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题目

💬技术栈：RocketMQ、Kafka、RabbitMQ

🔍简历内容：为解决xx业务高峰期响应时间长、客户端超时问题，通过优化acks、批次并将压缩算法从 Snappy 更换为 LZ4，提高生产者发送效率。经排查，kafka 集群触发了 full GC 之后，停顿时间就会很长，导致 Kafka 吞吐量显著下降，有时候还会导致 Kafka 认为主分区已经崩溃触发主从选举，通过调大 JVM 的堆，并且在堆很大的情况下，启用 G1 垃圾回收器解决了问题。

🚩面试问：Kafka 还有一些参数也对性能有影响，你能介绍一下你是如何优化的吗？

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💡建议暂停思考10s，你有答案了嘛？如果你有不同题解，欢迎评论区留言、打卡。

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答案

简历准备：

• 你维护的业务在使用消息队列的时候，后面优化措施中提到的参数取值都是多少？
• 你们公司消息队列的各个参数有没有被调过？为什么调？
• 你是否遇到过和消息队列有关的 Bug？如果有，那么怎么解决的？
• 你维护的业务使用消息队列时的 QPS 是多少？

场景准备：高并发的消息队列使用场景，要求高效发送、高效消费，不然就会有问题，比如说出现消息积压或者生产者阻塞的问题。

整理思路：从消息队列的生产者、broker 和消费者这三方出发。

优化生产者

优化acks

场景：有一个系统在一个高并发场景下会发送消息到 Kafka，结果发现这个接口在业务高峰的时候响应时间很长，客户端经常遇到超时的问题。

排查后：写这段代码的人直接复制了已有的发送消息代码，而原本人家的业务追求的是消息不丢，所以 acks 设置成了 all。实际上这个业务并没有那么严格的消息不丢的要求，完全可以把 acks 设置为 0。

效果：这么一调整，整个接口的响应时间就显著下降了，客户端那边也很少再出现超时的问题。

不过追求消息不丢失的业务场景就不能把 acks 设置为 0 或者 1，这时候就只能考虑别的优化手段，比如说优化批次。

优化批次

场景：生产者发送消息的性能问题。

排查后：因为发送性能太差，导致发送缓冲池已经满了，阻塞了发送者。这个时候我们注意到其实发送速率还没有达到 broker 的阈值，也就是说，broker 其实是处理得过来的。

解决方案：在这种情况下，最直接的做法就是加快发送速率，也就是调大 batch.size 参数，从原本的 100 调到了 500，就没有再出现过阻塞发送者的情况了。

当然，批次也不是说越大越好。

原因：批次大了的话，生产者这边丢失数据的可能性就比较大。而且批次大小到了一个地步之后，性能瓶颈就变成了 broker 处理不过来了，再调大批次大小是没有用的。最好的策略，还是通过压测来确定合适的批次大小。

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发送者被阻塞也可能是因为缓冲池太小。

解决方案：调大缓冲池。

原因：topic、分区太多，每一个分区都有一块缓冲池装着批量消息，导致缓冲池空闲缓冲区不足，这一类不是因为发送速率的问题导致的阻塞，就可以通过调大缓冲池来解决。

所以发送者阻塞要仔细分析，如果是发送速率的问题，那么调大发送缓冲区是治标不治本的。如果发送速率没什么问题，确实就是因为缓冲池太小引起的，就可以调大缓冲池。如果现实中，也比较难区别这两种情况，就可以考虑先调大批次试试，再调整缓冲池。

启用压缩

场景：Kafka 默认是不启用压缩的，为了进一步提高 Kafka 的吞吐量，我也开启了 Kafka 的压缩功能，使用了 LZ4 压缩算法。【为了进一步提高 Kafka 的吞吐量，我将压缩算法从 Snappy 换到了 LZ4。】

一定要做性能测试

优化broker

优化 swap

Kafka 是一个非常依赖内存的应用，所以可以调小 vm.swappniess 参数来优化内存。

为了优化 Kafka 的性能，可以调小 vm.swappiness。比如说调整到 10，这样就可以充分利用内存；也可以调整到 1，这个值在一些 linux 版本上是指进行最少的交换，但是不禁用交换。目前我们公司用的就是 10。

