Kafka测试及性能调优详细总结

Posted 2020-10-03

Kafka性能测试

 

 

测试背景

 

由于业务需求，针对kafka在不同参数下的性能进行测试。从而进行kafka性能调优

 

测试目标

 

测试kafka 0.8n的性能(Producer/Consumer性能)。当消息大小、批处理大小、压缩等参数变化时对吞吐率的影响。

 

测试环境

软件版本：kafka 0.8.1.1
硬件环境：3台多云服务组成的kafka集群。各服务器CPU4核，内存16G，配置如下：

 

 

服务器IP：

203.150.54.215

203.150.54.216

203.150.54.217

 

测试方法

 

使用kafka官方提供的kafa-perf工具做性能测试

 

测试步骤

一、测试环境准备
1、测试工具kafka-perf的准备

cp kafka-perf_2.10-0.8.1.1.jar /application/kafka/libs/

2、启动kafka

cd /application/kafka

vim config/server.properties  #内容见下图

./bin/kafka-server-start.sh --daemon config/server.properties

3、测试集群可靠性

创建一个主题，复制因子为3.

[[email protected] kafka]# bin/kafka-topics.sh --create –zookeeper 203.150.54.215:21203,203.150.54.216:21203,203.150.54.217:21203 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic 88

Created topic "88".

查看创建的主题分区情况

[[email protected]-215 kafka]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper  203.150.54.215:21203 --topic 88

Topic:88        PartitionCount:3        ReplicationFactor:3     Configs:

        Topic: 88       Partition: 0    Leader: 3       Replicas: 3,1,2 Isr: 3,1,2

        Topic: 88       Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3

        Topic: 88       Partition: 2    Leader: 2       Replicas: 2,3,1 Isr: 2,3,1

在215上启动生产者

[[email protected] kafka]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 203.150.54.215:21204 --topic 88

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".

SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

test

hh

在216上进行消费

[[email protected] kafka]#       bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 203.150.54.216:21203 --topic 88 --from-beginning                

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".

SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

 

 

test

hh

从上可知：3个服务器集群之间链接正常，下面进行性能测试
kafka-producer-perf-test.sh中参数说明：

messages 生产者发送走的消息数量

message-size 每条消息的大小

batch-size 每次批量发送消息的数量

topics 生产者发送的topic

threads 生产者

broker-list 安装kafka服务的机器ip:porta列表

producer-num-retries 一个消息失败发送重试次数

request-timeouts-ms 一个消息请求发送超时时间

bin/kafka-consumer-perf-test.sh中参数说明：

zookeeper  zk配置

messages 消费者消费消息的总数量

topic 消费者需要消费的topic

threads 消费者使用几个线程同时消费

group 消费者组名称

socket-buffer-sizes socket缓存大小

fetch-size 每次想kafka broker请求消费消息大小

consumer.timeout.ms 消费者去kafka broker拿一条消息的超时时间

二、测试生产者吞吐率
此项只测试producer在不同的batch-zie，patition等参数下的吞吐率，也就是数据只被及计划，没有consumer读取数据消费情况。
生成Topic：
生成不同复制因子，partition的topic

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati1-rep1 --partitions 1 --replication-factor 1

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati1-rep2 --partitions 1 --replication-factor 2

 

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati2-rep1 --partitions 2 --replication-factor 1

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati2-rep2 --partitions 2 --replication-factor 2

 

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati3-rep1 --partitions 3 --replication-factor 1

bin/kafka-topics.sh --zookeeper 203.150.54.215:21203 --create --topic test-pati3-rep2 --partitions 3 --replication-factor 2

测试producer吞吐率
调整batch-size，thread，topic，压缩等参数测试producer吞吐率。
示例：

a)批处理为1，线程数为1，复制因子为1

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 512 --batch-size 1 --topic test-pati1-rep1  --threads 1 --broker-list 203.150.54.215:21204,203.150.54.216:21204,203.150.54.217:21204

 

b)批处理为5，线程数为4，复制因子为2

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 5 --topic test-pati1-rep2 --threads 1 --broker-list 203.150.54.215:21204,203.150.54.216:21204,203.150.54.217:21204

c)批处理为10，线程数为4，复制因子为2,不压缩，sync

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 10 --topic test-pati2-rep2 --threads 4 --compression-codec 0 --sync 1 --broker-list 203.150.54.215:21204,203.150.54.216:21204,203.150.54.217:21204

 

d)批处理为10，线程数为4，复制因子为2,gzip压缩，sync

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 10 --topic test-pati2-rep2 --threads 4 --compression-codec 1 --sync 1 --broker-list 203.150.54.215:21204, 203.150.54.216:21204, 203.150.54.217:21204

说明：消息大小统一使用和业务场景中日志大小相近的512Bype，消息数为50w或200w条。
 
三、测试消费者吞吐率
测试consumer吞吐率
调整批处理数，线程数，partition数，复制因子，压缩等进行测试。
示例：

a)批处理为1，线程数为1，复制因子为1

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --messages 500000 --message-size 512 --batch-size 1 --topic test-pati1-rep1  --threads 1 --zookeeper 203.150.54.215:2181

