誰是性能殺手？Kafka多Topic下啟用SSL時延增大問題分析-創(chuàng)新互聯(lián)

問題背景

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項目中將Kafka接口進(jìn)行RESTful封裝，在使用RESTful接口進(jìn)行性能測試時，發(fā)現(xiàn)Topic數(shù)增多后，開啟SSL與非SSL進(jìn)行測試，發(fā)現(xiàn)開啟SSL后性能下降得厲害。例如600個Topic總數(shù)每個Topic3分區(qū)3副本的場景下，使用1200個線程只發(fā)送10個Topic，開啟SSL的TPS只有3100，但是不開啟SSL性能達(dá)到11000。

其中測試客戶端會啟動多個線程，每個線程采用同步發(fā)送的方式調(diào)用RESTful API發(fā)送，即每次發(fā)送成功一條后才發(fā)送下一條。 客戶端會根據(jù)發(fā)送線程在Topic數(shù)之間進(jìn)行均分，例如1200個線程發(fā)送10個Topic，則每個Topic同時有120個線程進(jìn)行發(fā)送。

定位與分析過程

1.SSL性能下降

1.定位分析

開啟SSL是會導(dǎo)致性能下降的， 主要來自于CPU的耗時與JVM的具體實現(xiàn)，參見Kafka官網(wǎng)的解釋：

從我們之前測試的結(jié)果來看，高可靠場景SSL性能下降并沒有太厲害（從2.3W TPS下降到2.1W TPS）。應(yīng)該是觸發(fā)了某些其他問題。通過JStack查看啟動SSL下的堆棧，發(fā)現(xiàn)存在一些發(fā)送線程被Block?。?/p>

這個堆棧里面做的事情，是來自于java.security.SecureRandom要產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，采用”SHA1PRNG”算法。在sun/oracle的jdk里，這個隨機(jī)算法的的實現(xiàn)在底層依賴到操作系統(tǒng)提供的隨機(jī)數(shù)據(jù)，默認(rèn)用的是/dev/random，在讀取時，/dev/random設(shè)備會返回小于熵池噪聲總數(shù)的隨機(jī)字節(jié)。/dev/random可生成高隨機(jī)性的公鑰或一次性密碼本。若熵池空了，對/dev/random的讀操作將會被阻塞，直到收集到了足夠的環(huán)境噪聲為止。這個問題在網(wǎng)上也查到，主要是JDK提供的SecureRandom函數(shù)存在1個全局的鎖，在熵源不足且SSL線程多的時候很容易碰到這個問題，具體見：

https://github.com/netty/netty/issues/3639

http://bugs.java.com/view_bug.do?bug_id=6521844

2.解決措施

措施一：更新JDK

目前這個問題是在OpenJDK 1.8中解決了，可以通過升級JDK到使用OpenJDK，但是這個方案不太好替換，并且OpenJDK和原來有什么不兼容還不清楚。

措施二：采用非阻塞的熵源: /dev/urandom

通過設(shè)置-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom宏，隨機(jī)數(shù)時選擇/dev/urandom，它會重復(fù)地使用熵池中的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)據(jù)避免阻塞，不過隨機(jī)安全性會降低。

2.Topic多情況下性能下降

1.定位分析

發(fā)現(xiàn)在Topic600個情況下，非SSL與SSL的時延其實差距并沒有原先發(fā)現(xiàn)的問題那么大，以下是我們用SDK接口測試的時延數(shù)據(jù)：

600個 Topic總量下，400個線程同時發(fā)送10個Topic，非SSL與SSL時延對比：

可以看出時延差距在20%之內(nèi)，主要的時延增加來自于Topic增多導(dǎo)致的。

為什么Topic增多會導(dǎo)致時延增多？針對這個問題通過在程序進(jìn)行打點測試，以下是在不同的Topic數(shù)量情況下，針對10個Topic，總發(fā)送5000條消息的場景下，非SSL時延對比：

其中總時延 = 消息的待發(fā)送隊列等待時延 + 服務(wù)端處理平均時延 + 網(wǎng)絡(luò)發(fā)送與響應(yīng)時延。

從上面的表格可以看出基本上每個處理環(huán)節(jié)上都增加了時延4~5倍。為什么會出現(xiàn)這種情況？分析如下可能點：

1、磁盤的寫速度變慢

2、Server由于Topic多需要過濾信息變慢

3、復(fù)制處理在多Topic下變慢。即使無數(shù)據(jù)，多Topic下復(fù)制線程也會一直發(fā)送空請求

4、Topic多資源占用大

通過逐一分析、排除與測試，主要原因還是在第三點：服務(wù)端在復(fù)制處理在Topic數(shù)量多的情況下變慢導(dǎo)致的。

例如10個Topic的時候，如果用10個復(fù)制線程（目前性能測試就是配置10）用于副本復(fù)制，則每個復(fù)制線程會分配到1個Topic；而當(dāng)Topic有600個的時候，如果還是10個復(fù)制線程用于副本復(fù)制，則每個復(fù)制線程會分配到60個Topic。 如果此時只發(fā)送前10個Topic的時候，很有可能只有1個復(fù)制線程在工作，其他的復(fù)制線程由于分配到的Topic沒有數(shù)據(jù)，基本處于空閑狀態(tài)。

2.解決措施

既然復(fù)制線程變慢，我們可以通過繼續(xù)增加復(fù)制線程的方式提高性能，在600個Topic場景只發(fā)送10個Topic場景下，我們把復(fù)制線程提升到60個，這樣10個Topic能盡可能分配到不同的復(fù)制線程中，提高了復(fù)制的速度。以下是實際測試結(jié)果：

可以看到增加到60個fetch線程后，時延變?yōu)?00ms左右。同時原來的環(huán)境下，通過增加復(fù)制線程（修改配置num.replica.fetchers=60），在原環(huán)境下1200個發(fā)送線程即使啟動SSL，性能也能達(dá)到11000+。

性能提升措施總結(jié)

RESTful API是同步接口，但是內(nèi)部使用的SDK接口是異步發(fā)送。根據(jù)高可靠場景下異步發(fā)送的能力能達(dá)到2W+ TPS來看，主要還是同步接口的并發(fā)壓力上不去導(dǎo)致的，可以通過以下措施來改進(jìn)：

1、增加請求等待時間linger.ms

通過在客戶端增加參數(shù)linger.ms，使得每個請求回等待指定的時間后再發(fā)送，使得每個請求可以發(fā)送更多的數(shù)據(jù)，即增加合包率。

2、增加同步發(fā)送對同1個Topic的并發(fā)數(shù)量

3、減少Topic的分區(qū)數(shù)

因為目前RESTful API并沒有用盡服務(wù)端的能力（1個分區(qū)的能力瓶頸還沒達(dá)到），默認(rèn)的3個分區(qū)是浪費資源，并且會導(dǎo)致合包率降低，如果采用1個分區(qū)，則同樣的壓力下，合包率能提升3倍，這樣性能也能提升。這個措施還可以支持更多的Topic數(shù)。

4、增加復(fù)制線程

5、考慮提供異步發(fā)送SDK接口

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本文標(biāo)題：誰是性能殺手？Kafka多Topic下啟用SSL時延增大問題分析-創(chuàng)新互聯(lián)
標(biāo)題URL：http://muchs.cn/article26/dcocjg.html

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