kafka topic分区数设定

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了kafka topic分区数设定。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

  • 创建一个 1副本1分区的topic

kafka-topics.sh --create --topic test --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1 
  • 对这个topic生产吞吐量测试

# 生产者吞吐量测试工具
kafka-producer-perf-test.sh  # 生产者测试
--topic test # topic
--num-records 300000 # 总共300000条数据 
--record-size 1000 # 每条1000字节,约1kb
--throughput 100000 # 每次发送100000条记录
--producer-props bootstrap.servers=localhost:9092 # 指定服务
​
[root@dream1 ~]# kafka-producer-perf-test.sh --num-records 300000 --record-size 1000 --topic test --throughput 100000 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092
160273 records sent, 32016.2 records/sec (30.53 MB/sec), 660.6 ms avg latency, 1107.0 ms max latency.
126080 records sent, 25100.5 records/sec (23.94 MB/sec), 1261.6 ms avg latency, 1945.0 ms max latency.
300000 records sent, 28097.780275 records/sec (26.80 MB/sec), 940.64 ms avg latency, 1945.00 ms max latency, 911 ms 50th, 1606 ms 95th, 1883 ms 99th, 1938 ms 99.9th.
# 测试结果:30.53 23.94 26.80
​
​
​
[root@dream1 ~]# kafka-producer-perf-test.sh --num-records 300000 --record-size 1000 --topic test --throughput 50000 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092  
151761 records sent, 30352.2 records/sec (28.95 MB/sec), 632.4 ms avg latency, 1495.0 ms max latency.
133584 records sent, 26716.8 records/sec (25.48 MB/sec), 1322.6 ms avg latency, 1696.0 ms max latency.
300000 records sent, 29571.217348 records/sec (28.20 MB/sec), 934.69 ms avg latency, 1696.00 ms max latency, 957 ms 50th, 1589 ms 95th, 1650 ms 99th, 1692 ms 99.9th.
# 测试结果:28.95 25.48 28.20
​
​
​
[root@dream1 ~]# kafka-producer-perf-test.sh --num-records 300000 --record-size 1000 --topic test --throughput 70000 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092 
167185 records sent, 33437.0 records/sec (31.89 MB/sec), 585.8 ms avg latency, 1241.0 ms max latency.
300000 records sent, 35756.853397 records/sec (34.10 MB/sec), 712.25 ms avg latency, 1318.00 ms max latency, 785 ms 50th, 1202 ms 95th, 1310 ms 99th, 1317 ms 99.9th.
# 测试结果:31.89 34.10   前后对比可以得知,每次发送70000条记录时效率最高,此时吞吐量 70000*1KB/s 70MB/s
​
​
​
[root@dream1 ~]# kafka-producer-perf-test.sh --num-records 300000 --record-size 1000 --topic test --throughput 80000 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092 
154609 records sent, 30500.9 records/sec (29.09 MB/sec), 615.7 ms avg latency, 1852.0 ms max latency.
300000 records sent, 35545.023697 records/sec (33.90 MB/sec), 773.73 ms avg latency, 1878.00 ms max latency, 632 ms 50th, 1521 ms 95th, 1869 ms 99th, 1874 ms 99.9th.
# 测试结果:29.09 33.90
  • 对这个topic消费吞吐量测试

# 消费者吞吐量测试工具
kafka-consumer-perf-test.sh # 消费者测试
--topic test # topic
--broker-list localhost:9092 # broker 
--messages 300000 # 总共消费多少数据300000
--threads 6 # 6个线程消费
​
[root@dream1 ~]# kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --broker-list localhost:9092 --messages 300000 --threads 1
WARNING: option [threads] and [num-fetch-threads] have been deprecated and will be ignored by the test
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec
2024-01-11 09:56:52:402, 2024-01-11 09:56:55:365, 286.1099, 96.5609, 300008, 101251.4344, 817, 2146, 133.3224, 139798.6952
[root@dream1 ~]# kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --broker-list localhost:9092 --messages 300000 --threads 3
WARNING: option [threads] and [num-fetch-threads] have been deprecated and will be ignored by the test
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec
2024-01-11 09:57:00:232, 2024-01-11 09:57:03:485, 286.1099, 100.9526, 300008, 92225.0231, 626, 2627, 108.9113, 114201.7510
[root@dream1 ~]# kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --broker-list localhost:9092 --messages 300000 --threads 10
WARNING: option [threads] and [num-fetch-threads] have been deprecated and will be ignored by the test
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec
2024-01-11 09:57:39:562, 2024-01-11 09:57:42:293, 286.1099, 104.7638, 300008, 109852.8012, 619, 2112, 135.4687, 142049.2424
[root@dream1 ~]# kafka-consumer-perf-test.sh --topic test --broker-list localhost:9092 --messages 300000 --threads 15
WARNING: option [threads] and [num-fetch-threads] have been deprecated and will be ignored by the test
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec, rebalance.time.ms, fetch.time.ms, fetch.MB.sec, fetch.nMsg.sec
2024-01-11 09:57:52:771, 2024-01-11 09:57:55:798, 286.1099, 94.5193, 300008, 99110.6706, 579, 2448, 116.8750, 122552.287
​
# 消费者测试的时候只需调整 thread 对MB.sec取平均即可,我的测试结果大约100M
  • 计算分区数

