這篇文章主要介紹了kafka真實環境如何部署，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

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操作系統選型

因為kafka服務端代碼是Scala語言開發的，因此屬于JVM系的大數據框架，目前部署最多的3類操作系統主要由Linux ，OS X 和Windows,但是部署在Linux數量最多，為什么呢？因為I/O模型的使用和數據網絡傳輸效率兩點。

1: 第一：Kafka新版本的Clients在設計底層網絡庫時采用了Java的Select模型，而在Linux實現機制是epoll,感興趣的讀者可以查詢一下epoll和select的區別，明確一點就是：kafka跑在Linux上效率更高，因為epoll取消了輪詢機制，換成了回調機制，當底層連接socket數較多時，可以避免CPU的時間浪費。
2: 第二：網絡傳輸效率上。kafka需要通過網絡和磁盤進行數據傳輸，而大部分操作系統都是通過Java的FileChannel.transferTo方法實現，而Linux操作系統則會調用sendFile系統調用，也即零拷貝（Zero Copy 技術），避免了數據在內核地址空間和用戶程序空間進行重復拷貝。

磁盤類型規劃

1: 機械磁盤（HDD）
一般機械磁盤尋道時間是毫秒級的，若有大量隨機I/O，則將會出現指數級的延遲，但是kafka是順序讀寫的，因此對于機械磁盤的性能也是不弱的，所以，基于成本問題可以考慮。
2: 固態硬盤（SSD）
讀寫速度可觀，沒有成本問題可以考慮。
JBOD (Just Bunch Of Disks ) 經濟實惠的方案，對數據安全級別不是非常非常高的情況下可以采用，建議用戶在Broker服務器上設置多個日志路徑，每個路徑掛載在不同磁盤上，可以極大提升并發的日志寫入速度。
3: RAID 磁盤陣列
常見的RAID是RAID10，或者稱為（RAID 1+0） 這種磁盤陣列結合了磁盤鏡像和磁盤帶化技術來保護數據，因為使用了磁盤鏡像技術，使用率只有50%，注意，LinkedIn公司采用的就是RAID作為存儲來提供服務的。那么弊端在什么地方呢？如果Kafka副本數量設置為3，那么實際上數據將存在6倍的冗余數據，利用率實在太低。因此，LinkedIn正在計劃更改方案為JBOD.

磁盤容量規劃

我們公司物聯網平臺每天大約能夠產生一億條消息，假設副本replica設置為2 （其實我們設置為3），數據留存時間為1周，平均每條上報事件消息為1K左右，那么每天產生的消息總量為：1億 乘 2 乘 1K 除以 1000 除以 1000 =200G磁盤。預留10%的磁盤空間，為210G。一周大約為1.5T。采用壓縮，平均壓縮比為0.5，整體磁盤容量為0.75T。
關聯因素主要有：

新增消息數
副本數
是否啟用壓縮
消息大小
消息保留時間

內存容量規劃

kafka對于內存的使用，并不過多依賴JVM 內存,而是更多的依賴操作系統的頁緩存，consumer若命中頁緩存，則不用消耗物理I/O操作。一般情況下，java堆內存的使用屬于朝生夕滅的，很快會被GC,一般情況下，不會超過6G，對于16G內存的機器，文件系統page cache 可以達到10-14GB。

1: 怎么設計page cache，可以設置為單個日志段文件大小，若日志段為10G,那么頁緩存應該至少設計為10G以上。
2: 堆內存最好不要超過6G。

CPU選擇規劃

kafka不屬于計算密集型系統，因此CPU核數夠多就可以，而不必追求時鐘頻率，因此核數選擇最好大于8。

網絡帶寬決定Broker數量

帶寬主要有1Gb/s 和10 Gb/s 。我們可以稱為千兆位網絡和萬兆位網絡。舉例如下：
我們的物聯網系統一天每小時都要處理1Tb的數據，我們選擇1Gb/b帶寬，那么需要選擇多少機器呢？

假設網絡帶寬kafka專用，且分配給kafka服務器70%帶寬，那么單臺Borker帶寬就是710Mb/s，但是萬一出現突發流量問題，很容易把網卡打滿，因此在降低1/3,也即240Mb/s。因為1小時處理1TTB數據，每秒需要處理292MB,1MB=8Mb，也就是2336Mb數據，那么一小時處理1TB數據至少需要2336/240=10臺Broker數據。冗余設計，最終可以定為20臺機器。

感謝你能夠認真閱讀完這篇文章，希望小編分享的“kafka真實環境如何部署”這篇文章對大家有幫助，同時也希望大家多多支持創新互聯，關注創新互聯行業資訊頻道，更多相關知識等著你來學習!

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