo)致某些 Broker 負(fù)載過重，影響到其他正常的業(yè)務(wù)，甚至某些 Broker 的故障會(huì)出現(xiàn)影響整個(gè)集群，導(dǎo)致全公司業(yè)務(wù)不可用的風(fēng)險(xiǎn)。

針對(duì)以上的問題，在集群改造上做了兩方面實(shí)踐

按功能屬性拆分獨(dú)立的集群

集群內(nèi)部 Topic 粒度的資源隔離

(1)集群拆分

按照功能維度拆分多個(gè) Kafka 物理集群，進(jìn)行業(yè)務(wù)隔離，降低運(yùn)維復(fù)雜度。

以目前最重要的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)使用來說, 目前拆分為三類集群，各類集群的功能定義如下：

• Log 集群：各端的埋點(diǎn)數(shù)據(jù)采集后會(huì)優(yōu)先落地到該集群, 所以這個(gè)過程不能出現(xiàn)由于 Kafka 問題導(dǎo)致采集中斷，這對(duì) Kafka 可用性要求很高。因此該集群不會(huì)對(duì)外提供訂閱，保證消費(fèi)方可控;同時(shí)該集群業(yè)務(wù)也作為離線采集的源頭，數(shù)據(jù)會(huì)通過 Camus 組件按小時(shí)時(shí)間粒度 dump 到 HDFS 中，這部分?jǐn)?shù)據(jù)參與后續(xù)的離線計(jì)算。
• 全量訂閱集群：該集群 Topic 中的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)是從 Log 集群實(shí)時(shí)同步過來的。上面我們提到了 Log 集群的數(shù)據(jù)是不對(duì)外的，因此全量集群就承擔(dān)了消費(fèi)訂閱的職責(zé)。目前主要是用于平臺(tái)內(nèi)部的實(shí)時(shí)任務(wù)中，來對(duì)多個(gè)業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)分析并提供分析服務(wù)。
• 個(gè)性定制集群：之前提到過，我們可以根據(jù)業(yè)務(wù)方需求來拆分、合并數(shù)據(jù)日志源，同時(shí)我們還支持定制化 Topic，該集群只需要提供分流后 Topic 的落地存儲(chǔ)。

集群整體架構(gòu)劃分如下圖：

(2)資源隔離

Topic 的流量大小是集群內(nèi)部進(jìn)行資源隔離的重要依據(jù)。例如，我們?cè)跇I(yè)務(wù)中埋點(diǎn)日志量較大的兩個(gè)數(shù)據(jù)源分別是后端埋點(diǎn)數(shù)據(jù)源 server-event 和端上的埋點(diǎn) mobile-event 數(shù)據(jù)源，我們要避免存儲(chǔ)兩個(gè)數(shù)據(jù)的主題分區(qū)分配到集群中同一個(gè) Broker 上的節(jié)點(diǎn)。通過在不同 Topic 進(jìn)行物理隔離，就可以避免 Broker 上的流量發(fā)生傾斜。

3. 權(quán)限控制和監(jiān)控告警

(1)權(quán)限控制

開始介紹時(shí)我們說過，早期 Kafka 集群沒有設(shè)置安全驗(yàn)證處于裸跑狀態(tài)，因此只要知道 Broker 的連接地址即可生產(chǎn)消費(fèi)，存在嚴(yán)重的數(shù)據(jù)安全性問題。

一般來說, 使用 SASL 的用戶多會(huì)選擇 Kerberos，但就平臺(tái) Kafka 集群的使用場(chǎng)景來說，用戶系統(tǒng)并不復(fù)雜，使用 Kerberos 就有些大材小用, 同時(shí) Kerberos 相對(duì)復(fù)雜，存在引發(fā)其他問題的風(fēng)險(xiǎn)。另外，在 Encryption 方面, 由于都是運(yùn)行在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境，所以并沒有使用 SSL 加密。

最終平臺(tái) Kafka 集群使用 SASL 作為鑒權(quán)方式, 基于 SASL/ SCRAM + ACL 的輕量級(jí)組合方式，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)創(chuàng)建用戶，保障數(shù)據(jù)安全。

