Kafka对page cache与buffer cache的关系是什么

本篇文章给大家分享的是有关Kafka对page cache与buffer cache的关系是什么，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

前言

关于Kafka的一个灵魂拷问：它为什么这么快？
或者说，为什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延迟？

有很多文章已经对这个问题给出了回答，但只重点研究其中的一个方向，即对page cache的使用。先简单地认识一下Linux系统中的page cache（顺便也认识一下buffer cache）。

page cache & buffer cache

执行free命令，注意到会有两列名为buffers和cached，也有一行名为“-/+ buffers/cache”。

~ free -m
             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:        128956      96440      32515          0       5368      39900
-/+ buffers/cache:      51172      77784
Swap:        16002          0      16001

其中，cached列表示当前的页缓存（page cache）占用量，buffers列表示当前的块缓存（buffer cache）占用量。用一句话来解释：page cache用于缓存文件的页数据，buffer cache用于缓存块设备（如磁盘）的块数据。页是逻辑上的概念，因此page cache是与文件系统同级的；块是物理上的概念，因此buffer cache是与块设备驱动程序同级的。

page cache与buffer cache的共同目的都是加速数据I/O：写数据时首先写到缓存，将写入的页标记为dirty，然后向外部存储flush，也就是缓存写机制中的write-back（另一种是write-through，Linux未采用）；读数据时首先读取缓存，如果未命中，再去外部存储读取，并且将读取来的数据也加入缓存。操作系统总是积极地将所有空闲内存都用作page cache和buffer cache，当内存不够用时也会用LRU等算法淘汰缓存页。

在Linux 2.4版本的内核之前，page cache与buffer cache是完全分离的。但是，块设备大多是磁盘，磁盘上的数据又大多通过文件系统来组织，这种设计导致很多数据被缓存了两次，浪费内存。所以在2.4版本内核之后，两块缓存近似融合在了一起：如果一个文件的页加载到了page cache，那么同时buffer cache只需要维护块指向页的指针就可以了。只有那些没有文件表示的块，或者绕过了文件系统直接操作（如dd命令）的块，才会真正放到buffer cache里。因此，我们现在提起page cache，基本上都同时指page cache和buffer cache两者，本文之后也不再区分，直接统称为page cache。

下图近似地示出32-bit Linux系统中可能的一种page cache结构，其中block size大小为1KB，page size大小为4KB。

page cache中的每个文件都是一棵基数树（radix tree，本质上是多叉搜索树），树的每个节点都是一个页。根据文件内的偏移量就可以快速定位到所在的页。

接下来就可以把Kafka扯进来了。

Kafka对page cache的利用

Kafka为什么不自己管理缓存，而非要用page cache？原因有如下三点：

• JVM中一切皆对象，数据的对象存储会带来所谓object overhead，浪费空间；

• 如果由JVM来管理缓存，会受到GC的影响，并且过大的堆也会拖累GC的效率，降低吞吐量；

• 一旦程序崩溃，自己管理的缓存数据会全部丢失。

Kafka三大件（broker、producer、consumer）与page cache的关系可以用下面的简图来表示。

producer生产消息时，会使用pwrite()系统调用【对应到Java NIO中是FileChannel.write() API】按偏移量写入数据，并且都会先写入page cache里。consumer消费消息时，会使用sendfile()系统调用【对应FileChannel.transferTo() API】，零拷贝地将数据从page cache传输到broker的Socket buffer，再通过网络传输。

图中没有画出来的还有leader与follower之间的同步，这与consumer是同理的：只要follower处在ISR中，就也能够通过零拷贝机制将数据从leader所在的broker page cache传输到follower所在的broker。

同时，page cache中的数据会随着内核中flusher线程的调度以及对sync()/fsync()的调用写回到磁盘，就算进程崩溃，也不用担心数据丢失。另外，如果consumer要消费的消息不在page cache里，才会去磁盘读取，并且会顺便预读出一些相邻的块放入page cache，以方便下一次读取。

由此我们可以得出重要的结论：如果Kafka producer的生产速率与consumer的消费速率相差不大，那么就能几乎只靠对broker page cache的读写完成整个生产-消费过程，磁盘访问非常少。并且Kafka持久化消息到各个topic的partition文件时，是只追加的顺序写，充分利用了磁盘顺序访问快的特性，效率高。

注意事项与相关参数

对于单纯运行Kafka的集群而言，首先要注意的就是为Kafka设置合适（不那么大）的JVM堆大小。从上面的分析可知，Kafka的性能与堆内存关系并不大，而对page cache需求巨大。根据经验值，为Kafka分配5~8GB的堆内存就已经足足够用了，将剩下的系统内存都作为page cache空间，可以最大化I/O效率。

另一个需要特别注意的问题是lagging consumer，即那些消费速率慢、明显落后的consumer。它们要读取的数据有较大概率不在broker page cache中，因此会增加很多不必要的读盘操作。比这更坏的是，lagging consumer读取的“冷”数据仍然会进入page cache，污染了多数正常consumer要读取的“热”数据，连带着正常consumer的性能变差。在生产环境中，这个问题尤为重要。

前面已经说过，page cache中的数据会随着内核中flusher线程的调度写回磁盘。与它相关的有以下4个参数，必要时可以调整。

• /proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs：flush检查的周期。单位为0.01秒，默认值500，即5秒。每次检查都会按照以下三个参数控制的逻辑来处理。

• /proc/sys/vm/dirty_expire_centisecs：如果page cache中的页被标记为dirty的时间超过了这个值，就会被直接刷到磁盘。单位为0.01秒。默认值3000，即半分钟。

• /proc/sys/vm/dirty_background_ratio：如果dirty page的总大小占空闲内存量的比例超过了该值，就会在后台调度flusher线程异步写磁盘，不会阻塞当前的write()操作。默认值为10%。

• /proc/sys/vm/dirty_ratio：如果dirty page的总大小占总内存量的比例超过了该值，就会阻塞所有进程的write()操作，并且强制每个进程将自己的文件写入磁盘。默认值为20%。

由此可见，调整空间比较灵活的是参数2、3，而尽量不要达到参数4的阈值，代价太大了。

以上就是Kafka对page cache与buffer cache的关系是什么，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注亿速云行业资讯频道。