【kafka压测】关于kafka性能压测（kafka内置压测工具）

短命女 2022-11-26 01:57 315阅读 0赞

使用Jmeter压测Kafka：[https://www.blazemeter.com/blog/apache-kafka-how-to-load-test-with-jmeter/][https_www.blazemeter.com_blog_apache-kafka-how-to-load-test-with-jmeter]

Kafka压力测试(写入MQ消息压测和消费MQ消息压测）：[https://blog.csdn.net/laofashi2015/article/details/81111466][https_blog.csdn.net_laofashi2015_article_details_81111466]

kafka内置压测：

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//生产压测
    bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test_perf --num-records 1000 --record-size 2000 --throughput 10 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092
    
    //消费压测
    bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list localhost:9092 --topic test_perf --fetch-size 10 --messages 1000 --threads 2
    ticle/details/85335152

![复制代码][aHR0cHM6Ly9jb21tb24uY25ibG9ncy5jb20vaW1hZ2VzL2NvcHljb2RlLmdpZg]

1.测试目的  
        本次性能测试在正式环境下单台服务器上Kafka处理MQ消息能力进行压力测试。测试包括对Kafka写入MQ消息和消费MQ消息进行压力测试，根据10w、100w和1000w级别的消息处理结果，评估Kafka的处理性能是否满足项目需求。（该项目期望Kafka能够处理上亿级别的MQ消息）

2.测试范围及方法  
2.1测试范围概述  
   测试使用Kafka自带的测试脚本，通过命令对Kafka发起写入MQ消息和Kafka消费MQ消息的请求。模拟不同数量级的MQ消息写入和MQ消息消费场景，根据Kafka的处理结果，评估Kafka是否满足处理亿级以上的消息的能力。

2.2性能测试场景设计  
2.2.1Kafka写入消息压力测试  
测试场景

MQ消息数

每秒写入消息数

记录大小(单位:字节)

Kafka消息写入测试

10W

2000条

1000

100W

5000条

1000

1000W

5000条

1000

2.2.2Kafka消费消息压力测试  
测试场景

消费MQ消息数

Kafka消息消费测试

10W

100W

1000W

2.3测试方法简要描述  
2.3.1测试目的  
     验证带台服务器上Kafka写入消息和消费消息的能力，根据测试结果评估当前Kafka集群模式是否满足上亿级别的消息处理能力。

2.3.2测试方法  
     在服务器上使用Kafka自带的测试脚本，分别模拟10w、100w和1000w的消息写入请求，查看Kafka处理不同数量级的消息数时的处理能力，包括每秒生成消息数、吞吐量、消息延迟时间。Kafka消息吸入创建的topic命名为test\_perf，使用命令发起消费该topic的请求，查看Kafka消费不同数量级别的消息时的处理能力。

压测命令信息：  
测试项

压测消息数（单位:W）  
测试命令

写入MQ消息

10  
./kafka-producer-perf-test.sh --topic test\_perf --num-records 100000 --record-size 1000  --throughput 2000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092

100  
./kafka-producer-perf-test.sh --topic test\_perf --num-records 1000000 --record-size 2000  --throughput 5000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092

1000  
./kafka-producer-perf-test.sh --topic test\_perf --num-records 10000000 --record-size 2000  --throughput 5000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092

消费MQ消息

10  
./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test\_perf --fetch-size 1048576 --messages 1000000 --threads 1

100  
./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test\_perf --fetch-size 1048576 --messages 10000000 --threads 1

1000  
./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test\_perf --fetch-size 1048576 --messages 10000000 --threads 1

脚本执行目录：服务器上安装Kafka的bin目录；  
3.测试环境  
3.1测试环境机器配置表  
主 机

数量

资 源

操作系统

MQ消息服务

硬件：8(核)-32768(M)-100(G)

软件:Kafka集群(Kafka\_2.11-0.10.1.0)

centos7.3

MQ消息处理

硬件：8(核)-32768(M)-100(G)

软件:Kafka集群(Kafka\_2.11-0.10.1.0)

centos7.3

测试机配置

硬件：8(核)-32768(M)-100(G)

