CN115481738A - 一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质 - Google Patents

一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质，可应用于大数据领域或金融领域。获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。通过将配置参数输入性能预测模型中可以预测Kafka的性能情况，无需人工反复手工修改配置参数，通过参数优化模型可以对配置参数进行优化，得到最优配置参数，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。

Description

一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质
技术领域
本申请涉及大数据领域，特别涉及一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质。
背景技术
目前Kafka作为一个分布式流式处理组件，凭借其高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性在大数据应用中得到广泛的使用，随着海量数据接入到Kafka中，Kafka的性能问题也逐渐暴露出来，原有的配置参数无法维持Kafka的高性能，需要修改Kafka的配置参数来提高Kafka的性能。在现有技术中，通常采用人工修改配置参数的方式进行性能调优，这种方式需要开发人员来修改配置参数，还需要进行大量的测试和集群的反复启停来验证参数修改的是否正确，这种方式大大降低了开发效率，增加了维护成本。
发明内容
有鉴于此，本申请的目的在于提供一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。其具体方案如下：
第一方面，本申请提供了一种Kafka参数调优方法，包括：
获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；
将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
可选地，所述参数优化模型基于遗传算法计算得到，所述将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合，包括：
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；
计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；
在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
可选地，所述方法还包括：
将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；
在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；
否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
可选地，所述性能预测模型基于线性回归算法计算得到。
可选地，所述获取Kafka的配置参数集合，包括：
获取Kafka的预设配置参数集合；
根据所述预设配置参数集合中的配置参数对性能情况的影响程度，对所述预设配置参数集合中的配置参数进行筛选，得到Kafka的配置参数集合。
第二方面，本申请实施例还提供了一种Kafka参数调优装置，包括：
获取单元，用于获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；
第一确定单元，用于将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；
第二确定单元，用于将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
可选地，所述第二确定单元，用于：
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；
计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；
在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
可选地，所述装置还包括：
第三确定单元，用于将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行所述的方法。
第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行所述的方法。
本申请实施例提供了一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质，获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。可见，相比于现有技术配置参数需要根据运行场景来配置，且需要人工配置，效率低下，在本申请实施例中，通过将配置参数输入性能预测模型中可以预测Kafka的性能情况，无需人工反复手工修改配置参数，通过参数优化模型可以对配置参数进行优化，得到最优配置参数，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1示出了本申请实施例提供的一种Kafka参数调优方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种Kafka参数调优装置的结构框图；
图3示出了本申请实施例提供的一种计算机设备的结构图。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本申请的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是本申请还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本申请内涵的情况下做类似推广，因此本申请不受下面公开的具体实施例的限制。
正如背景技术中的描述，kafka部署在不同的环境中，其配置参数需要根据实际的情况进行修改，一般情况下需要专业的运维人员对参数进行修改，需要多次修改，修改后不断的进行性能测试以保证其性能最优。这无疑增加了kafka性能调优的难度。
基于以上技术问题，本申请实施例提供了一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质，获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。可见，相比于现有技术配置参数需要根据运行场景来配置，且需要人工配置，效率低下，在本申请实施例中，通过将配置参数输入性能预测模型中可以预测Kafka的性能情况，无需人工反复手工修改配置参数，通过参数优化模型可以对配置参数进行优化，得到最优配置参数，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。
为了便于理解，下面结合附图对本申请实施例提供的一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质进行详细的说明。
参考图1所示，为本申请实施例提供的一种Kafka参数调优方法的流程示意图，该方法可以包括以下步骤。
S101，获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数。
在本申请实施例中，可以获取Kafka的配置参数集合，配置参数集合可以包括多个配置参数。
在本申请实施例中，所述获取Kafka的配置参数集合，可以包括：获取Kafka的预设配置参数集合；根据所述预设配置参数集合中的配置参数对性能情况的影响程度，对所述预设配置参数集合中的配置参数进行筛选，得到Kafka的配置参数集合。具体地，可以对kafka的配置参数进行筛选，并不是所有的配置参数都会对kafka的性能产生影响，可以去除不对kafka性能产生影响或影响非常小的配置参数，也就是说，从Kafka的预设配置参数集合中筛选出对kafka性能影响较大的配置参数，组成配置参数集合。
S102，将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合。
在本申请实施例中，可以将配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合，无需人工反复手工修改配置参数，提高参数优化效率和准确度。Kafka的性能情况主要以Kafka的吞吐率作为性能衡量指标，吞吐率主要用生产消息的时间长短来表示，时间越短性能越好，时间越长性能越差。
在本申请实施例中，性能预测模型可以是基于线性回归算法计算得到，线性回归算法实现简单，性能预测的结果准确定较高。具体地，可以利用线性回归算法构建Kafka的性能预测模型，将Kafka的性能情况与Kafka参数的配置表呈线性关系，公式如下：
