提示：本文可能已过期,请点击原文查看：Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(2)之kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)
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技术交流
申请配额(限流)
针对Topic粒度的配额如何生效的
测试kafka限流是否成功
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项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台
本文主要是讲解 针对Topic生产/消费 的限流配置; 如果不需要设置限流 则可忽略;
申请配额(限流)
不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制
默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:
user + clientid
user
clientid
如果kafka集群没有开启身份认证，则只能使用clientid方式来进行限流。
但是KaFkaManager是可以支持到Topic粒度的; 假如你对kafka配额机制原理非常清楚的话,那么你就很容易理解KM是怎么实现的了： 一言以蔽之, clientid+topic组成一个单独的clientId
当你需要对Topic限流的时候 就需要做如下操作了;
研发/运维 选中Topic点击申请配额
运维人员 审核 申请配额的申请
审核通过, 限流信息已经写入到Zookeeper中;
针对Topic粒度的配额如何生效的
我们来简单看看KafakaManager申请配额的代码
从代码中我们可以看到, 我们写入到 zk中的配额clients节点路径是 apppId.TopicName; 想要让配额生效, 那么我们在生产和消费Topic的时候, clientId 需要设置为apppId.TopicName的格式; 一个topic单独分配一个clientId; 这样看起来想要使用这个功能是不是还挺麻烦；但是滴滴的 kafka-gateway 帮我们实现了这个功能;
kafka-gateway: 这个是滴滴内部针对社区版kafka做了一些扩展,增强; 比如这个功能,kafka-gateway就帮我们自动解决了,不需要那么麻烦
当然我们也可以不用kafka-gateway，在每个Topic生产/消费那里根据上门的规则单独设置clientId
测试kafka限流是否成功
我们将Topic Test2的生产限流设置为0.000001
然后写一段发送消息的代码, 设置client.id = apppId.TopicName的格式; 然后不停的发送
@Test void contextLoads() { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "xxxxx"); props.put("acks", "all"); props.put("retries", 0); props.put("batch.size", 16384); props.put("linger.ms", 1); props.put("buffer.memory", 33554432); props.put("client.id", "appId_000001_cn.Test2"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props); for(int i = 0; i < 50000000; i++){ producer.send(new ProducerRecord<String, String>("Test2", Integer.toString(i), Integer.toString(i))); } producer.close(); }
检查是否发生限流
然后发现生产消息就被限流了;
这里的申请配额通过之后,实际上是去zk上更新了配置输入; 比如我申请配额为1M/s = 1024*1024=1048576kb
可以看到zk上的配置更新了
kafka-gatway 是滴滴内部未开源的kafka引擎,目前看来没有开源的打算,现在是作为企业服务,大概了解了下 新增的功能还是挺多的,配合Logi-KafkaManager使用效果比较好
