Kafka设计解析(五)- Kafka性能测试方法及Benchmark报告

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本文转发自Jason’s Blog原文链接 http://www.jasongj.com/2015/12/31/KafkaColumn5_kafka_benchmark

摘要

  本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能,以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态,最后给出了Kafka的性能测试报告。

性能测试及集群监控工具

  Kafka提供了非常多有用的工具,如Kafka设计解析(三)- Kafka High Availability (下)中提到的运维类工具——Partition Reassign Tool,Preferred Replica Leader Election Tool,Replica Verification Tool,State Change Log Merge Tool。本文将介绍Kafka提供的性能测试工具,Metrics报告工具及Yahoo开源的Kafka Manager。

Kafka性能测试脚本

  • $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能,主要输出4项指标,总共发送消息量(以MB为单位),每秒发送消息量(MB/second),发送消息总数,每秒发送消息数(records/second)。除了将测试结果输出到标准输出外,该脚本还提供CSV Reporter,即将结果以CSV文件的形式存储,便于在其它分析工具中使用该测试结果
  • $KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh 该脚本用于测试Kafka Consumer的性能,测试指标与Producer性能测试脚本一样

Kafka Metrics

  Kafka使用Yammer Metrics来报告服务端和客户端的Metric信息。Yammer Metrics 3.1.0提供6种形式的Metrics收集——Meters,Gauges,Counters,Histograms,Timers,Health Checks。与此同时,Yammer Metrics将Metric的收集与报告(或者说发布)分离,可以根据需要自由组合。目前它支持的Reporter有Console Reporter,JMX Reporter,HTTP Reporter,CSV Reporter,SLF4J Reporter,Ganglia Reporter,Graphite Reporter。因此,Kafka也支持通过以上几种Reporter输出其Metrics信息。

使用JConsole查看单服务器Metrics

  使用JConsole通过JMX,是在不安装其它工具(既然已经安装了Kafka,就肯定安装了Java,而JConsole是Java自带的工具)的情况下查看Kafka服务器Metrics的最简单最方便的方法之一。
  首先必须通过为环境变量JMX_PORT设置有效值来启用Kafka的JMX Reporter。如export JMX_PORT=19797。然后即可使用JConsole通过上面设置的端口来访问某一台Kafka服务器来查看其Metrics信息,如下图所示。

JConsole Kafka JMX
  使用JConsole的一个好处是不用安装额外的工具,缺点很明显,数据展示不够直观,数据组织形式不友好,更重要的是不能同时监控整个集群的Metrics。在上图中,在kafka.cluster->Partition->UnderReplicated->topic4下,只有2和5两个节点,这并非因为topic4只有这两个Partition的数据是处于复制状态的。事实上,topic4在该Broker上只有这2个Partition,其它Partition在其它Broker上,所以通过该服务器的JMX Reporter只看到了这两个Partition。

通过Kafka Manager查看整个集群的Metrics

  Kafka Manager是Yahoo开源的Kafka管理工具。它支持如下功能

  • 管理多个集群
  • 方便查看集群状态
  • 执行preferred replica election
  • 批量为多个Topic生成并执行Partition分配方案
  • 创建Topic
  • 删除Topic(只支持0.8.2及以上版本,同时要求在Broker中将delete.topic.enable设置为true)
  • 为已有Topic添加Partition
  • 更新Topic配置
  • 在Broker JMX Reporter开启的前提下,轮询Broker级别和Topic级别的Metrics
  • 监控Consumer Group及其消费状态
  • 支持添加和查看LogKafka

  安装好Kafka Manager后,添加Cluster非常方便,只需指明该Cluster所使用的Zookeeper列表并指明Kafka版本即可,如下图所示。

Add Cluster

  这里要注意,此处添加Cluster是指添加一个已有的Kafka集群进入监控列表,而非通过Kafka Manager部署一个新的Kafka Cluster,这一点与Cloudera Manager不同。

Kafka Benchmark

  Kafka的一个核心特性是高吞吐率,因此本文的测试重点是Kafka的吞吐率。
  本文的测试共使用6台安装Red Hat 6.6的虚拟机,3台作为Broker,另外3台作为Producer或者Consumer。每台虚拟机配置如下

  • CPU:8 vCPU, Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v2 @ 2.80GHz,2 Sockets,4 Cores per socket,1 Thread per core
  • 内存:16 GB
  • 磁盘:500 GB

  开启Kafka JMX Reporter并使用19797端口,利用Kafka-Manager的JMX polling功能监控性能测试过程中的吞吐率。

  本文主要测试如下四种场景,测试的指标主要是每秒多少兆字节数据,每秒多少条消息。

Producer Only

  这组测试不使用任何Consumer,只启动Broker和Producer。

Producer Number VS. Throughput

  实验条件:3个Broker,1个Topic,6个Partition,无Replication,异步模式,消息Payload为100字节
  测试项目:分别测试1,2,3个Producer时的吞吐量
  测试目标:如Kafka设计解析(一)- Kafka背景及架构介绍所介绍,多个Producer可同时向同一个Topic发送数据,在Broker负载饱和前,理论上Producer数量越多,集群每秒收到的消息量越大,并且呈线性增涨。本实验主要验证该特性。同时作为性能测试,本实验还将监控测试过程中单个Broker的CPU和内存使用情况
  测试结果:使用不同个数Producer时的总吞吐率如下图所示
Producer Number VS. Throughput

