Apache Kafka，十Partitions与Replication Factor 调整准则
Partitions与Replication Factor调整准则
Partition 数目与Replication Factor是在创建一个topic时非常重要的两个参数，这两个参数的取值会直接影响到系统的性能与稳定性。
尽量在第一次创建一个topic时就指定这两个参数，因为
- 如果Partition 数目在之后再次做调整，则会打乱key的顺序保证（同样的key会分布到不同的partition上）
- 如果Replication Factor在之后再次增加，则会给集群带来更大的压力，可能会导致性能下降
1. Partition数目
一般来说，每个partition 能处理的吞吐为几MB/s（仍需要基于根据本地环境测试后获取准确指标），增加更多的partitions意味着：
- 更高的并行度与吞吐
- 可以扩展更多的（同一个consumer group中的）consumers
- 若是集群中有较多的brokers，则可更大程度上利用闲置的brokers
- 但是会造成Zookeeper的更多选举
- 也会在Kafka中打开更多的文件
调整准则：
- 一般来说，若是集群较小（小于6个brokers），则配置2 x broker数的partition数。在这里主要考虑的是之后的扩展。若是集群扩展了一倍（例如12个），则不用担心会有partition不足的现象发生
- 一般来说，若是集群较大（大于12个），则配置1 x broker 数的partition数。因为这里不需要再考虑集群的扩展情况，与broker数相同的partition数已经足够应付常规场景。若有必要，则再手动调整
- 考虑最高峰吞吐需要的并行consumer数，调整partition的数目。若是应用场景需要有20个（同一个consumer group中的）consumer并行消费，则据此设置为20个partition
- 考虑producer所需的吞吐，调整partition数目（如果producer的吞吐非常高，或是在接下来两年内都比较高，则增加partition的数目）
以上仅是几个基本准则，最重要的是：在本地集群做测试，以获取一个更合适的partition数目，不同的集群会有不同的性能。
2. Replication factor
此参数决定的是records复制的数目，建议至少 设置为2，一般是3，最高设置为4。更高的replication factor（假设数目为N）意味着：
- 系统更稳定（允许N-1个broker宕机）
- 更多的副本（如果acks=all，则会造成较高的延时）
- 系统磁盘的使用率会更高（一般若是RF为3，则相对于RF为2时，会占据更多50% 的磁盘空间）
调整准则：
- 以3为起始（当然至少需要有3个brokers，同时也不建议一个Kafka 集群中节点数少于3个节点）
- 如果replication 性能成为了瓶颈或是一个issue，则建议使用一个性能更好的broker，而不是降低RF的数目
- 永远不要在生产环境中设置RF为1
3.集群调整建议
一个已被业界接受的准则是：
- 一个broker不应该承载超过2000 到 4000 个partitions（考虑此broker上所有来自不同topics的partitions）。同时，一个Kafka集群上brokers中所有的partitions总数最多不应超过20,000个。
此准则基于的原理是：在有broker宕机后，zookeeper需要重新做选举。若是partitions数目过多，则需要执行大量的leader elections。
另外几个常规原则有：
- 如果集群中需要更多的partitions，则优先考虑增加brokers
- 如果集群中需要20,000 个以上的partitions，则可以参考Netflix的模型，创建更多的Kafka 集群
最后需要注意的是：不要为一个topic创建超过1000个的partitions。我们也并不需要1000个partitions才能达到很高的吞吐。在开始的时候，选择一个更合理的partition数目，然后测试性能，根据测试结果再调整partitions 数目。