Figure BDA0003861650590000061
其中，
Figure BDA0003861650590000062
代表预估的性能，C为配置参数矩阵，C＝(c1，c2，...，cn)T,ci＝(b1，b2，...，bn)，w是待求解的系数矩阵，w＝(w1，w2，...，wn)T。
需要求解系数矩阵w，使得性能预测模型的预测值与实际值差距最小。预测值与实际值之间的差值可以用平方误差来表示，具体为：
Figure BDA0003861650590000063
S103，将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
在本申请实施例中，可以将配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，参数优化模型对配置参数进行优化，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数，最优配置参数对应最优的性能情况。这样，输入带有性能情况的kafka配置参数，通过参数优化模型可以输出优化后的配置参数。可以对多种参数进行调优，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数。
在本申请实施例中，所述参数优化模型可以基于遗传算法计算得到，遗传算法是受到生物进化论的启发，主要用于解决全局优化问题。遗传算法通过编码产生初始种群，根据适应度函数对种群进行选择、交叉、变异，将适应度值高的个体保留下来，形成新的的种群，然后不断迭代更新种群，以此产生全局最优解。采用遗传算法进行kafka自适应参数调优，可以大大提高kafka参数调优的准确性，同时也降低了运维人员的工作难度。遗传算法在参数优化方便具有较高的精度，可以使得优化后的参数取得很好的性能。
在本申请实施例中，所述将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合，可以包括：将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
具体地，将kafka的配置参数和性能情况生成训练集，将训练集作为参数优化模型的输入，输出优化的配置参数集合，将训练集作为初始种群，初始化种群的大小、迭代次数和收敛阈值。根据配置参数对性能影响的大小来确定配置参数对应的适应度值，适应度值越大就表明该配置参数的值对应的性能情况更好。对种群进行不断的选择、交叉和变异，不断迭代和更新种群，产生新的训练集。
参考图2所示，为本申请实施例提供的一种遗传算法的计算流程示意图，可以输入训练集，初始化种群，计算适应度值，根据适应度值的大小对种群进行选择、交叉和变异，判断是否满足停止条件，比如迭代次数是否达到预设迭代次数，或者种群中个体的最大适应度值是否达到预设适应度值，若满足停止条件，则输出最优配置参数，否则，循环计算适应度值、选择、交叉、变异，以及是否满足停止条件。
在本申请实施例中，参数优化模型可以输出优化后的配置参数集合，可以根据适应度值的大小确定最优配置参数，也可以将优化后的配置参数集合输入性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合，根据性能情况的好坏确定出最优配置参数，具体地，优化后的性能情况集合中的具有性能情况和预先设置的性能情况相匹配，比如低于预设的性能情况，则可以将该性能情况对应的配置参数作为最优配置参数，比如，性能预测模型输出的Kafka的吞吐率低于设定的吞吐率值。若优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况不匹配时，可以继续输入参数优化模型，对参数进行优化，不断循环，直到确定出最优配置参数。
也就是说，将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
本申请实施例提供了一种Kafka参数调优方法，获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。可见，相比于现有技术配置参数需要根据运行场景来配置，且需要人工配置，效率低下，在本申请实施例中，通过将配置参数输入性能预测模型中可以预测Kafka的性能情况，无需人工反复手工修改配置参数，通过参数优化模型可以对配置参数进行优化，得到最优配置参数，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。
基于以上Kafka参数调优方法，本申请实施例还提供了一种Kafka参数调优装置，参考图2所示，为本申请实施例提供的一种Kafka参数调优装置的结构框图，该装置可以包括：
获取单元100，用于获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；
第一确定单元200，用于将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；
第二确定单元300，用于将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
可选地，所述第二确定单元，用于：
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；
计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；
在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
可选地，所述装置还包括：
第三确定单元，用于将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
本申请实施例提供了一种Kafka参数调优装置，获取单元，用于获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；第一确定单元，用于将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；第二确定单元，用于将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。可见，相比于现有技术配置参数需要根据运行场景来配置，且需要人工配置，效率低下，在本申请实施例中，通过将配置参数输入性能预测模型中可以预测Kafka的性能情况，无需人工反复手工修改配置参数，通过参数优化模型可以对配置参数进行优化，得到最优配置参数，能够提高参数优化的精度和效率，得到Kafka的最优配置参数，使性能情况得到明显改善。
又一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，参见图3，该图示出了本申请实施例提供的一种计算机设备的结构图，如图3所示，所述设备包括处理器310以及存储器320：
所述存储器310用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器320用于根据所述程序代码中的指令执行上述实施例提供的Kafka参数调优方法。
该计算机设备可以包括终端设备或服务器，前述的Kafka参数调优装置可以配置在该计算机设备中。
又一方面，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行上述实施例提供的Kafka参数调优方法。
另外，本申请实施例还提供了一种包括指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例提供的Kafka参数调优方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令硬件来完成，前述程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质可以是下述介质中的至少一种：只读存储器(英文：Read-only Memory，缩写：ROM)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，本发明提供的一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质可用于大数据领域或金融领域。上述仅为示例，并不对本发明提供的一种Kafka参数调优方法、装置、设备及介质的应用领域进行限定。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处。尤其，对于装置实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，虽然本申请已以较佳实施例披露如上，然而并非用以限定本申请。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围情况下，都可利用上述揭示的方法和技术内容对本申请技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本申请技术方案的内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所做的任何的简单修改、等同变化及修饰，均仍属于本申请技术方案保护的范围内。

