SkyWalking日志异步采集架构

环境：

操作系统：macOS Monterey 12.7.6

Skywalking OAP：10.3.0

Skywalking Agent：9.5.0

Kafka：3.6.1 （kraft模式启动）

Kafka-map：1.3.2（Kafka图形工具）

ElasticSearch：8.11.1

Kibana：8.11.2

Java应用：Eureka及几个微服务应用

【干货】

1、数据压缩在agent端指定（保证发送的消息及存储的消息都是压缩后的）

2、可以通过 plugin.kafka.producer_config 配置压缩工具/算法

3、可以通过 plugin.kafka.producer_config_json 配置压缩工具/算法（skywalking agent 8.8.0+）

4、PRODUCER_CONFIG 覆盖 PRODUCER_CONFIG_JSON

5、PRODUCER_CONFIG配置的key需使用[ ] -- 中括号，且key不能使用引号（单引用双引号都不行）

6、Skywalking agent 9.5.0（当前20260223最新版本）optional-reporter-plugins中的压缩工具不支持MacOS arm架构（里面没有其动态库），如在ARM 架构Mac OS上验证，可单独升级使用的压缩工具，如：snappy-java-1.1.7.3.jar  ---->升级为snappy-java-1.1.10.8.jar  

7、kafka客户端（图形）工具（如：CMAK、Kafka-map等）上看到的消息不管实际队列中有没有压缩，展示到界面上的都是解压后的（如果存储的是压缩后的数据工具会自动解压后展示到界面上）

8、验证kafka队列中的数据是否是被压缩后的数据最权威的方法就是直接读取 Broker 上的日志文件，展示每条消息的压缩状态

分析过程：

1、图表说明kafka消息数据压缩

2、官方帮助文档压缩配置示例

3、典型源代码分析

PRODUCER_CONFIG、PRODUCER_CONFIG_JSON

4、压缩工具（包含升级后的）

5、查看Broker日志验证数据压缩状态

6、Skywalking agent配置示例

仅agent中kafka配置部分

plugin.kafka.producer_config[delivery.timeout.ms]=32000
plugin.kafka.producer_config[compression.type]=zstd
plugin.kafka.producer_config[acks]=0
plugin.kafka.producer_config[retries]=3
plugin.kafka.producer_config[batch.size]=32768
plugin.kafka.producer_config[linger.ms]=50
plugin.kafka.producer_config[request.timeout.ms]=30000
plugin.kafka.producer_config[buffer.memory]=33554432
plugin.kafka.producer_config[client.id]=${KAFKA_CLIENT_ID:mysys_sw_agent}
plugin.kafka.producer_config[max.in.flight.requests.per.connection]=10
plugin.kafka.producer_config[key.serializer]=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
plugin.kafka.producer_config[value.serializer]=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

# 与上面的方式两选一即可，两种都打开时 producer_config 会覆盖 producer_config_json 
# plugin.kafka.producer_config_json={"delivery.timeout.ms":32000,"compression.type":"zstd","acks":0,"retries":3,"batch.size":32768,"linger.ms":50,"request.timeout.ms":30000,"buffer.memory":33554432,"client.id":crm_sw_agent,"max.in.flight.requests.per.connection":10,"key.serializer":"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer","value.serializer":"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"}

附件

附件一：最新压缩工具下载地址

20260223

https://repo1.maven.org/maven2/org/xerial/snappy/snappy-java/1.1.10.8/snappy-java-1.1.10.8.jar

https://repo1.maven.org/maven2/com/github/luben/zstd-jni/1.5.7-7/zstd-jni-1.5.7-7.jar

https://repo1.maven.org/maven2/at/yawk/lz4/lz4-java/1.10.3/lz4-java-1.10.3.jar

附件

附件五：Kafka几项核心的底层技术

Kafka 的高性能、高可靠性和高吞吐量，源于其一系列精妙的底层设计技术。以下是几项核心的底层技术：

‌1. 分区（Partition）与并行处理‌

Kafka 将每个主题（Topic）划分为多个分区，每个分区是一个有序的、不可变的消息日志。这种设计是 Kafka 实现高吞吐量和水平扩展的基础。

• ‌并行读写‌：生产者可以将消息并行写入不同的分区，消费者也可以并行地从多个分区拉取消息，极大地提升了系统的并发处理能力。
• ‌负载均衡‌：分区可以分布在集群中的不同 Broker 上，实现了数据的分布式存储和负载均衡。
• ‌顺序性保证‌：Kafka 保证了‌分区内消息的严格顺序‌，虽然跨分区的消息顺序无法保证，但对于大多数场景，分区内有序已足够。

