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最近基于lua脚本做了一套数据采集服务，日采集数据量 ：1.1亿条/天，CPU和内存都可以做到极低的水平。当然上线以来也经历了一波全链路的崩溃到修复过程。其中涉及到nginx优化、lua脚本写入kafka性能优化、kafka性能优化；

1、数据压缩策略

     进行对应的数据压缩是大数据量传输的前提条件，业界用得比较多的压缩算法有gzip、lz4、snappy、zstd。已经实现了snappy、gzip，后续计划扩展zstd和lz4；假如考虑速度更快可以考虑snappy、lz4；考虑压缩比更高可以考虑zstd；(ps:微信桌面端通信采用snappy进行数据压缩)

2、nginx网关层

  worker_processes  auto;        #  根据CPU自动选择worker进程数据

   client_body_buffer_size 64k; #  增大可以防止生成大量小文件，全在内存进行处理，提升效率

3、lua采集脚本

      lua-resty-kafka配置优化（生产者优化）

 kafka_producer = producer:new(broker_list, {producer_type = "async",  -- 异步生产者类型required_acks = 1,request_timeout = 20000,max_retry = 15,retry_backoff = 1000,max_buffering = 100000,     -- 生产者缓冲消息队列最大值，默认5w条（queue.buffering.max.messages）--batch_size = 400,batch_size = 2097152,       -- 生产者缓冲区大小，每次发送的数据大于这个值，有可能发生堆积（send.buffer.bytes）应小于kafka的socket.request.max.bytes / 2 - 10kbatch_num = 600,            -- 生产者每次批量发送的数量（batch.num.messages）linger_ms = 800,            -- compression_codec = "gzip"  -- 当前插件是不支持压缩，可惜了})

     （1）生产者内存队列缓存区配置

     （2）每个批次发送大小

     （2）网络缓冲区，批次大小不能超过网络缓冲区，网络缓冲区最大依赖于操作系统的tcp和kafka broker配置。

      （3）发送前的数据压缩

      （4）多分区topic提升写入并行度

      （5）异步写入

      （6）ack=1，单副本成功即可

异步批量写盘优化

local function async_flush_logs()if #log_buffer == 0 then return endngx.thread.spawn(function()local retries = 3  -- 最大重试次数local delay = 0.1  -- 每次重试的延迟时间（秒）while retries > 0 do-- 确保日志文件已初始化init_log_file()-- 检查日志文件是否已成功打开if current_log_file thenlocal ok, err = pcall(function()for _, log_entry in ipairs(log_buffer) docurrent_log_file:write(log_entry .. "\n")endcurrent_log_file:flush()  -- 确保数据立即写入磁盘end)if not ok thenngx.log(ngx.ERR, "Failed to write log: ", err)else-- 写入成功，清空缓冲区log_buffer = {}break  -- 退出重试循环endelsengx.log(ngx.WARN, "Log file is not initialized, retrying...")retries = retries - 1ngx.sleep(delay)  -- 等待一段时间后重试endendif retries == 0 thenngx.log(ngx.ERR, "Failed to write log after multiple retries")endend)
end

4、kafka端

     Kafka Broker 的 socket.request.max.bytes=204857600（200M），配合写入端进行性能优化

     堆内存配置大小 

                中型正式环境  4~8G

                大型生产环境 8~16G

5、安全性

    采用非对称加密+对称加密的混合方式进行数据加密传输；完全的非对称加密在数据量稍大的情况下会消耗大量的cpu和压缩解压时间；

   对于上报的数据压缩提需要校验上传文件的最大值，以及解压后数据大小，防止非法请求，循环解压浪费大量cpu和存储资源