前言

Kafka学习笔记(一)Linux环境基于Zookeeper搭建Kafka集群、Kafka的架构

4 Kafka基准测试

基准测试（benchmark testing）是一种测量和评估软件性能指标的活动。 我们可以通过基准测试，了解到软件、硬件的性能水平，主要测试负载的执行时间、传输速度、吞吐量、资源占用率等。

4.1 基于1个分区1个副本的基准测试

• 1）创建1个分区1个副本的Topic

• 2）生产消息基准测试

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_1_1 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1

命令解释：

• bin/kafka-producer-perf-test.sh 性能测试脚本
• –topic Topic的名称
• –num-records 指定生产数据量（默认5000W）
• –throughput 指定吞吐量，即限流（-1不指定）
• –record-size record数据大小（字节）
• –producer-props bootstrap.servers 指定Kafka集群地址
• acks=1 ACK模式

执行以上命令，结果如下：

• 3）消费消息基准测试

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_1_1 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000

命令解释：

• bin/kafka-consumer-perf-test.sh 消费消息基准测试脚本
• –broker-list 集群Broker列表
• –topic Topic的名称
• –fetch-size 每次拉取的数据大小
• –messages 总共要消费的消息个数
• –timeout 超时时间

执行以上命令，结果如下：

4.2 基于3个分区1个副本的基准测试

• 1）创建3个分区1个副本的Topic

• 2）生产消息基准测试

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_3_1 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1

指标	3分区1副本	1分区1副本	性能（对比1分区1副本）
吞吐量	10900.822140 records/sec	8994.536718 records/sec	提升↑
吞吐速率	10.40 MB/sec	8.58 MB/sec	提升↑
平均延迟时间	2508.37 ms avg latency	3418.50 ms avg latency	提升↑
最大延迟时间	47436.00 ms max latency	50592.00 ms max latency

• 3）消费消息基准测试

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_3_1 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000

指标	3分区1副本	1分区1副本	性能（对比1分区1副本）
data.consumed.in.MB 共计消费数据量	4768.4021	4768.3716
MB.sec 每秒消费数据量	28.5637	21.1589	提升↑
data.consumed.in.nMsg 共计消费消息数量	5000032	5000000
nMsg.sec 每秒消费消息数量	29951.2517	22186.7235	提升↑

4.3 基于1个分区3个副本的基准测试

• 1）创建1个分区3个副本的Topic

• 2）生产消息基准测试

bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic topic_1_3 --num-records 5000000 --throughput -1 --record-size 1000 --producer-props bootstrap.servers=192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 acks=1

指标	1分区3副本	1分区1副本	性能（对比1分区1副本）
吞吐量	4323.273652 records/sec	8994.536718 records/sec	下降↓
吞吐速率	4.12 MB/sec	8.58 MB/sec	下降↓
平均延迟时间	7533.70 ms avg latency	3418.50 ms avg latency	下降↓
最大延迟时间	32871.00 ms max latency	50592.00 ms max latency

可见，副本越多，生产消息的性能反而下降。

• 3）消费消息基准测试

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.245.130:9092,192.168.245.131:9092,192.168.245.132:9092 --topic topic_1_3 --fetch-size 1048576 --messages 5000000 --timeout 100000

指标	1分区3副本	1分区1副本	性能（对比1分区1副本）
data.consumed.in.MB 共计消费数据量	4768.3716	4768.3716
MB.sec 每秒消费数据量	46.9504	21.1589	下降↓
data.consumed.in.nMsg 共计消费消息数量	5000000	5000000
nMsg.sec 每秒消费消息数量	49231.0116	22186.7235	下降↓

同样，副本越多，消费消息的性能也下降。

5 Java编程操作Kafka

创建一个Maven项目，测试Java变成操作Kafka。

5.1 引入依赖

<!-- kafka_demo\pom.xml -->

<!-- kafka客户端工具 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.4.1</version>
</dependency>

5.2 向Kafka发送消息

public class KafkaProducerTest {
   

    public static void main(String[] args) {
   
        // 1.创建用于连接Kafka的Properties配置
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "192.168.245.130:9092");
        props.put("acks", "all");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 2.创建一个生产者对象KafkaProducer
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        // 3.调用send发送1-100消息到`my_topic`主题
        for(int i = 0; i < 100; ++i) {
   
            try {
   
                // 获取返回值Future，该对象封装了返回值
                Future<RecordMetadata> future = producer.send(new ProducerRecord<>("my_topic", null, i + ""));
                // 调用一个Future.get()方法等待响应
                future.get