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摘要
本文主要介紹瞭如何利用Kafka自帶的性能測試腳本及Kafka Manager測試Kafka的性能，以及如何使用Kafka Manager監控Kafka的工作狀態，最後給出了Kafka的性能測試報告。
性能測試及集羣監控工具
Kafka提供了非常多有用的工具，如Kafka設計解析（三）- Kafka High Availability （下）中提到的運維類工具——Partition Reassign Tool，Preferred Replica Leader Election Tool，Replica Verification Tool，State Change Log Merge Tool。本文將介紹Kafka提供的性能測試工具，Metrics報告工具及Yahoo開源的Kafka Manager。
Kafka性能測試腳本
$KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh該腳本被設計用於測試Kafka Producer的性能，主要輸出4項指標，總共發送消息量（以MB爲單位），每秒發送消息量（MB/second），發送消息總數，每秒發送消息數（records/second）。除了將測試結果輸出到標準輸出外，該腳本還提供CSV Reporter，即將結果以CSV文件的形式存儲，便於在其它分析工具中使用該測試結果$KAFKA_HOME/bin/kafka-consumer-perf-test.sh該腳本用於測試Kafka Consumer的性能，測試指標與Producer性能測試腳本一樣
Kafka Metrics
Kafka使用Yammer Metrics來報告服務端和客戶端的Metric信息。Yammer Metrics 3.1.0提供6種形式的Metrics收集——Meters，Gauges，Counters，Histograms，Timers，Health Checks。與此同時，Yammer Metrics將Metric的收集與報告（或者說發佈）分離，可以根據需要自由組合。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也支持通過以上幾種Reporter輸出其Metrics信息。
使用JConsole查看單服務器Metrics
使用JConsole通過JMX，是在不安裝其它工具（既然已經安裝了Kafka，就肯定安裝了Java，而JConsole是Java自帶的工具）的情況下查看Kafka服務器Metrics的最簡單最方便的方法之一。
首先必須通過爲環境變量JMX_PORT設置有效值來啓用Kafka的JMX Reporter。如export JMX_PORT=19797。然後即可使用JConsole通過上面設置的端口來訪問某一臺Kafka服務器來查看其Metrics信息，如下圖所示。
使用JConsole的一個好處是不用安裝額外的工具，缺點很明顯，數據展示不夠直觀，數據組織形式不友好，更重要的是不能同時監控整個集羣的Metrics。在上圖中，在kafka.cluster->Partition->UnderReplicated->topic4下，只有2和5兩個節點，這並非因爲topic4只有這兩個Partition的數據是處於複製狀態的。事實上，topic4在該Broker上只有這2個Partition，其它Partition在其它Broker上，所以通過該服務器的JMX Reporter只看到了這兩個Partition。
通過Kafka Manager查看整個集羣的Metrics
Kafka Manager是Yahoo開源的Kafka管理工具。它支持如下功能
管理多個集羣
方便查看集羣狀態
執行preferred replica election
批量爲多個Topic生成並執行Partition分配方案
創建Topic
刪除Topic（只支持0.8.2及以上版本，同時要求在Broker中將
delete.topic.enable設置爲true）爲已有Topic添加Partition
更新Topic配置
在Broker JMX Reporter開啓的前提下，輪詢Broker級別和Topic級別的Metrics
監控Consumer Group及其消費狀態
支持添加和查看LogKafka
安裝好Kafka Manager後，添加Cluster非常方便，只需指明該Cluster所使用的Zookeeper列表並指明Kafka版本即可，如下圖所示。
這裏要注意，此處添加Cluster是指添加一個已有的Kafka集羣進入監控列表，而非通過Kafka Manager部署一個新的Kafka Cluster，這一點與Cloudera Manager不同。
Kafka Benchmark
Kafka的一個核心特性是高吞吐率，因此本文的測試重點是Kafka的吞吐率。
本文的測試共使用6檯安裝Red Hat 6.6的虛擬機，3臺作爲Broker，另外3臺作爲Producer或者Consumer。每臺虛擬機配置如下
CPU：8 vCPU， Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v2 @ 2.80GHz，2 Sockets，4 Cores per socket，1 Thread per core
內存：16 GB
磁盤：500 GB
開啓Kafka JMX Reporter並使用19797端口，利用Kafka-Manager的JMX polling功能監控性能測試過程中的吞吐率。
本文主要測試如下四種場景，測試的指標主要是每秒多少兆字節數據，每秒多少條消息。
Producer Only
這組測試不使用任何Consumer，只啓動Broker和Producer。
Producer Number VS. Throughput