(2)監(jiān)控告警

之前在集群的使用中我們經(jīng)常發(fā)現(xiàn)，消費(fèi)應(yīng)用的性能無緣無故變差了。分析問題的原因, 通常是滯后 Consumer 讀取的數(shù)據(jù)大概率沒有命中 Page- cache，導(dǎo)致 Broker 端機(jī)器的內(nèi)核要首先從磁盤讀取數(shù)據(jù)加載到 Page- cache 中后，才能將結(jié)果返還給 Consumer，相當(dāng)于本來可以服務(wù)于寫操作的磁盤現(xiàn)在要讀取數(shù)據(jù)了, 影響了使用方讀寫同時(shí)降低的集群的性能。

這時(shí)就需要找出滯后 Consumer 的應(yīng)用進(jìn)行事前的干預(yù)從而減少問題發(fā)生，因此監(jiān)控告警無論對(duì)平臺(tái)還是用戶都有著重大的意義。下面介紹一下我們的實(shí)踐思路。

整體方案：

整體方案主要是基于開源組件 Kafka JMX Metrics+OpenFalcon+Grafana：

• Kafka JMX Metrics：Kafka broker 的內(nèi)部指標(biāo)都以 JMX Metrics 的形式暴露給外部。1.1.1 版本 提供了豐富的監(jiān)控指標(biāo)，滿足監(jiān)控需要
• OpenFalcon：小米開源的一款企業(yè)級(jí)、高可用、可擴(kuò)展的開源監(jiān)控系統(tǒng)
• Grafana：Metrics 可視化系統(tǒng)，大家比較熟悉，可對(duì)接多種 Metrics 數(shù)據(jù)源。

關(guān)于監(jiān)控：

• Falcon-agent：部署到每臺(tái) Broker 上, 解析 Kafka JMX 指標(biāo)上報(bào)數(shù)據(jù)
• Grafana：用來可視化 Falcon Kafka Metrics 數(shù)據(jù)，對(duì) Cluster、Broker、Topic、Consumer 4 個(gè)角色制作監(jiān)控大盤。
• Eagle：獲取消費(fèi)組 Active 狀態(tài)、消費(fèi)組 Lag 積壓情況，同時(shí)提供 API，為監(jiān)控告警系統(tǒng)「雷達(dá)」提供監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)。

關(guān)于告警：

雷達(dá)系統(tǒng): 自研監(jiān)控系統(tǒng)，通過 Falcon 及 Eagle 獲取 Kafka 指標(biāo)，結(jié)合設(shè)定閾值進(jìn)行告警。以消費(fèi)方式舉例，Lag 是衡量消費(fèi)情況是否正常的一個(gè)重要指標(biāo)，如果 Lag 一直增加，必須要對(duì)它進(jìn)行處理。

發(fā)生問題的時(shí)候，不僅 Consumer 管理員要知道，它的用戶也要知道，所以報(bào)警系統(tǒng)也需要通知到用戶。具體方式是通過企業(yè)微信告警機(jī)器人自動(dòng)提醒對(duì)應(yīng)消費(fèi)組的負(fù)責(zé)人或使用者及 Kafka 集群的管理者。

監(jiān)控示例：

4. 應(yīng)用擴(kuò)展

(1)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訂閱平臺(tái)

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訂閱平臺(tái)是一個(gè)提供 Kafka 使用全流程管理的系統(tǒng)應(yīng)用，以工單審批的方式將數(shù)據(jù)生產(chǎn)和消費(fèi)申請(qǐng)、平臺(tái)用戶授權(quán)、使用方監(jiān)控告警等眾多環(huán)節(jié)流程化自動(dòng)化, 并提供統(tǒng)一管控。

核心思想是基于 Kafka 數(shù)據(jù)源的身份認(rèn)證和權(quán)限控制，增加數(shù)據(jù)安全性的同時(shí)對(duì) Kafka 下游應(yīng)用進(jìn)行管理。

(2)標(biāo)準(zhǔn)化的申請(qǐng)流程

無論生產(chǎn)者還是消費(fèi)者的需求，使用方首先會(huì)以工單的方式提出訂閱申請(qǐng)。申請(qǐng)信息包括業(yè)務(wù)線、Topic、訂閱方式等信息;工單最終會(huì)流轉(zhuǎn)到平臺(tái)等待審批;如果審批通過，使用方會(huì)分配到授權(quán)賬號(hào)及 Broker 地址。至此，使用方就可以進(jìn)行正常的生產(chǎn)消費(fèi)了。