 

b)批处理为5，线程数为4，复制因子为2

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 5 --topic test-pati1-rep2 --threads 1  --zookeeper 203.150.54.215:2181

c)批处理为10，线程数为4，复制因子为2,不压缩，sync

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 10 --topic test-pati2-rep2 --threads 4 --compression-codec 0 --sync 1  --zookeeper 203.150.54.215:2181

 

d)批处理为10，线程数为4，复制因子为2,gzip压缩，sync

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --messages 50000 --message-size 512 --batch-size 10 --topic test-pati2-rep2 --threads 4 --compression-codec 1 --sync 1  --zookeeper 203.150.54.215:2181

 

注：以上测试均使用python脚本多线程测试实现。

测试结果及分析

 

1、 生产者测试结果及分析

调整线程数，批处理数，复制因子等参考，对producer吞吐率进行测试。在测试时消息大小为512Byte，消息数为50w，结果如下：

		复制因子	1	2
线程数	批处理
1	1		1.8598	0.5878
4	5		17.6594	7.2501
4	10		26.4221	13.0208
		压/no
4	10		4.6855	1.9058
4	10		3.0945	1.4846

                           Producer吞吐率（MB/s）

调整sync模式，压缩方式得到吞吐率数据如表3.在本次测试中msg=512Byte，message=500000，batch_zie=10

 
结果分析：
1）kafka在批处理，多线程，不适用同步复制的情况下，吞吐率是比较高的，可以达26MB/s,消息数达17w条/s以上。
2）使用批处理或多线程对提升生产者吞吐率效果明显。
3）复制因子会对吞吐率产生较明显影响
   使用同步复制时，复制因子会对吞吐率产生较明显的影响。复制因子为2比因子为1（即无复制）时，吞吐率下降40%左右。

4）使用sync方式，性能有明显下降。
   使用Sync方式producer吞吐率会有明显下降
5)压缩与吞吐率
  使用Gzip及Snappy方式压缩，吞吐率反而有下降，原因待分析。而Snappy方式吞吐率高于gzip方式。
6）分区数与吞吐率
   分区数增加生产者吞吐率反而有所下降 
 
2、消费者结果及分析

结果分析：

1）kafka consumer吞吐率在parition，threads较大的情况下，在测试场景下，最大吞吐率达到了34MB/s
2）复制因子，影响较小。replication factor并不会影响consumer的吞吐率测试， consumer从每个partition的leader读数据，而与replication factor无关。同样，consumer吞吐率也与同步复制还是异步复制无关。
3)线程数和partition与吞吐率关系

当分区数较大时，增加thread数可显著提升consumer的吞吐率。
但要注意在分区较大时线程数不改大于分区数，否则会出现No broker partitions consumed by consumer，对提升吞吐率也没有帮助。

4）批处理数对吞吐率影响

改变批处理数对吞吐率影响不大
5）压缩与吞吐率

压缩对吞吐率影响小。

 

附优化后的配置文件：

broker.id=1

listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:6667

advertised.listeners=PLAINTEXT://203.150.54.215:6667

port=6667

host.name=203.150.54.215

 

# Replication configurations

num.replica.fetchers=1

replica.fetch.max.bytes=1048576

replica.fetch.wait.max.ms=500

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms=5000

replica.socket.timeout.ms=30000

replica.socket.receive.buffer.bytes=65536

replica.lag.time.max.ms=10000

replica.lag.max.messages=4000

 

compression.codec:none

controller.socket.timeout.ms=30000

controller.message.queue.size=10

controlled.shutdown.enable=true

default.replication.factor:2

 

# Log configuration

num.partitions=1 

num.recovery.threads.per.data.dir=1

message.max.bytes=1000000

auto.create.topics.enable=true

auto.leader.rebalance.enable=true

log.dirs=/mnt/kafka-logs/kafka00

log.index.interval.bytes=4096

log.index.size.max.bytes=10485760

log.retention.hours=72 #保留三天，也可以更短

log.flush.interval.ms=10000  #每间隔1秒钟时间，刷数据到磁盘

log.flush.interval.messages=20000 #log数据文件刷新策略

log.flush.scheduler.interval.ms=2000

log.roll.hours=72

log.retention.check.interval.ms=300000

log.segment.bytes=1073741824 #kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件

 

# ZK configuration

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

zookeeper.sync.time.ms=2000

zookeeper.connect=203.150.54.215:2181,203.150.54.216:2182,203.150.54.217:2183

 

# Socket server configuration

num.io.threads=5 #配置线程数量为cpu核数加1

num.network.threads=8 #配置线程数量为cpu核数2倍，最大不超过3倍

socket.request.max.bytes=104857600

socket.receive.buffer.bytes=1048576

socket.send.buffer.bytes=1048576

queued.max.requests=500

fetch.purgatory.purge.interval.requests=1000

producer.purgatory.purge.interval.requests=1000