Apache Kafka 官方提供了两个客户端性能测试脚本，它们的存放位置如下： - 生产者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh - 消费者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh kafka-producer-perf-test.sh 支持测试的性能指标包括：吞吐量（thr
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2021-06-12 22:22:23
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Apache Kafka 官方提供了两个客户端性能测试脚本，它们的存放位置如下：
- 生产者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh
- 消费者性能测试脚本：$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh
kafka-producer-perf-test.sh 支持测试的性能指标包括：吞吐量（t
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2021-03-26 09:45:49
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文章目录kafka官方自带压测脚本文件Producer生产者环境测试测试命令返回测试结果Consumer消费者环境测试测试命令测试结果说明提升kafka的吞吐量可通过以下的方式来提升kafka生产者的吞吐量buffer.memorycompression.typebatch.sizelinger.ms可以通过以下方法提高消费效率 kafka官方自带压测脚本文件在kakfa的bin目录下有很多脚本
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2024-01-12 11:12:47
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性能测试脚本简单编写 常用的Jmeter元件： 编写脚本：基础元件： 1、HTTP信息头管理器—— 对请求消息的消息头进行修改2、使用HTTP请求默认值写入协议、域名、端口、编码格式，在HTTP请求取样器中只需要写入路径、 请求方法、参数即可。好处是：在测试时，如果换了测试环境，直接修改HTTP请求默认值即可，不需 要修改所有脚本3
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2024-04-17 18:03:23
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Kafka定义：
最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于zookeeper协调的分布式消息系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于Hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎，web/nginx日志、访问日志，消息服务等Kafka特性：
高吞吐量、低延迟：K
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2024-03-14 07:02:53
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/usr/bin下面的是系统用户使用的应用程序脚本简介Kafka ConnectApache Kafka和其他系统之间流传输的数据工具connect-distributed.sh用于启动多节点的Distributed模式的Kafka Connect组件 (集群模式，可以扩展，容错)connect-standalone.sh用于启动单节点的Standalone模式的Kafka Connect组件 (
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2024-05-20 12:56:07
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一、测试环境准备Cpu内存硬盘Intel(R) Xeon(R) CPU E5520 @ 2.27GHz3
原创
2022-01-04 10:53:13
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相信大家对Kafka不会陌生，但首先还是要简单介绍一下。Kafka是一种高性能的分布式消息系统，由LinkedIn公司开发，用于处理海量的实时数据流。它采用了发布/订阅模式，可以将数据流分发到多个消费者端，同时提供了高可靠性、高吞吐量和低延迟的特性。Kafka的应用场景非常广泛，例如日志收集、事件流处理、实时监控等。在这些场景中，Kafka可以提供高可靠性和低延迟的数据传输，确保数据的稳定性和实时
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2024-03-21 09:09:33
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Kafka特点高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition,consumer group 对partition进行consume操作。可扩展性：kafka集群支持热扩展持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）高并发：支持数千个客
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2024-02-24 06:25:44
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性能测试的脚本增强技术：参数化、关联、事务、检查点、思考时间和集合点。【参数化】：—·文件方式：一般建议通过配置元件--CSV DATA SET CONFIG组件来实现。 —·函数方式：一般通过调用Jmeter内置的、第三方插件、自定义的函数来实现。 一般通过函数助手来生成调用的字符串。【关联】：关联是用来解决请求之间的依赖关系的。在工具层面，工具需要解决的问题其实是两个：—·先存：先保存服务器响
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2024-08-28 13:54:52
