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在消息发送端遇到性能瓶颈时是否有办法正确的评估瓶颈在哪呢？如何针对性的进行调优呢？
1、Kafka 消息发送端监控指标
其实Kafka早就为我们考虑好了，Kafka提供了丰富的监控指标，并提供了JMX的方式来获取这些监控指标，在客户端提供的监控指标如下图所示：
主要的监控指标分类如下：
- producer-metrics 消息发送端的监控指标，其子节点为该进程下所有的生产者
- producer-node-metrics 以Broker节点为维度，每一个发送方的数据指标。
- producer-topic-metrics 以topic为维度，统计该发送端的一些指标。
Kafka Producer相关的指标比较多，本文不会一一罗列。
1.1 producer-metrics
producer-metrics是发送端一个非常重要的监控项，如下图所示：
其重点项说明如下：
batch-size-avg Sender线程实际发送消息时一个批次(ProducerBatch)的平均大小。
batch-size-max Sender线程时间发送消息时一个批次的最大大小。
实践指导：个人觉得这两个参数非常有必要进行采集，如果该值远小于batch.size设置的值，如果吞吐量不达预期，可以适当调大linger.ms。
batch-split-rate Kafka提供了对大的ProducerBatch分割成小的机制，即如果客户端的ProducerBatch如果超过了服务端允许的最大消息大小，将会触发在客户端分割重新发送，该值记录每秒切割的速率
batch-split-total Kafka 发生的 split 次数。
温馨提示：按照笔者对这部分源码的阅读，我觉得ProducerBatch的split的意义不大，因为新分配的ProducerBatch的容量会等于batch.size，未超过该大小，则该Batch不会被分隔，笔者认为该功能大概率无法完成实际的切割意图。
实践指导：如果该值不为0，则表示服务端，客户端设置的消息大小不合理，客户端设置的batch.szie大小应该小于服务端设置的 max.message.bytes，默认值100W字节(约等于1M)
buffer-available-bytes 当前发送端缓存区可用字节大小。
buffer-total-bytes 发送端总的缓存区大小，默认为32M，33,554,432个字节。
实战指导：如果缓存区剩余字节数持续较低，需要评估缓存区大小是否合适，Sender线程遇到了瓶颈，从而考虑网络、Brorker是否遇到瓶颈。
bufferpool-wait-ratio
bufferpool-wait-time-total 客户端从缓存区中申请内存用于创建ProducerBatch所阻塞的总时长。
实战指导：如果该值持续大于0，说明发送存在瓶颈，可以适当降低linger.ms的值，让消息有机会得到更加及时的处理。
produce-throttle-time-avg 消息发送被broker限流的平均时间
produce-throttle-time-max 消息发送被broker限流的最大时间
io-ratio IO线程处理IO读写的总时间
io-time-ns-avg 每一次事件选择器调用IO操作的平均时间(单位为纳秒)
io-waittime-total io线程等待读写就绪的平均时间（单位为纳秒）
iotime-total io处理总时间。
network-io-rate 客户端每秒所有连接的网络读写tps。
network-io-total 客户端所有连接上的网络操作(读或写)总数。
1.2 通用指标
Kafka在消息发送端除了上述指标外，还有一些通用类的监控指标，这类指标的统计维度包括：消息发送者、节点、TOPIC三个维度。
主要的维度说明如下：
- producer-metics 发送端维度
- producer-node-metrics 发送端-Broker节点维度
- producer-topic-metrics 发送端-主题维度的统计
接下来说明的指标，分别以不同的维度进行统计，但其表示的含义表示一样，故接下来统一说明。
incoming-byte-rate 每秒的入端流量，每秒进入的字节数。
incoming-byte-total 总共进入的字节数。
outgoing-byte-total 总出发送的字节数。
request-latency-avg 消息发送的平均延时。
request-latency-max
消息发送的最大延迟时间。
实战指导：latency-avg与max可以反应消息发送的延迟性能，如果延迟过高，说明Sender线程发送消息存在瓶颈，建议该值与linger.ms进行比较，如果该值显著小于linger.ms，则为了提高吞吐率，可适当调整batch.size的大小。
request-rate 每秒发送Tps
request-size-avg 消息发送的平均大小。
request-size-max Sender线程单次消息发送的最大大小。
实战指导：如果该值迟迟小于max.request.size，说明客户端消息积压的消息不多，如果从其他维度表明遇到了瓶颈，可以适当linger.ms，batch.size，可有效提高吞吐。
request-total 请求发送的总字节数
response-rate 每秒接受服务端响应TPS
response-total 收到服务端响应总数量。
2、监控指标采集
虽然Kafka内置了众多的监控指标，但这些指标默认是存储在内存中，既然是存放在内存中，为了避免监控数据无休止的增加内存触发内存溢出，通常监控数据的存储基本是基于滑动窗口，即只会存储最近一段时间内的监控数据，进行滚动覆盖。
故为了更加直观的展示这些指标，因为需要定时将这些信息进行采集，统一存储在其他数据库等持久化存储，可以根据历史数据绘制曲线，希望实现的效果如下图所示：
基本的监控采集系统架构设计如下图所示：
mq-collect应该是放在生产者SDK中，通过mq-collect类库异步定时将采集信息上传的到时序数据库InfluxDB,然后通过mq-portal门户展示页面，对每一个生产客户端按指标进行可视化展示，实现监控数据的可视化，从而为性能优化提供依据。
好了，本文就介绍到这里了，一键三连(关注、点赞、留言)是对我最大的鼓励。
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