實驗條件：3個Broker，1個Topic，6個Partition，無Replication，異步模式，消息Payload爲100字節
測試項目：分別測試1，2，3個Producer時的吞吐量
測試目標：如Kafka設計解析（一）- Kafka背景及架構介紹所介紹，多個Producer可同時向同一個Topic發送數據，在Broker負載飽和前，理論上Producer數量越多，集羣每秒收到的消息量越大，並且呈線性增漲。本實驗主要驗證該特性。同時作爲性能測試，本實驗還將監控測試過程中單個Broker的CPU和內存使用情況
測試結果：使用不同個數Producer時的總吞吐率如下圖所示
由上圖可看出，單個Producer每秒可成功發送約128萬條Payload爲100字節的消息，並且隨着Producer個數的提升，每秒總共發送的消息量線性提升，符合之前的分析。
性能測試過程中，Broker的CPU和內存使用情況如下圖所示。
由上圖可知，在每秒接收約117萬條消息（3個Producer總共每秒發送350萬條消息，平均每個Broker每秒接收約117萬條）的情況下，一個Broker的CPU使用量約爲248%，內存使用量爲601 MB。
Message Size VS. Throughput
實驗條件：3個Broker，1個Topic，6個Partition，無Replication，異步模式，3個Producer
測試項目：分別測試消息長度爲10，20，40，60，80，100，150，200，400，800，1000，2000，5000，10000字節時的集羣總吞吐量
測試結果：不同消息長度時的集羣總吞吐率如下圖所示
由上圖可知，消息越長，每秒所能發送的消息數越少，而每秒所能發送的消息的量（MB）越大。另外，每條消息除了Payload外，還包含其它Metadata，所以每秒所發送的消息量比每秒發送的消息數乘以100字節大，而Payload越大，這些Metadata佔比越小，同時發送時的批量發送的消息體積越大，越容易得到更高的每秒消息量（MB/s）。其它測試中使用的Payload爲100字節，之所以使用這種短消息（相對短）只是爲了測試相對比較差的情況下的Kafka吞吐率。
Partition Number VS. Throughput
實驗條件：3個Broker，1個Topic，無Replication，異步模式，3個Producer，消息Payload爲100字節
測試項目：分別測試1到9個Partition時的吞吐量
測試結果：不同Partition數量時的集羣總吞吐率如下圖所示
由上圖可知，當Partition數量小於Broker個數（3個）時，Partition數量越大，吞吐率越高，且呈線性提升。本文所有實驗中，只啓動3個Broker，而一個Partition只能存在於1個Broker上（不考慮Replication。即使有Replication，也只有其Leader接受讀寫請求），故當某個Topic只包含1個Partition時，實際只有1個Broker在爲該Topic工作。如之前文章所講，Kafka會將所有Partition均勻分佈到所有Broker上，所以當只有2個Partition時，會有2個Broker爲該Topic服務。3個Partition時同理會有3個Broker爲該Topic服務。換言之，Partition數量小於等於3個時，越多的Partition代表越多的Broker爲該Topic服務。如前幾篇文章所述，不同Broker上的數據並行插入，這就解釋了當Partition數量小於等於3個時，吞吐率隨Partition數量的增加線性提升。
當Partition數量多於Broker個數時，總吞吐量並未有所提升，甚至還有所下降。可能的原因是，當Partition數量爲4和5時，不同Broker上的Partition數量不同，而Producer會將數據均勻發送到各Partition上，這就造成各Broker的負載不同，不能最大化集羣吞吐量。而上圖中當Partition數量爲Broker數量整數倍時吞吐量明顯比其它情況高，也證實了這一點。
Replica Number VS. Throughput
實驗條件：3個Broker，1個Topic，6個Partition，異步模式，3個Producer，消息Payload爲100字節
測試項目：分別測試1到3個Replica時的吞吐率
測試結果：如下圖所示
由上圖可知，隨着Replica數量的增加，吞吐率隨之下降。但吞吐率的下降並非線性下降，因爲多個Follower的數據複製是並行進行的，而非串行進行。
Consumer Only
實驗條件：3個Broker，1個Topic，6個Partition，無Replication，異步模式，消息Payload爲100字節
測試項目：分別測試1到3個Consumer時的集羣總吞吐率
測試結果：在集羣中已有大量消息的情況下，使用1到3個Consumer時的集羣總吞吐量如下圖所示
由上圖可知，單個Consumer每秒可消費306萬條消息，該數量遠大於單個Producer每秒可消費的消息數量，這保證了在合理的配置下，消息可被及時處理。並且隨着Consumer數量的增加，集羣總吞吐量線性增加。
根據Kafka設計解析（四）- Kafka Consumer設計解析所述，多Consumer消費消息時以Partition爲分配單位，當只有1個Consumer時，該Consumer需要同時從6個Partition拉取消息，該Consumer所在機器的I/O成爲整個消費過程的瓶頸，而當Consumer個數增加至2個至3個時，多個Consumer同時從集羣拉取消息，充分利用了集羣的吞吐率。
Producer Consumer pair
實驗條件：3個Broker，1個Topic，6個Partition，無Replication，異步模式，消息Payload爲100字節
測試項目：測試1個Producer和1個Consumer同時工作時Consumer所能消費到的消息量
測試結果：1,215,613 records/second