Kafka性能测试分析

Kafka篇之参数优化进而提高kafka集群性能 kafka参数优化 阅读详情

一、测试环境准备

Cpu    内存    硬盘
Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz    32G    6T
Kafka集群,服务器个数:3台 
采用CMS垃圾回收

JVM运行参数

-Xmx1G -Xms1G -server -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+CMSScavengeBeforeRemark -XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true 
-Xloggc:/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.2/bin/../logs/kafkaServer-gc.log -verbose:gc 
-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps 
-Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false 
-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false
-Dkafka.logs.dir=/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.2/bin/../logs
-Dlog4j.configuration=file:/usr/local/kafka_2.10-0.8.2.2/bin/../config/log4j.properties


Kafka server端配置

broker.id=165
port=9092
host.name=hadoop165.kuaiyong.in
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400


socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/download/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
log.cleaner.enable=false

zookeeper.connect=hadoop165.xxx.in:2181,hadoop166.xxx.in:2181,hadoop167.xxx.in:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000


测试命令行如下
生产者:

bin/kafka-producer-perf-test.sh --broker-list=hadoop02:9092 
--messages 100000 --topic s1 --threads 10 --message-size 1000 
--batch-size 200 --compression-codec 1

消费者

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper hadoop03:2181 
--messages 500000 --topic s1 --threads 1

二、正常请求测试

1、Producer:

数据量:230万条记录 
每次打包发送1000条数据 
数据格式:采用压缩格式

测试结果 
最大处理量:39.2501MB/S 
TPS:41156.6817条

2、Consumer

耗时:18秒 
总体文件大小:2193.45MB 
最大处理量:163.6659MB/S 
TPS:171616.1767条

三、压力请求测试

1、Producer

数据量:1000万条数据 
每次打包发送1000条数据 
数据格式:采用压缩格式

测试结果 
耗时:242秒 
总体文件大小:9536.74MB 
最大处理量:39.2531MB/S 
TPS:41159.8856条

2、Consumer

耗时:70秒 
总体文件大小:9536.74MB 
最大处理量:145.4193MB/S 
TPS:152483.1887条
--------------------- 
结论:1000万条下的压力测试,性能有所降低,估计瓶颈期在500万条左右

【kafka性能测试脚本详解、性能测试、性能分析与性能调优】 官方在kafka高版本发行时,修改了这个默认值,暂时理解为官网的推荐设置,但对于实时性较高的业务,比如实时统计用户访问量的分析,一般会启用这个配置,即设置为true,但对于可靠性较高的业务,比如银行的业务,宁可花费几分钟或几个小时的延时后再处理像信用卡支付的业务,也不会冒险处理错误的消息。因此,按真实的业务场景来设置即为合理。使用实时性较高的系统,也不建议采用该模式。,默认值为5000ms,即5秒提交一次,可以通过该参数来设置提交的频度,一般来说,提交频度越高,越会带来更高的系统开销,可靠性也随之提高。 阅读详情

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