Как включить Kafka Producer Metrics в Spark?

Question

Мы используем Kafka 0.10 со Spark 2.1, и я обнаружил, что публикация нашего производителя всегда выполнялась медленно. Я могу достичь скорости около 1 к / с после того, как отдаю 8 ядер исполнителям Spark, в то время как в других постах говорилось, что машина легко достигает миллионов в секунду. Я попытался настроить linger.ms и batch.size, чтобы выяснить это. Однако я обнаружил, что linger.ms = 0 выглядит оптимально для меня, и batch.size не дает особого эффекта. И я отправлял 160 тыс. Событий за итерацию. Похоже, я должен позволить метрикам производителя Kafka точно знать, что именно происходит. Но, похоже, включить его в Spark Executor нелегко.

Может ли кто-нибудь поделиться со мной светом?

Мои коды такие:

private def publishMessagesAttempt(producer: KafkaProducer[String, String], topic: String, messages: Iterable[(String, String)], producerMaxDelay: Long,
                                 individualMessageMaxDelay: Long, logger: (String, Boolean) => Unit = KafkaClusterUtils.DEFAULT_LOGGER): Iterable[(String, String)] = {
val futureMessages = messages.map(message => (message, producer.send(new ProducerRecord[String, String](topic, message._1, message._2))))
val messageSentTime = System.currentTimeMillis
val awaitedResults = futureMessages.map { case (message, future) =>
  val waitFor = Math.max(producerMaxDelay - (System.currentTimeMillis - messageSentTime), individualMessageMaxDelay)
  val failed = Try(future.get(waitFor, TimeUnit.MILLISECONDS)) match {
    case Success(_) => false
    case Failure(f) =>
      logger(s"Error happened when publish to Kafka: ${f.getStackTraceString}", true)
      true
  }
  (message, failed)
}
awaitedResults.filter(_._2).map(_._1)
}

Answer 1

Я наконец-то нашел ответ. 1. KafkaProducer имеет функцию metrics (), которая может получать метрики производителя. Достаточно просто напечатать, этого должно быть достаточно.

Некоторые коды, как это должно работать:

public class MetricsProducerReporter implements Runnable {
private final Producer<String, StockPrice> producer;
private final Logger logger =
        LoggerFactory.getLogger(MetricsProducerReporter.class);

//Used to Filter just the metrics we want
private final Set<String> metricsNameFilter = Sets.set(
        "record-queue-time-avg", "record-send-rate", "records-per-request-avg",
        "request-size-max", "network-io-rate", "record-queue-time-avg",
        "incoming-byte-rate", "batch-size-avg", "response-rate", "requests-in-flight"
);

public MetricsProducerReporter(
        final Producer<String, StockPrice> producer) {
    this.producer = producer;
}

@Override
public void run() {
    while (true) {
        final Map<MetricName, ? extends Metric> metrics
                = producer.metrics();

        displayMetrics(metrics);
        try {
            Thread.sleep(3_000);
        } catch (InterruptedException e) {
            logger.warn("metrics interrupted");
            Thread.interrupted();
            break;
        }
    }
}

2. Мои коды медленные, потому что на карте scala по умолчанию параллель не включена. Мне придется использовать messages.par.map () для достижения параллелизма.