软件：node（V6.11.3）运行环境、jdk1.8、tomcat8、nginx

centos7.3

3.2 测试工具  
Kafka压测工具

Kafka自带压测脚本

4.测试结果  
4.1测试结果说明  
本次测试针对Kafka消息处理的能力 进行压力测试，对Kafka集群服务器中的一台进行MQ消息服务的压力测试，关注Kafka消息写入的延迟时间是否满足需求。对Kafka集群服务器中的一台进行MQ消息处理的压力测试，验证Kafka的消息处理能力。

4.2测试结果  
4.2.1写入MQ消息  
测试项

设置消息总数  
（单位:w）

设置单个消息大小  
（单位:字节）

设置每秒发送消息数

实际写入消息数/秒

95%的消息延迟  
(单位:ms)

写入MQ消息

1000

2000

1999.84

100

1000

5000

4999.84

1000

5000

4999.99

压测结果截图  
写入10w消息压测结果

写入100w消息压测结果

写入1000w消息压测结果

kafka-producer-perf-test.sh 脚本命令的参数解析（以100w写入消息为例）：  
\--topic topic名称，本例为test\_perf  
\--num-records 总共需要发送的消息数，本例为100000  
\--record-size 每个记录的字节数，本例为1000  
\--throughput 每秒钟发送的记录数，本例为5000  
\--producer-props bootstrap.servers=localhost:9092 （发送端的配置信息，本次测试取集群服务器中的一台作为发送端,可在kafka的config目录，以该项目为例：/usr/local/kafka/config；查看server.properties中配置的zookeeper.connect的值，默认端口：9092）

MQ消息写入测试结果解析：  
本例中写入100w条MQ消息为例，每秒平均向kafka写入了4.77MB的数据，大概是4999.875条消息/秒，每次写入的平均延迟为1毫秒，最大的延迟为647毫秒，1ms内占99%。

4.2.2消费MQ消息  
消费MQ消息

消费消息总数  
（单位:w）

共消费数据  
（单位:M)

每秒消费数据  
（单位:M)

每秒消费消息数

消费耗时  
（单位:s)

消费MQ消息

95.36

137

143899.3

0.695

100

953.66

177.19

185804.5

5.38

1000

9536.73

198.25

207878.6

48.11

压测结果截图

消费10w消息压测结果  
消费100w消息压测结果  
消费1000w消息压测结果  
kafka-consumer-perf-test.sh 脚本命令的参数为：  
\--zookeeper 指定zookeeper的链接信息，本例为localhost:2181 ；  
\--topic 指定topic的名称，本例为test\_perf，即4.2.1中写入的消息；  
\--fetch-size 指定每次fetch的数据的大小，本例为1048576，也就是1M  
\--messages 总共要消费的消息个数，本例为1000000，100w  
以本例中消费100w条MQ消息为例总共消费了953.66M的数据，每秒消费数据大小为177.19M，总共消费了10000004条消息，每秒消费185804.53条消息。  
5.结果分析  
       根据4.2.测试结果，可以看出在单台服务器上，写入MQ消息设置5000条/秒时，消息写入及时，95%的消息延迟时间小于等于1ms，在可接受范围内；Kafka消费MQ消息时，1000W待处理消息的处理能力在每秒20w条以上，处理结果理想。  
   根据Kafka处理10w、100w和1000w级的消息时的处理能力，可以评估出Kafka集群服务，是否有能力处理上亿级别的消息。  
本次测试是在正式环境集群服务中的单台服务器上进行，基本不需要考虑网络带宽的影响。所以单台服务器的测试结果，对评估集群服务是否满足上线后实际应用的需求，很有参考价值。

[https_www.blazemeter.com_blog_apache-kafka-how-to-load-test-with-jmeter]: https://www.blazemeter.com/blog/apache-kafka-how-to-load-test-with-jmeter/
[https_blog.csdn.net_laofashi2015_article_details_81111466]: https://blog.csdn.net/laofashi2015/article/details/81111466
[aHR0cHM6Ly9jb21tb24uY25ibG9ncy5jb20vaW1hZ2VzL2NvcHljb2RlLmdpZg]: /images/20221124/72a2d540428d49c1b67f1aa02761d790.png