“?這篇文章，同樣給大家聊一個硬核的技術知識，我們通過Kafka內核源碼中的一些設計思想，來看你設計Kafka架構的技術大牛，是怎么優化JVM的GC問題的？

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1、Kafka的客戶端緩沖機制

首先，先得給大家明確一個事情，那就是在客戶端發送消息給kafka服務器的時候，一定是有一個內存緩沖機制的。

也就是說，消息會先寫入一個內存緩沖中，然后直到多條消息組成了一個Batch，才會一次網絡通信把Batch發送過去。

整個過程如下圖所示：

2、內存緩沖造成的頻繁GC問題

那么這種內存緩沖機制的本意，其實就是把多條消息組成一個Batch，一次網絡請求就是一個Batch或者多個Batch。

這樣每次網絡請求都可以發送很多數據過去，避免了一條消息一次網絡請求。從而提升了吞吐量，即單位時間內發送的數據量。

但是問題來了，大家可以思考一下，一個Batch中的數據，會取出來然后封裝在底層的網絡包里，通過網絡發送出去到達Kafka服務器。

那么然后呢？這個Batch里的數據都發送過去了，現在Batch里的數據應該怎么處理？

你要知道，這些Batch里的數據此時可還在客戶端的JVM的內存里啊！那么此時從代碼實現層面，一定會嘗試避免任何變量去引用這些Batch對應的數據，然后嘗試觸發JVM自動回收掉這些內存垃圾。

這樣不斷的讓JVM回收垃圾，就可以不斷的清理掉已經發送成功的Batch了，然后就可以不斷的騰出來新的內存空間讓后面新的數據來使用。

這種想法很好，但是實際線上運行的時候一定會有問題，最大的問題，就是JVM GC問題。

大家都知道一點，JVM GC在回收內存垃圾的時候，他會有一個“Stop the World”的過程，也就是垃圾回收線程運行的時候，會導致其他工作線程短暫的停頓，這樣可以便于他自己安安靜靜的回收內存垃圾。

這個也很容易想明白，畢竟你要是在回收內存垃圾的時候，你的工作線程還在不斷的往內存里寫數據，制造更多的內存垃圾，那你讓人家JVM怎么回收垃圾？

這就好比在大馬路上，如果地上有很多垃圾，現在要把垃圾都掃干凈，最好的辦法是什么？大家都讓開，把馬路空出來，然后清潔工就是把垃圾清理干凈。

但是如果清潔工在清掃垃圾的時候，結果一幫人在旁邊不停的嗑瓜子扔瓜子殼，吃西瓜扔西瓜皮，不停的制造垃圾，你覺得清潔工內心啥感受？當然是很憤慨了，照這么搞，地上的垃圾永遠的都搞不干凈了！

通過了上面的語言描述，我們再來一張圖，大家看看就更加清楚了

現在JVM GC是越來越先進，從CMS垃圾回收器到G1垃圾回收器，核心的目標之一就是不斷的縮減垃圾回收的時候，導致其他工作線程停頓的時間。

所以現在越是新款的垃圾回收器導致工作線程停頓的時間越短，但是再怎么短，他也還是存在啊！

所以說，如何盡可能在自己的設計上避免JVM頻繁的GC就是一個非常考驗水平的事兒了。

3、Kafka設計者實現的緩沖池機制

在Kafka客戶端內部，對這個問題實現了一個非常優秀的機制，就是緩沖池的機制

簡單來說，就是每個Batch底層都對應一塊內存空間，這個內存空間就是專門用來存放寫入進去的消息的。

然后呢，當一個Batch被發送到了kafka服務器，這個Batch的數據不再需要了，就意味著這個Batch的內存空間不再使用了。

此時這個Batch底層的內存空間不要交給JVM去垃圾回收，而是把這塊內存空間給放入一個緩沖池里。

這個緩沖池里放了很多塊內存空間，下次如果你又有一個新的Batch了，那么不就可以直接從這個緩沖池里獲取一塊內存空間就ok了？

然后如果一個Batch發送出去了之后，再把內存空間給人家還回來不就好了？以此類推，循環往復。

同樣，聽完了上面的文字描述，再來一張圖，看完這張圖相信大伙兒就明白了：

一旦使用了這個緩沖池機制之后，就不涉及到頻繁的大量內存的GC問題了。

為什么呢？因為他可以上來就占用固定的內存，比如32MB。然后把32MB劃分為N多個內存塊，比如說一個內存塊是16KB，這樣的話這個緩沖池里就會有很多的內存塊。

然后你需要創建一個新的Batch，就從緩沖池里取一個16KB的內存塊就可以了，然后這個Batch就不斷的寫入消息，但是最多就是寫16KB，因為Batch底層的內存塊就16KB。

接著如果Batch被發送到Kafka服務器了，此時Batch底層的內存塊就直接還回緩沖池就可以了。

下次別人再要構建一個Batch的時候，再次使用緩沖池里的內存塊就好了。這樣就可以利用有限的內存，對他不停的反復重復的利用。因為如果你的Batch使用完了以后是把內存塊還回到緩沖池中去，那么就不涉及到垃圾回收了。

如果沒有頻繁的垃圾回收，自然就避免了頻繁導致的工作線程的停頓了，JVM GC問題是不是就得到了大幅度的優化？

沒錯，正是這個設計思想讓Kafka客戶端的性能和吞吐量都非常的高，這里蘊含了大量的優秀的機制。

那么此時有人說了，如果我現在把一個緩沖池里的內存資源都占滿了，現在緩沖池里暫時沒有內存塊了，怎么辦呢？

很簡單，阻塞你的寫入操作，不讓你繼續寫入消息了。把你給阻塞住，不停的等待，直到有內存塊釋放出來，然后再繼續讓你寫入消息。

4、總結一下

這篇文章我們從Kafka內存緩沖機制的設計思路開始，一直分析到了JVM GC問題的產生原因以及惡劣的影響。

接著談到了Kafka優秀的緩沖池機制的設計思想以及他是如何解決這個問題的，分析了很多Kafka作者在設計的時候展現出的優秀的技術設計思想和能力。

希望大家多吸取這里的精華，在以后面試或者工作的時候，可以把這些優秀的思想納為己用。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Kafka如何通过精妙的架构设计优化JVM GC问题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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