  由上图可看出,单个Producer每秒可成功发送约128万条Payload为100字节的消息,并且随着Producer个数的提升,每秒总共发送的消息量线性提升,符合之前的分析。

  性能测试过程中,Broker的CPU和内存使用情况如下图所示。
Broker CPU Usage

  由上图可知,在每秒接收约117万条消息(3个Producer总共每秒发送350万条消息,平均每个Broker每秒接收约117万条)的情况下,一个Broker的CPU使用量约为248%,内存使用量为601 MB。

Message Size VS. Throughput

  实验条件:3个Broker,1个Topic,6个Partition,无Replication,异步模式,3个Producer
  测试项目:分别测试消息长度为10,20,40,60,80,100,150,200,400,800,1000,2000,5000,10000字节时的集群总吞吐量
  测试结果:不同消息长度时的集群总吞吐率如下图所示
Message Size VS. Throughput

  由上图可知,消息越长,每秒所能发送的消息数越少,而每秒所能发送的消息的量(MB)越大。另外,每条消息除了Payload外,还包含其它Metadata,所以每秒所发送的消息量比每秒发送的消息数乘以100字节大,而Payload越大,这些Metadata占比越小,同时发送时的批量发送的消息体积越大,越容易得到更高的每秒消息量(MB/s)。其它测试中使用的Payload为100字节,之所以使用这种短消息(相对短)只是为了测试相对比较差的情况下的Kafka吞吐率。

Partition Number VS. Throughput

  实验条件:3个Broker,1个Topic,无Replication,异步模式,3个Producer,消息Payload为100字节
  测试项目:分别测试1到9个Partition时的吞吐量
  测试结果:不同Partition数量时的集群总吞吐率如下图所示
Partition Number VS. Throughput

  由上图可知,当Partition数量小于Broker个数(3个)时,Partition数量越大,吞吐率越高,且呈线性提升。本文所有实验中,只启动3个Broker,而一个Partition只能存在于1个Broker上(不考虑Replication。即使有Replication,也只有其Leader接受读写请求),故当某个Topic只包含1个Partition时,实际只有1个Broker在为该Topic工作。如之前文章所讲,Kafka会将所有Partition均匀分布到所有Broker上,所以当只有2个Partition时,会有2个Broker为该Topic服务。3个Partition时同理会有3个Broker为该Topic服务。换言之,Partition数量小于等于3个时,越多的Partition代表越多的Broker为该Topic服务。如前几篇文章所述,不同Broker上的数据并行插入,这就解释了当Partition数量小于等于3个时,吞吐率随Partition数量的增加线性提升。
  当Partition数量多于Broker个数时,总吞吐量并未有所提升,甚至还有所下降。可能的原因是,当Partition数量为4和5时,不同Broker上的Partition数量不同,而Producer会将数据均匀发送到各Partition上,这就造成各Broker的负载不同,不能最大化集群吞吐量。而上图中当Partition数量为Broker数量整数倍时吞吐量明显比其它情况高,也证实了这一点。

Replica Number VS. Throughput

  实验条件:3个Broker,1个Topic,6个Partition,异步模式,3个Producer,消息Payload为100字节
  测试项目:分别测试1到3个Replica时的吞吐率
  测试结果:如下图所示
Replica Number VS. Throughput

  由上图可知,随着Replica数量的增加,吞吐率随之下降。但吞吐率的下降并非线性下降,因为多个Follower的数据复制是并行进行的,而非串行进行。

  

Consumer Only

  实验条件:3个Broker,1个Topic,6个Partition,无Replication,异步模式,消息Payload为100字节
  测试项目:分别测试1到3个Consumer时的集群总吞吐率
  测试结果:在集群中已有大量消息的情况下,使用1到3个Consumer时的集群总吞吐量如下图所示

Consumer Number VS. Throughput

  由上图可知,单个Consumer每秒可消费306万条消息,该数量远大于单个Producer每秒可消费的消息数量,这保证了在合理的配置下,消息可被及时处理。并且随着Consumer数量的增加,集群总吞吐量线性增加。
  根据Kafka设计解析(四)- Kafka Consumer设计解析所述,多Consumer消费消息时以Partition为分配单位,当只有1个Consumer时,该Consumer需要同时从6个Partition拉取消息,该Consumer所在机器的I/O成为整个消费过程的瓶颈,而当Consumer个数增加至2个至3个时,多个Consumer同时从集群拉取消息,充分利用了集群的吞吐率。

Producer Consumer pair

  实验条件:3个Broker,1个Topic,6个Partition,无Replication,异步模式,消息Payload为100字节
  测试项目:测试1个Producer和1个Consumer同时工作时Consumer所能消费到的消息量
  测试结果:1,215,613 records/second

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