一、Kafka应用
本文主要总结当Kafka集群流量达到万亿级记录/天或者十万亿级记录/天甚至更高后，我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用、高可靠、高性能、高吞吐、安全的运行。
这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本，包括集群版本升级、数据迁移、流量限制、监控告警、负载均衡、集群扩/缩容、资源隔离、集群容灾、集群安全、性能优化、平台化、开源版本缺陷、社区动态等方面。本文主要是介绍核心脉络，不做过多细节讲解。下面我们先来看看Kafka作为数据中枢的一些核心应用场景。
下图展示了一些主流的数据处理流程，Kafka起到一个数据中枢的作用。
接下来看看我们Kafka平台整体架构；
1.1 版本升级
1.1.1 开源版本如何进行版本滚动升级与回退
1.1.1.2 源码改造如何升级与回退
由于在升级过程中，必然出现新旧代码逻辑交替的情况。集群内部部分节点是开源版本，另外一部分节点是改造后的版本。所以，需要考虑在升级过程中，新旧代码混合的情况，如何兼容以及出现故障时如何回退。
1.2 数据迁移
由于Kafka集群的架构特点，这必然导致集群内流量负载不均衡的情况，所以我们需要做一些数据迁移来实现集群不同节点间的流量均衡。Kafka开源版本为数据迁移提供了一个脚本工具“bin/kafka-reassign-partitions.sh”，如果自己没有实现自动负载均衡，可以使用此脚本。
开源版本提供的这个脚本生成迁移计划完全是人工干预的，当集群规模非常大时，迁移效率变得非常低下，一般以天为单位进行计算。当然，我们可以实现一套自动化的均衡程序，当负载均衡实现自动化以后，基本使用调用内部提供的API，由程序去帮我们生成迁移计划及执行迁移任务。需要注意的是，迁移计划有指定数据目录和不指定数据目录两种，指定数据目录的需要配置ACL安全认证。
1.2.1 broker间数据迁移
不指定数据目录
//未指定迁移目录的迁移计划 { "version":1, "partitions":[ {"topic":"yyj4","partition":0,"replicas":[1000003,1000004]}, {"topic":"yyj4","partition":1,"replicas":[1000003,1000004]}, {"topic":"yyj4","partition":2,"replicas":[1000003,1000004]} ] }
指定数据目录
//指定迁移目录的迁移计划 { "version":1, "partitions":[ {"topic":"yyj1","partition":0,"replicas":[1000006,1000005],"log_dirs":["/data1/bigdata/mydata1","/data1/bigdata/mydata3"]}, {"topic":"yyj1","partition":1,"replicas":[1000006,1000005],"log_dirs":["/data1/bigdata/mydata1","/data1/bigdata/mydata3"]}, {"topic":"yyj1","partition":2,"replicas":[1000006,1000005],"log_dirs":["/data1/bigdata/mydata1","/data1/bigdata/mydata3"]} ] }
1.2.2 broker内部磁盘间数据迁移
生产环境的服务器一般都是挂载多块硬盘，比如4块/12块等；那么可能出现在Kafka集群内部，各broker间流量比较均衡，但是在broker内部，各磁盘间流量不均衡，导致部分磁盘过载，从而影响集群性能和稳定，也没有较好的利用硬件资源。在这种情况下，我们就需要对broker内部多块磁盘的流量做负载均衡，让流量更均匀的分布到各磁盘上。
1.2.3 并发数据迁移
当前Kafka开源版本（2.1.1版本）提供的副本迁移工具“bin/kafka-reassign-partitions.sh”在同一个集群内只能实现迁移任务的串行。对于集群内已经实现多个资源组物理隔离的情况，由于各资源组不会相互影响，但是却不能友好的进行并行的提交迁移任务，迁移效率有点低下，这种不足直到2.6.0版本才得以解决。如果需要实现并发数据迁移，可以选择升级Kafka版本或者修改Kafka源码。
1.2.4 终止数据迁移
当前Kafka开源版本（2.1.1版本）提供的副本迁移工具“bin/kafka-reassign-partitions.sh”在启动迁移任务后，无法终止迁移。当迁移任务对集群的稳定性或者性能有影响时，将变得束手无策，只能等待迁移任务执行完毕（成功或者失败），这种不足直到2.6.0版本才得以解决。如果需要实现终止数据迁移，可以选择升级Kafka版本或者修改Kafka源码。
1.3 流量限制
1.3.1 生产消费流量限制
经常会出现一些突发的，不可预测的异常生产或者消费流量会对集群的IO等资源产生巨大压力，最终影响整个集群的稳定与性能。那么我们可以对用户的生产、消费、副本间数据同步进行流量限制，这个限流机制并不是为了限制用户，而是避免突发的流量影响集群的稳定和性能，给用户可以更好的服务。
如下图所示，节点入流量由140MB/s左右突增到250MB/s，而出流量则从400MB/s左右突增至800MB/s。如果没有限流机制，那么集群的多个节点将有被这些异常流量打挂的风险，甚至造成集群雪崩。
图片生产/消费流量限制官网地址：点击链接
对于生产者和消费者的流量限制，官网提供了以下几种维度组合进行限制（当然，下面限流机制存在一定缺陷，后面在“Kafka开源版本功能缺陷”我们将提到）：
/config/users/<user>/clients/<client-id> //根据用户和客户端ID组合限流 /config/users/<user>/clients/<default> /config/users/<user>//根据用户限流 这种限流方式是我们最常用的方式 /config/users/<default>/clients/<client-id> /config/users/<default>/clients/<default> /config/users/<default> /config/clients/<client-id> /config/clients/<default>
在启动Kafka的broker服务时需要开启JMX参数配置，方便通过其他应用程序采集Kafka的各项JMX指标进行服务监控。当用户需要调整限流阈值时，根据单个broker所能承受的流量进行智能评估，无需人工干预判断是否可以调整；对于用户流量限制，主要需要参考的指标包括以下两个：
（1）消费流量指标：ObjectName：kafka.server:type=Fetch,user=acl认证用户名称 属性：byte-rate（用户在当前broker的出流量）、throttle-time（用户在当前broker的出流量被限制时间）（2）生产流量指标：ObjectName：kafka.server:type=Produce,user=acl认证用户名称 属性：byte-rate（用户在当前broker的入流量）、throttle-time（用户在当前broker的入流量被限制时间）
1.3.2 follower同步leader/数据迁移流量限制
副本迁移/数据同步流量限制官网地址：链接
涉及参数如下：
//副本同步限流配置共涉及以下4个参数leader.replication.throttled.ratefollower.replication.throttled.rateleader.replication.throttled.replicasfollower.replication.throttled.replicas
辅助指标如下：
（1）副本同步出流量指标：ObjectName：kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=ReplicationBytesOutPerSec（2）副本同步入流量指标：ObjectName：kafka.server:type=BrokerTopicMetrics,name=ReplicationBytesInPerSec
