Kafka压力测试(写入MQ消息压测和消费MQ消息压测）

迷南。 2022-11-26 01:57 197阅读 0赞

# 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 ###

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 测试场景 </td> 
 <td> MQ消息数 </td> 
 <td> 每秒写入消息数 </td> 
 <td> 记录大小(单位:字节) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Kafka消息写入测试 </td> 
 <td> 10W </td> 
 <td> 2000条 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 100W </td> 
 <td> 5000条 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 1000W </td> 
 <td> 5000条 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 2.2.2Kafka消费消息压力测试 ###

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 测试场景 </td> 
 <td> 消费MQ消息数 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> Kafka消息消费测试 </td> 
 <td> 10W </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 100W </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 1000W </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 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：**

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 测试项 </td> 
 <td>压测消息数（单位:W）</td> 
 <td> 测试命令 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 写入MQ消息 </td> 
 <td>10</td> 
 <td> ./kafka-producer-perf-test.sh --topic test_perf --num-records 100000 --record-size 1000 &nbsp;--throughput 2000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>100</td> 
 <td> ./kafka-producer-perf-test.sh --topic test_perf --num-records 1000000 --record-size 2000 &nbsp;--throughput 5000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>1000</td> 
 <td> ./kafka-producer-perf-test.sh --topic test_perf --num-records 10000000 --record-size 2000 &nbsp;--throughput 5000 --producer-props bootstrap.servers=10.150.30.60:9092 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 消费MQ消息 </td> 
 <td>10</td> 
 <td> ./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test_perf --fetch-size 1048576 --messages 1000000 --threads 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>100</td> 
 <td> ./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test_perf --fetch-size 1048576 --messages 10000000 --threads 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td>1000</td> 
 <td> ./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test_perf --fetch-size 1048576 --messages 10000000 --threads 1 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  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 ##

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 主 机 </td> 
 <td> 数量 </td> 
 <td> 资 源 </td> 
 <td> 操作系统 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> MQ消息服务 </td> 
 <td> 1 </td> 
 <td> 硬件：8(核)-32768(M)-100(G) 软件:Kafka集群(Kafka_2.11-0.10.1.0) </td> 
 <td> centos7.3 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> MQ消息处理 &nbsp; </td> 
 <td> 1 </td> 
 <td> 硬件：8(核)-32768(M)-100(G) 软件:Kafka集群(Kafka_2.11-0.10.1.0) </td> 
 <td> centos7.3 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 测试机配置 </td> 
 <td> 1 </td> 
 <td> 硬件：8(核)-32768(M)-100(G) 软件：node（V6.11.3）运行环境、jdk1.8、tomcat8、nginx </td> 
 <td> centos7.3 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 3.2 测试工具 ##

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> Kafka压测工具 </td> 
 <td> Kafka自带压测脚本 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

# 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 ###

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 测试项 </td> 
 <td> 设置消息总数 （单位:w） </td> 
 <td> 设置单个消息大小 （单位:字节） </td> 
 <td> 设置每秒发送消息数 </td> 
 <td> 实际写入消息数/秒 </td> 
 <td> 95%的消息延迟 (单位:ms) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 写入MQ消息 </td> 
 <td> 10 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 <td> 2000 </td> 
 <td> 1999.84 </td> 
 <td> 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 100 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 <td> 5000 </td> 
 <td> 4999.84 </td> 
 <td> 1 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 1000 </td> 
 <td> 1000 </td> 
 <td> 5000 </td> 
 <td> 4999.99 </td> 
 <td> 1 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  压测结果截图

1.  写入10w消息压测结果
    
    ![70][]
    
     
2.  写入100w消息压测结果 ![70 1][]
    
     
3.  写入1000w消息压测结果

![70 2][]

*  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 ###

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td> 消费MQ消息 </td> 
 <td> 消费消息总数 （单位:w） </td> 
 <td> 共消费数据 （单位:M) </td> 
 <td> 每秒消费数据 （单位:M) </td> 
 <td> 每秒消费消息数 </td> 
 <td> 消费耗时 （单位:s) </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 消费MQ消息 </td> 
 <td> 10 </td> 
 <td> 95.36 </td> 
 <td> 137 </td> 
 <td> 143899.3 </td> 
 <td> 0.695 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 100 </td> 
 <td> 953.66 </td> 
 <td> 177.19 </td> 
 <td> 185804.5 </td> 
 <td> 5.38 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td> 1000 </td> 
 <td> 9536.73 </td> 
 <td> 198.25 </td> 
 <td> 207878.6 </td> 
 <td> 48.11 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

*  压测结果截图

1.  消费10w消息压测结果![70 3][]
2.  消费100w消息压测结果![70 4][]
3.  消费1000w消息压测结果![70 5][]

*  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。

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[70 2]: /images/20221124/2667a0c2baea4ecaa8ba2d188b4a125b.png
[70 3]: /images/20221124/0c080ceeda994d94a2c8054befa5f0fb.png
[70 4]: /images/20221124/addc6a11bb7e443fbfcef5b3b89820f1.png
[70 5]: /images/20221124/e0e57f8308cb4be3aaf1329f99a87f1c.png