为什么不直接禁用 swap 呢？

物理内存总是有限的，所以直接禁用的话容易遇到内存不足的问题。我们只是要尽可能优化内存，如果物理内存真的不够，那么使用交换区也比系统不可用好。

优化网络读写缓冲区

Kafka 也是一个网络 IO 频繁的应用，所以调整网络有关的读写缓冲区，效果也会更好。对应的参数有6个。

• net.core.rmem_default 和 net.core.wmem_default：Socket 默认读写缓冲区大小。
• net.core.rmem_max 和 net.core.wmem_max：Socket 最大读写缓冲区。
• net.ipv4.tcp_wmem 和 net.ipv4.tcp_rmem：TCP 读写缓冲区。它们的值由空格分隔的最小值、默认值、最大值组成。可以考虑调整为 4KB、64KB 和 2MB。

回答模板：调大读写缓冲区。Scoket 默认读写缓冲区可以考虑调整到 128KB；Socket 最大读写缓冲区可以考虑调整到 2MB，TCP 的读写缓冲区最小值、默认值和最大值可以设置为 4KB、64KB 和 2MB。不过这些值究竟多大，还是要根据 broker 的硬件资源来确定。

优化磁盘 IO

Kafka 也是一个磁盘 IO 密集的应用，所以可以从两个方向优化磁盘 IO。
（1）使用 XFS 作为文件系统，它要比 EXT4 更加适合 Kafka。相比于 EXT4，XFS 性能更好。在同等情况下，使用 XFS 的 Kafka 要比 EXT4 性能高 5% 左右。XFS还有别的优点，例如扩展性更好，支持更多、更大的文件。
（2）禁用 Kafka 用不上的 atime 功能。

优化主从同步

总结： 都调大，它们的效果，就是为了让从分区一批次同步尽可能多的数据。

从分区和主分区数据同步的过程受到了几个参数的影响。

• num.replica.fetchers：从分区拉取数据的线程数量，默认是1。你可以考虑设置成 3。
• replica.fetch.min.bytes：可以通过调大这个参数来避免小批量同步数据。
• replica.fetch.max.bytes：这个可以调大，比如说调整到 5m，但是不要小于 message.max.byte，也就是不要小于消息的最大长度。
• replica.fetch.wait.max.ms：如果主分区没有数据或者数据不够从分区的最大等待时间，可以考虑同步调大这个值和 replica.fetch.max.bytes。
  

首先调整从分区的同步数据线程数量，比如说调整到 3，这样可以加快同步速率，但是也会给主分区和网络带宽带来压力。

其次是调整同步批次的最小和最大字节数量，越大则吞吐量越高，所以都尽量调大。

最后也可以调整从分区的等待时间，在一批次中同步尽可能多的数据。

不过调大到一定地步之后，瓶颈就变成了从分区来不及处理。或者调大到超过了消息的并发量，那么也没意义了。

Kafka 这种机制可以看作是典型的批量拉数据模型。在这个模型里面，要着重考虑的就是多久拉一次，没有怎么办，一次拉多少？在实现这种模型的时候，让用户根据自己的需要来设定参数是一个比较好的实践。

优化JVM

Kafka 是运行在 JVM 上的，所以理论上来说任何优化 Java 性能的措施，对 Kafka 也一样有效果。

优化 JVM：

（1）首先就是考虑优化 GC，即优化垃圾回收。而优化 GC 最重要的就是避免 full GC。full GC 是指整个应用都停下来等待 GC 完成。它会带来两方面影响。一方面是发送者如果设置 acks 为 1 或者 all，都会被阻塞，Kafka 吞吐量下降。

（2）如果 full GC 时间太长，那么主分区可能会被认为已经崩溃了，Kafka 会重新选择主分区；而如果是从分区，那么它会被挪出 ISR，进一步影响 acks 设置为 all 的发送者。

基本的思路就是调大 JVM 的堆，并且在堆很大的情况下，启用 G1 垃圾回收器。

之前我们的 Kafka 集群还出过 GC 引发的性能问题。我们有一个 Kafka 的堆内存很大，有 8G，但是垃圾回收器还是用的 CMS。触发了 full GC 之后，停顿时间就会很长，导致 Kafka 吞吐量显著下降，并且有时候还会导致 Kafka 认为主分区已经崩溃，触发主从选举。

优化思路：

（1）一个是考虑优化 CMS 本身，比如说增大老年代，但是这个治标不治本，可以缓解问题，但是不能根治问题。
（2）直接切换到 G1 回收器。G1 回收器果然表现得非常好，垃圾回收频率和停顿时间都下降了。

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📌 [ 笔者 ]   文艺倾年
📃 [ 更新 ]   2025.7.11
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📜 [ 声明 ]   由于作者水平有限，本文有错误和不准确之处在所难免，本人也很想知道这些错误，恳望读者批评指正！