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业务场景来疯直播互动平台，每天有数百万人上下线，有数十万人同时参与互动直播聊天。用户的登陆、退出及用户间的各种交互行为如聊天、送礼、关注、投票、抢沙发等等事件都会产生大量的消息。这些消息具有瞬间爆发性，比如热门直播间刚开播，直播表演的高潮等等。而用户的礼物、星星、喇叭、沙发等这类消息是不允许丢失，必须100%送达。这就需要有一个高性能，高可靠，稳定可拓展的消息服务平台的支撑。它要求在网络压力大及服
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2024-05-22 08:44:37
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前言：最近在做kafka、mq、redis、fink、kudu等在中间件性能压测，压测kafka的时候参考了这篇文章，大家可以借鉴下！一、测试环境测试使用到三台机器，机器配置如下： 共同配置： Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz、Cores:4、Threads:2 32GB内存 1000Mb/sec网卡差异化配置 2TB、7200rpm、SATA 3.1, 6.0
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2024-03-01 09:41:11
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在企业中非常关心每天从 Java 后台拉取过来的数据，需要多久能上传到集群？消费者关心多久能从 HDFS 上拉取需要的数据？ 为了搞清楚 HDFS 的读写性能，生产环境上非常需要对集群进行压测。HDFS 的读写性能主要受网络和磁盘影响比较大。为了方便测试，将 hadoop102、 hadoop103、hadoop104 虚拟机网络都设置为 100mbps。100Mbps 单位是 bit；10M/s
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2023-10-06 20:34:34
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# Python Kafka性能测试
Kafka是一个高性能的分布式消息系统，适用于处理大规模的实时数据流。在实际应用中，我们经常需要对Kafka的性能进行测试，以确保系统可以满足业务需求。本文将介绍如何使用Python对Kafka进行性能测试，并提供代码示例。
## Kafka性能测试工具
Kafka提供了一个性能测试工具`kafka-producer-perf-test.sh`，可以用于
原创
2024-06-21 04:25:45
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本文详细介绍了Kafka性能测试方法及Benchmark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(四)- Kafka High Availability (下)中提到的运维类工具——Partition Reassign Tool，Preferred Replica Leader Election Tool，Replica Verification Tool
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2024-02-27 10:57:58
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Kafka性能测试 测试背景 由于业务需求，针对kafka在不同参数下的性能进行测试。从而进行kafka性能调优 测试目标 测试kafka 0.8n的性能(Producer/Consumer性能)。当消息大小、批处理大小、压缩等参数变化时对吞吐率的影响。 测试环境软件版本：kafka 0.8.1.1硬件环境：3台多云服务组成的kafka
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2024-03-08 21:12:47
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一.硬件配置
3台服务器配置如下:
CPU: 2物理CPU，12核/CPU , 48 processor Intel(R) Xeon(R) Silver 4116 CPU @ 2.10GHz
内存: 128GB
硬盘: 480GB*1 SSD盘(OS)+6TB*7 SAS盘
Broker节点数: 3个
网络：10GE
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2024-03-18 00:02:19
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性能测试环境kafka集群环境IPCPU网卡备注192.168.x.106Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz；单CPU；8核1000Mb/s 192.168.x.107Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz；单CPU；8核1000Mb/s 192.168.x.109Intel(R) Xe
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2024-03-27 17:05:05
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一、基本概念Topic：一组消息数据的标记符；Producer：生产者，用于生产数据，可将生产后的消息送入指定的Topic；Consumer：消费者，获取数据，可消费指定的Topic；Group：消费者组，同一个group可以有多个消费者，一条消息在一个group中，只会被一个消费者获取；Partition：分区，为了保证kafka的吞吐量，一个Topic可以设置多个分区。同一分区只能被一个消费者
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2023-08-24 21:01:43
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生产者吞吐量与存储数据许多消息系统的隐藏危险之一是，对于在内存中保留的数据，它们工作的很好。但当数据备份不消耗（因此需要存储在磁盘上）时，它们的吞吐量下降一个数量级（或更多）。这意味着只要您的消费者保持消息队列及时清掉，事情就可以正常运行。但是一旦它们滞后，整个消息层将备份未消耗的数据。备份导致数据进入磁盘，这反过来会导致性能下降到一个速率，这意味着消息传递系统不能再跟上传入的数据，并把它们备份或