(3)監(jiān)控告警

對(duì)于平臺(tái)來說，權(quán)限與資源是綁定的，資源可以是用于生產(chǎn)的 Topic 或消費(fèi)使用的 GroupTopic。一旦權(quán)限分配后，對(duì)于該部分資源的使用就會(huì)自動(dòng)在我們的雷達(dá)監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行注冊(cè)，用于資源整個(gè)生命的周期的監(jiān)控。

(4)數(shù)據(jù)重播

出于對(duì)數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性的考量，目前 Lamda 架構(gòu)已經(jīng)是大數(shù)據(jù)的一種常用架構(gòu)方式。但從另一方面來說， Lamda 架構(gòu)也存在資源的過多使用和開發(fā)難度高等問題。

實(shí)時(shí)訂閱平臺(tái)可以為消費(fèi)組提供任意位點(diǎn)的重置，支持對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)按時(shí)間、位點(diǎn)等多種方式的數(shù)據(jù)重播, 并提供對(duì) Kappa 架構(gòu)場(chǎng)景的支持，來解決以上痛點(diǎn)。

(5)主題管理

為什么提供主題管理?舉一些很簡(jiǎn)單的例子，比如當(dāng)我們想讓一個(gè)用戶在集群上創(chuàng)建他自己的 Kafka Topic，這時(shí)顯然是不希望讓他直接到一個(gè)節(jié)點(diǎn)上操作的。因此剛才所講的服務(wù)，不管是對(duì)用戶來講，還是管理員來講，我們都需要有一個(gè)界面操作它，因?yàn)椴豢赡芩腥硕纪ㄟ^ SSH 去連服務(wù)器。

因此需要一個(gè)提供管理功能的服務(wù)，創(chuàng)建統(tǒng)一的入口并引入主題管理的服務(wù)，包括主題的創(chuàng)建、資源隔離指定、主題元數(shù)據(jù)管理等。

(6)數(shù)據(jù)分流

在之前的架構(gòu)中, 使用方消費(fèi) Kafka 數(shù)據(jù)的粒度都是每個(gè) Kafka Topic 保存 LogSource 的全量數(shù)據(jù)，但在使用中很多消費(fèi)方只需要消費(fèi)各 LogSource 的部分?jǐn)?shù)據(jù)，可能也就是某一個(gè)應(yīng)用下幾個(gè)埋點(diǎn)事件的數(shù)據(jù)。如果需要下游應(yīng)用自己寫過濾規(guī)則，肯定存在資源的浪費(fèi)及使用便捷性的問題;另外還有一部分場(chǎng)景是需要多個(gè)數(shù)據(jù)源 Merge 在一起來使用的。

基于上面的兩種情況, 我人實(shí)現(xiàn)了按業(yè)務(wù)方需求拆分、合并并定制化 Topic 支持跨數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)合并及 appcode 和 event code 的任意組個(gè)條件的過濾規(guī)則。

Part.3.后續(xù)計(jì)劃

解決數(shù)據(jù)重復(fù)問題。為了解決目前平臺(tái)實(shí)時(shí)流處理中因故障恢復(fù)等因素導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)的問題，我們正在嘗試用 Kafka 的事務(wù)機(jī)制結(jié)合 Flink 的兩段提交協(xié)議實(shí)現(xiàn)端到端的僅一次語義。目前已經(jīng)在平臺(tái)上小范圍試用, 如果通過測(cè)試，將會(huì)在生產(chǎn)環(huán)境下推廣。

Consumer 限流。在一寫多讀場(chǎng)景中, 如果某一個(gè) Consumer 操作大量讀磁盤, 會(huì)影響 Produce 級(jí)其他消費(fèi)者操作的延遲。l因此，通過 Kafka Quota 機(jī)制對(duì) Consume 限流及支持動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值也是我們后續(xù)的方向

場(chǎng)景擴(kuò)展?；?Kafka 擴(kuò)展 SDK、HTTP 等多種消息訂閱及生產(chǎn)方式，滿足不同語言環(huán)境及場(chǎng)景的使用需求。

【本文是51CTO專欄作者馬蜂窩技術(shù)的原創(chuàng)文章，作者微信公眾號(hào)馬蜂窩技術(shù)(ID：mfwtech)】

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