  • 然后假设总的目标吞吐量是Tt,那么分区数=Tt / min(Tp,Tc)

  • 例如:producer吞吐量 = 70m/s;consumer吞吐量 =100m/s,期望吞吐量 300m/s;

  • 分区数 = 300 / 70 = 4或者5个分区文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-788207.html

到了这里,关于kafka topic分区数设定的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【大数据工具】Kafka伪分布式、分布式安装和Kafka-manager工具安装与使用

    Kafka 安装包下载地址:https://archive.apache.org/dist/kafka/ 1. Kafka 伪分布式安装 1. 上传并解压 Kafka 安装包 使用 FileZilla 或其他文件传输工具上传 Kafka 安装包: kafka_2.11-0.10.0.0.tgz 解压安装包 2. 编辑配置文件 3. 拷贝并修改配置文件 分别修改 server2.properties、server3.properties 4. 创建日志

    2024年02月14日
    浏览(48)
  • 分布式消息服务kafka

    什么是消息中间件? 消息中间件是分布式系统中重要的组件,本质就是一个具有接收消息、存储消息、分发消息的队列,应用程序通过读写队列消息来通信。 例如:在淘宝购物时,订单系统处理完订单后,把订单消息发送到消息中间件中,由消息中间件将订单消息分发到下

    2024年02月01日
    浏览(48)
  • 【分布式技术】消息队列Kafka

    目录 一、Kafka概述 二、消息队列Kafka的好处 三、消息队列Kafka的两种模式 四、Kafka 1、Kafka 定义 2、Kafka 简介 3、Kafka 的特性 五、Kafka的系统架构 六、实操部署Kafka集群  步骤一:在每一个zookeeper节点上完成kafka部署 ​编辑 步骤二:传给其他节点 步骤三:启动3个节点 kafka管理

    2024年01月23日
    浏览(55)
  • 【分布式应用】kafka集群、Filebeat+Kafka+ELK搭建

    主要原因是由于在高并发环境下,同步请求来不及处理,请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库,导致行锁表锁,最后请求线程会堆积过多,从而触发 too many connection 错误,引发雪崩效应。 我们使用消息队列,通过异步处理请求,从而缓解系统的压力。消息队

    2024年02月16日
    浏览(53)
  • 分布式应用之Zookeeper和Kafka

    1.定义 2.特点 3.数据结构 4.选举机制 第一次选举 非第一次选举 5.部署 1.概念 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。 2.消息队列型 3.Web应用型(代理服务器) 1.为什么需要MQ 2.消息队列作用 3.消息队列模式 ①点对

    2024年02月15日
    浏览(45)
  • 分布式 - 消息队列Kafka:Kafka 消费者的消费位移

    01. Kafka 分区位移 对于Kafka中的分区而言,它的每条消息都有唯一的offset,用来表示消息在分区中对应的位置。偏移量从0开始,每个新消息的偏移量比前一个消息的偏移量大1。 每条消息在分区中的位置信息由一个叫位移(Offset)的数据来表征。分区位移总是从 0 开始,假设一

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 分布式消息队列Kafka(四)- 消费者

    1.Kafka消费方式 2.Kafka消费者工作流程 (1)总体工作流程 (2)消费者组工作流程 3.消费者API (1)单个消费者消费 实现代码 (2)单个消费者指定分区消费 代码实现: (3)消费者组消费 复制上面CustomConsumer三个,同时去订阅统一个主题,消费数据,发现一个分区只能被一个

    2023年04月26日
    浏览(49)
  • 【新星计划】Kafka分布式发布订阅消息系统

      目录 Kafka分布式发布订阅消息系统 1. 概述 1.1 点对点消息传递模式 1.2 发布-订阅消息传递模式 1.3 Kafka特点 1.4 kafka拓扑图 2. Kafka工作原理 2.1 Kafka核心组件介绍 2.2 Kafka工作流程分析 2.2.1 生产者生产消息过程 2.2.2 消费者消费消息过程 2.2.3 Kafka Topics 2.2.4 Kafka Partition 2.2.4 Kafka

    2024年02月08日
    浏览(45)
  • Kafka:分布式流处理平台的深度解析

    在当今的大数据时代,数据处理和分析的重要性不言而喻。为了满足日益增长的数据处理需求,Apache Kafka 应运而生,成为了分布式流处理领域的佼佼者。本文将详细介绍 Kafka 的基本原理、核心组件、应用场景以及优势,帮助读者全面理解这一强大的数据处理工具。 一、Kaf

    2024年04月28日
    浏览(35)
  • golang分布式中间件之kafka

    Kafka是一个分布式发布-订阅消息系统,由LinkedIn公司开发。它被设计为快速、可靠且具有高吞吐量的数据流平台,旨在处理大量的实时数据。Kafka的架构是基于发布-订阅模型构建的,可以支持多个生产者和消费者。 在本文中,我们将讨论如何使用Go语言来实现Kafka分布式中间件

    2024年02月07日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包