Kafka压力测试(写入MQ消息压测和消费MQ消息压测）
全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）
架构系列文章
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
创建主题 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.233.8.10 --replication-factor 1 --partitions 4 --topic test_perf 这里面使用的是集群ip，容器间访问，记得先获取一遍zookeeper的集群ip，这里多少个分片对应多少个 bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.233.8.10:2181 --list 查询所有主题 bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.233.8.10:2181 --describe --topic test_perf 查询topic的详细信息 删除主题 bin/kafka-topics.sh --delete --topic test_perf --zookeeper 10.233.8.10:2181
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=10.233.8.14:9092 |
| 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 |
1 |
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
|
1 |
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 |
1 |
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 |
设置单个消息大小 |
设置每秒发送消息数 |
实际写入消息数/秒 |
95%的消息延迟 |
| 写入MQ消息 |
10 |
1000 |
2000 |
1999.84 |
1 |
| 100 |
1000 |
5000 |
4999.84 |
1 |
|
| 1000 |
1000 |
5000 |
4999.99 |
1 |
- 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 |
共消费数据 |
每秒消费数据 |
每秒消费消息数 |
消费耗时 |
| 消费MQ消息 |
10 |
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。