‌2. 顺序写入与零拷贝（Zero-Copy）‌

Kafka 充分利用了磁盘和操作系统的特性来优化性能。

• ‌顺序写入‌：消息被追加（Append）到分区日志文件的末尾，这种顺序写入方式避免了磁盘频繁的寻道操作，使得 Kafka 在普通机械硬盘上也能实现极高的写入吞吐量。
• ‌零拷贝技术‌：当消费者读取消息时，Kafka 利用操作系统的 sendfile 系统调用，直接将数据从磁盘文件缓冲区传输到网络缓冲区，‌避免了数据在内核态与用户态之间的多次拷贝‌。这显著降低了 CPU 开销，提升了网络传输效率。

‌3. 副本机制（Replication）与 ISR‌

为了保证数据的高可用性和可靠性，Kafka 引入了副本机制。

• ‌Leader/Follower‌：每个分区有多个副本，其中一个被选举为 Leader，负责处理所有生产者和消费者的读写请求；其他副本为 Follower，仅从 Leader 异步拉取数据进行同步。
• ‌ISR（In-Sync Replicas）‌：Kafka 维护一个“同步副本”列表（ISR），只有那些与 Leader 副本同步延迟在可接受范围内的 Follower 才会被包含在 ISR 中。‌只有当消息被写入 ISR 列表中的所有副本后，生产者才会收到确认（ack=-1）‌，这确保了即使 Leader 宕机，数据也不会丢失。
• ‌高可用性‌：当 Leader 宕机时，Kafka 会从 ISR 列表中选举出一个新的 Leader，保证服务不中断。

‌4. 批量处理与消息压缩‌

Kafka 通过批量操作来 amortize（分摊）网络和磁盘 I/O 开销。

• ‌批量发送‌：生产者会将多条消息缓存起来，达到一定大小（batch.size）或等待一定时间（linger.ms）后，再一次性发送给 Broker，减少了网络请求次数。
• ‌消息压缩‌：生产者可以在发送前对消息批次进行压缩（如 gzip、snappy、lz4），减少了网络传输的数据量和磁盘存储空间。Broker 在存储和传输时也以压缩格式处理，消费者在消费时再解压。

‌5. 分段日志（Segment）与索引‌

为了管理庞大的日志文件并实现高效的消息查找，Kafka 采用了分段和索引机制。

• ‌分段（Segment）‌：每个分区的日志文件被切割成多个大小固定的段（Segment）文件。当一个段文件达到预设大小（如 1GB）时，Kafka 会创建一个新的段文件。这使得日志文件的管理和清理（如删除过期数据）更加高效。
• ‌索引文件‌：每个段文件对应两个索引文件——‌偏移量索引‌（.index）和‌时间戳索引‌（.timeindex）。偏移量索引采用稀疏存储方式，通过二分查找可以快速定位到消息在日志文件中的物理位置，实现了 O(log n) 的消息查找时间复杂度。

‌6. 消费者位移（Offset）管理‌

Kafka 将消费进度（即位移）的管理权交给了消费者，而非 Broker。

• ‌消费者自主管理‌：消费者在消费消息后，会定期将自己消费到的位移（Offset）提交并保存（可保存在 Kafka 内部主题 __consumer_offsets 或外部存储如 Redis 中）。
• ‌容错与重放‌：如果消费者宕机，重启后可以从最后一次提交的位移处继续消费，保证了“至少一次”（At-Least-Once）的语义。这种设计也允许消费者灵活地重放历史消息。