Claims (10)

1.一种Kafka参数调优方法，其特征在于，包括：
获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；
将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参数优化模型基于遗传算法计算得到，所述将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合，包括：
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；
计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；
在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；
在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；
否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述性能预测模型基于线性回归算法计算得到。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取Kafka的配置参数集合，包括：
获取Kafka的预设配置参数集合；
根据所述预设配置参数集合中的配置参数对性能情况的影响程度，对所述预设配置参数集合中的配置参数进行筛选，得到Kafka的配置参数集合。
6.一种Kafka参数调优装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取Kafka的配置参数集合；所述配置参数集合包括多个配置参数；
第一确定单元，用于将所述配置参数集合输入训练好的性能预测模型中，得到Kafka的性能情况集合；
第二确定单元，用于将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中，得到优化后的配置参数集合；所述优化后的配置参数集合包括最优配置参数。
7.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第二确定单元，用于：
将所述配置参数集合和所述性能情况集合输入参数优化模型中；
将所述配置参数集合和所述性能情况集合作为初始化种群；
计算所述初始化种群中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异；
在满足预设停止条件时，控制所述参数优化模型输出优化后的配置参数集合；否则，计算所述优化后的配置参数集合中每个配置参数的适应度，根据所述适应度进行选择、交叉、变异，判断是否满足所述预设停止条件。
8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第三确定单元，用于将所述优化后的配置参数集合输入所述性能预测模型中，得到优化后的性能情况集合；在所述优化后的性能情况集合中的目标性能情况与预设性能情况匹配时，确定所述目标性能情况对应的目标配置参数为最优配置参数；否则，将所述优化后的配置参数集合和所述优化后的性能情况集合输入所述参数优化模型中，以得到最优配置参数。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器以及存储器：
所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；
所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5中任意一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行权利要求1-5中任意一项所述的方法。
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