Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger（二）kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)
申请配额(限流)
不了解kafak配额管理机制的可以先了解一下 kafka中的配额管理（限速）机制
默认创建完Topic之后是没有设置配额信息的,而且我们都知道Kafka的配额(限流)只支持三种粒度:
user + clientid
user
clientid
如果kafka集群没有开启身份认证，则只能使用clientid方式来进行限流。
但是KaFkaManager是可以支持到Topic粒度的; 假如你对kafka配额机制原理非常清楚的话,那么你就很容易理解KM是怎么实现的了：一言以蔽之, clientid+topic组成一个单独的clientId
当你需要对Topic限流的时候 就需要做如下操作了;
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研发/运维选中Topic点击申请配额
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运维人员审核 申请配额的申请
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审核通过, 限流信息已经写入到Zookeeper中;
针对Topic粒度的配额如何生效的
我们来简单看看KafakaManager申请配额的代码
从代码中我们可以看到, 我们写入到 zk中的配额clients节点路径是 apppId.TopicName; 想要让配额生效, 那么我们在生产和消费Topic的时候, clientId 需要设置为apppId.TopicName的格式; 一个topic单独分配一个clientId; 这样看起来想要使用这个功能是不是还挺麻烦；但是滴滴的 kafka-gateway 帮我们实现了这个功能;
kafka-gateway: 这个是滴滴内部针对社区版kafka做了一些扩展,增强; 比如这个功能,kafka-gateway就帮我们自动解决了,不需要那么麻烦
当然我们也可以不用kafka-gateway，在每个Topic生产/消费那里根据上门的规则单独设置clientId
测试kafka限流是否成功
我们将Topic Test2的生产限流设置为0.000001
然后写一段发送消息的代码, 设置client.id = apppId.TopicName的格式; 然后不停的发送
@Test
void contextLoads() {
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "xxxxx");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("client.id", "appId_000001_cn.Test2");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
Producer producer = new KafkaProducer<>(props);
for(int i = 0; i < 50000000; i++){
producer.send(new ProducerRecord("Test2", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));
}
producer.close();
}
检查是否发生限流
然后发现生产消息就被限流了;
这里的申请配额通过之后,实际上是去zk上更新了配置输入; 比如我申请配额为1M/s = 1024*1024=1048576kb
可以看到zk上的配置更新了