前言

這篇文章，同樣給大家聊一個硬核的技術知識，我們通過Kafka核心原始碼中的一些設計思想，來看你設計Kafka架構的技術大牛，是怎麼優化JVM的GC問題的？

1、Kafka的客戶端緩衝機制

首先，先得給大家明確一個事情，那就是在客戶端傳送訊息給kafka伺服器的時候，一定是有一個記憶體緩衝機制的。

也就是說，訊息會先寫入一個記憶體緩衝中，然後直到多條訊息組成了一個Batch，才會一次網路通訊把Batch傳送過去。

整個過程如下圖所示：

2、記憶體緩衝造成的頻繁GC問題

那麼這種記憶體緩衝機制的本意，其實就是把多條訊息組成一個Batch，一次網路請求就是一個Batch或者多個Batch。

這樣每次網路請求都可以傳送很多資料過去，避免了一條訊息一次網路請求。從而提升了吞吐量，即單位時間內傳送的資料量。

但是問題來了，大家可以思考一下，一個Batch中的資料，會取出來然後封裝在底層的網路包裡，通過網路傳送出去到達Kafka伺服器。

那麼然後呢？這個Batch裡的資料都發送過去了，現在Batch裡的資料應該怎麼處理？

你要知道，這些Batch裡的資料此時可還在客戶端的JVM的記憶體裡啊！那麼此時從程式碼實現層面，一定會嘗試避免任何變數去引用這些Batch對應的資料，然後嘗試觸發JVM自動回收掉這些記憶體垃圾。

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，然後就可以不斷的騰出來新的記憶體空間讓後面新的資料來使用。

這種想法很好，但是實際線上執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在回收記憶體垃圾的時候，他會有一個“Stop the World”的過程，也就是垃圾回收執行緒執行的時候，會導致其他工作執行緒短暫的停頓，這樣可以便於他自己安安靜靜的回收記憶體垃圾。

這個也很容易想明白，畢竟你要是在回收記憶體垃圾的時候，你的工作執行緒還在不斷的往記憶體裡寫資料，製造更多的記憶體垃圾，那你讓人家JVM怎麼回收垃圾？

這就好比在大馬路上，如果地上有很多垃圾，現在要把垃圾都掃乾淨，最好的辦法是什麼？大家都讓開，把馬路空出來，然後清潔工就是把垃圾清理乾淨。

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，不停的製造垃圾，你覺得清潔工內心啥感受？當然是很憤慨了，照這麼搞，地上的垃圾永遠的都搞不乾淨了！

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，導致其他工作執行緒停頓的時間。

所以現在越是新款的垃圾回收器導致工作執行緒停頓的時間越短，但是再怎麼短，他也還是存在啊！

所以說，如何儘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設計者實現的緩衝池機制

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

簡單來說，就是每個Batch底層都對應一塊記憶體空間，這個記憶體空間就是專門用來存放寫入進去的訊息的。

然後呢，當一個Batch被髮送到了kafka伺服器，這個Batch的資料不再需要了，就意味著這個Batch的記憶體空間不再使用了。

此時這個Batch底層的記憶體空間不要交給JVM去垃圾回收，而是把這塊記憶體空間給放入一個緩衝池裡。

這個緩衝池裡放了很多塊記憶體空間，下次如果你又有一個新的Batch了，那麼不就可以直接從這個緩衝池裡獲取一塊記憶體空間就ok了？

然後如果一個Batch傳送出去了之後，再把記憶體空間給人家還回來不就好了？以此類推，迴圈往復。

同樣，聽完了上面的文字描述，再來一張圖，看完這張圖相信大夥兒就明白了：

一旦使用了這個緩衝池機制之後，就不涉及到頻繁的大量記憶體的GC問題了。

為什麼呢？因為他可以上來就佔用固定的記憶體，比如32MB。然後把32MB劃分為N多個記憶體塊，比如說一個記憶體塊是16KB，這樣的話這個緩衝池裡就會有很多的記憶體塊。

然後你需要建立一個新的Batch，就從緩衝池裡取一個16KB的記憶體塊就可以了，然後這個Batch就不斷的寫入訊息，但是最多就是寫16KB，因為Batch底層的記憶體塊就16KB。

接著如果Batch被髮送到Kafka伺服器了，此時Batch底層的記憶體塊就直接還回緩衝池就可以了。

下次別人再要構建一個Batch的時候，再次使用緩衝池裡的記憶體塊就好了。這樣就可以利用有限的記憶體，對他不停的反覆重複的利用。因為如果你的Batch使用完了以後是把記憶體塊還回到緩衝池中去，那麼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執行緒的停頓了，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客戶端的效能和吞吐量都非常的高，這裡蘊含了大量的優秀的機制。

那麼此時有人說了，如果我現在把一個緩衝池裡的記憶體資源都佔滿了，現在緩衝池裡暫時沒有記憶體塊了，怎麼辦呢？

很簡單，阻塞你的寫入操作，不讓你繼續寫入訊息了。把你給阻塞住，不停的等待，直到有記憶體塊釋放出來，然後再繼續讓你寫入訊息。

4、總結一下

這篇文章我們從Kafka記憶體緩衝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優秀的緩衝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。

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

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