学习了kafka的原理知识后，还要学会如何评估生产环境集群，如果是一个大数据架构师，这个是必须要会的，比如kafka集群、Hbase集群、hadoop集群，评估集群的方式差不多，现在以kafka为例。

场景

        电商平台，需要支持每天10亿请求发送到kafka集群。

        场景拆解：采用二八原则，一般评估出来问题都不大。10亿请求->24小时过来的，一般情况下，每天晚上12:00到早上8:00这段时间其实是没有多大数据量的，80%的请求是用的另外16个小时处理的。

qps评估

        16个小时处理->8亿请求

        16*0.2=3个小时处理->8亿请求的80%的数据=6亿

        也就是说3个小时处理6亿数据

        我们简单算一下高峰期的qps：

                6亿/3小时=5.5万/s   qps=5.5万

数据量评估

        10亿请求*50kb（假设消息大小）=46T，每天要存储46T数据

        一般情况下，我们都会设置两个副本 46T*2=92T

        kafka里面的数据是有保存的时间周期的，假设保留最近3天的数据

        92T * 3天 = 276T

机器评估

        场景总结：搞定10亿请求，高峰期5.5万qps，276T的数据。需要多少台服务器？

        如果是公司架构师或者项目负责人，做一个项目可能需要采购机器。

        1）首先分析一下是需要虚拟机还是物理机

        像kafka mysql hadoop这些集群搭建的时候，我们生产里面都是使用物理机。

        2）高峰期需要处理的请求每秒5.5万个，其实一两台物理机绝对是可以抗住的。一般情况下，我们评估机器的时候，是按照高峰期的4倍去评估。如果是4倍的话，大概我们集群的能力要准备到20万qps。这样子的集群才是比较安全的集群，大概就需要5台物理机，每台承受4万请求。

磁盘评估

场景总结：搞定10亿请求，高峰期5.5万的qps，276T的数据，需要5台物理机。

1）使用SSD固态硬盘？还是普通的机械硬盘？

        SSD硬盘：性能比较好，但是价格贵

        SAS盘：某方面性能不是很好，但是比较便宜

        SSD硬盘性能比较好，指的是它随机读写的性能比较好。适合MySQL这样的集群，但是其实它顺序写的性能跟SAS盘差不多。

        kafka的理解：就是用的顺序写，所以用普通的机械硬盘就可以了。

2）评估每台服务器需要多少块磁盘

        5台服务器，一共需要276T，大约每台服务器需要存储60T的数据。我们公司里面服务器的配置用的是11块硬盘，每个硬盘7T

        11 * 7T = 77T

        77T * 5 台服务器 = 385T

内存评估

场景总结：搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T，一共需要多少内存？

我们发现kafka读写数据的流程都是基于os cache，换句话说假如咱们的os cache无限大，那么整个kafka是不是相当于就是基于内存去操作，如果是基于内存去操作，性能肯定很好。

内存是有限的

1）尽可能多的内存资源给os cache

2）kafka的核心代码是scala写的，客户端是java写的，都是基于jvm，所以我们还要给一部分内存给jvm。kafka的设计，没有把很多数据结构都放在jvm里，所以我们不用给太大内存给jvm。根据经验，给个10G就可以了。

        NameNode：

                jvm里面还放了元数据（几十G），JVM一定要给得很大。比如给个100G

假设我们这个10亿请求的项目，一共会有100个topic

100 topic * 5 partition * 2 = 1000 partition

一共partition其实就是物理机上面的一个目录，这个目录下面会有很多个.log文件。.log就是存储数据文件，默认情况下一个.log文件大小是1G。

我们如果要保证1000个partition的最新.log文件的数据都在内存里，这时候性能就是最好，1000 * 1G = 1000G内存。

我们只需要吧当前最新的这个log保证里面的25%的最新数据在内存里面：

0.25G * 1000 = 250G的内存

250G内存 / 5台机器 = 50G

50G + 10G（jvm）= 60G

64G的内存，另外的4G，操作系统本身也需要内存

其实kafka的jvm也可以不用给到10G这么多

评估出来64G是可以的

当然如果能给到128G的内存服务器是最好的。

上面评估的时候用的是一个topic 5个分区，如果数据量比较大的topic可能会有10个分区。

CPU评估

场景总结：搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS）* 7T，需要64G的内存（128G更好）

评估一下每台服务器需要多少cpu core（资源很有限）

我们评估需要多少个cpu，依据就是看我们的服务里面有多少线程去跑。

线程就是依托cpu去运行的。如果我们的线程比较多，但是cpu core比较少，这样的话，我们的机器负载就会很高，性能就不好。

1）评估一下，kafka的一台服务器启动以后会有多少线程？

       Accept线程       默认1

       processor线程  默认3     可设置6~9个线程 

       requestHandler线程  默认8   可设置32个线程        

        定时清理的线程，拉取数据的线程，定时检查ISR列表的线程，等等。

所以大概一个kafka的服务器启动起来后，会有一百多个线程。

cpu core = 4个，一般来说，几十个线程，就肯定把cpu打满了。

cpu core = 8个，应该能很轻松的支持几十个线程。

如果我们的线程有100多个，或者差不多200个，那么8个线程是搞不定的。

所以我们这儿建议：

cpu core = 16个。如果可以的话，能给到32 cpu core那就更好。

2 cpu * 8 = 16 cpu core

4 cpu * 8 = 32 cpu core

网卡评估

场景总结：搞定10亿请求，需要5台物理机，11（SAS） * 7T，需要64G内存（128G更好），需要16个cpu core（32个更好）

评估我们需要什么样的网卡？

        一般要么是千兆网卡（1G/s）， 还有就是万兆网卡（10G/s）

高峰期每秒会有5.5万请求涌入，5.5万/5 = 大约每台服务器会有1万请求涌入。

我们之前说过：

10000 * 50kb（消息大小） = 488M，也就是每台服务器每秒要接收488M的数据，数据还要有副本，副本之间的同步也是走的网络请求，488 * 2 = 976M/s

说明一下：

        很多公司的数据，一个请求里面是没有50kb这么大的，我们公司是因为主机在生产端封装了数据，然后多条数据合并在一起了，所以我们的一个请求才会有这么大。

        一般情况下，网卡的带宽是达不到极限的，如果是千兆网卡，我们能用的一般是700M左右，所以最好情况这里的场景建议使用万兆网卡，如果是万兆网卡就很轻松。

评估结论

搞定10亿请求，需要：

1）5台物理机，11（SAS） * 7T

2）每台机器64G内存（128G更好）

3）每台机器16个cpu core（32个更好）

4）万兆网卡

from 洱海老师

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