由于最近项目要上腾讯云，不得不对腾讯云CKafka进行压测，评估kafka的处理性能是否满足项目需求。（项目期望Kafka能够处理上千万级别的MQ）
一、 明确测试目的
本次性能测试在UAT环境下腾讯云服务器上CKafka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100w、500w和1000w级别的消息处理结果，评估Kafka的处理性能极限值。
二、 Kafka测试前期准备
2.1 Kafka的性能测试主要测试kafka的吞吐量，kafka吞性能为生产者在向kafka传入消息时的写入量，kafka的吐性能为消费者在kafka集群中消费的能力，也就是读取量。
2.2 Borker相关
Kafka的borker是kafka集群的缓存代理，消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。具体可参考kafka官方文档。
2.3 Cousumer相关
Consumer为kafka的消费者，同一个topic消费者越多越快，但是需要注意的是，消费者的数量不能超过topic的分区数量，因为每个topic的每个分区只能被一个消费者消费，多出来的消费者会无信息可消费。导致资源浪费。具体可参考腾讯云Ckafka指南。
三、Kafka常用参数配置
3.1 生产端常用参数配置如下：
# 生产者会尝试将业务发送到相同的 Partition 的消息合包发送到 Broker，batch.size 设置合包的大小上限。默认为 16KB。batch.size 设太小会导致吞吐下降，设太大会导致内存使用过多。
batch.size=16384
# Kafka producer 的 ack 有 3 种机制，分别说明如下：
# -1 或 all：Broker 在 leader 收到数据并同步给所有 ISR 中的 follower 后，才应答给 Producer 继续发送下一条（批）消息。 这种配置提供了最高的数据可靠性，只要有一个已同步的副本存活就不会有消息丢失。注意：这种配置不能确保所有的副本读写入该数据才返回，可以配合 Topic 级别参数 min.insync.replicas 使用。
# 0：生产者不等待来自 broker 同步完成的确认，继续发送下一条（批）消息。这种配置生产性能最高，但数据可靠性最低（当服务器故障时可能会有数据丢失，如果 leader 已死但是 producer 不知情，则 broker 收不到消息）
# 1：生产者在 leader 已成功收到的数据并得到确认后再发送下一条（批）消息。这种配置是在生产吞吐和数据可靠性之间的权衡（如果leader已死但是尚未复制，则消息可能丢失）
# 用户不显示配置时，默认值为1。用户根据自己的业务情况进行设置
acks=1
# 控制生产请求在 Broker 等待副本同步满足 acks 设置的条件所等待的最大时间
timeout.ms=30000
# 配置生产者用来缓存消息等待发送到 Broker 的内存。用户要根据生产者所在进程的内存总大小调节
buffer.memory=33554432
# 当生产消息的速度比 Sender 线程发送到 Broker 速度快，导致 buffer.memory 配置的内存用完时会阻塞生产者 send 操作，该参数设置最大的阻塞时间
max.block.ms=60000
# 设置消息延迟发送的时间，这样可以等待更多的消息组成 batch 发送。默认为0表示立即发送。当待发送的消息达到 batch.size 设置的大小时，不管是否达到 linger.ms 设置的时间，请求也会立即发送
linger.ms=0
# 生产者能够发送的请求包大小上限，默认为1MB。在修改该值时注意不能超过 Broker 配置的包大小上限16MB
max.request.size=1048576
# 压缩格式配置，目前 0.9(包含)以下版本不允许使用压缩，0.10（包含）以上不允许使用 GZip 压缩
compression.type=[none, snappy, lz4]
# 客户端发送给 Broker 的请求的超时时间，不能小于 Broker 配置的 replica.lag.time.max.ms，目前该值为10000ms
request.timeout.ms=30000
# 客户端在每个连接上最多可发送的最大的未确认请求数，该参数大于1且 retries 大于0时可能导致数据乱序。 希望消息严格有序时，建议客户将该值设置1
max.in.flight.requests.per.connection=5
# 请求发生错误时重试次数，建议将该值设置为大于0，失败重试最大程度保证消息不丢失
retries=0
# 发送请求失败时到下一次重试请求之间的时间
retry.backoff.ms=100
消费者参数配置如下：
# 是否在消费消息后将 offset 同步到 Broker，当 Consumer 失败后就能从 Broker 获取最新的 offset
auto.commit.enable=true
# 当 auto.commit.enable=true 时，自动提交 Offset 的时间间隔，建议设置至少1000
auto.commit.interval.ms=5000
# 当 Broker 端没有 offset（如第一次消费或 offset 超过7天过期）时如何初始化 offset，当收到 OFFSET_OUT_OF_RANGE 错误时，如何重置 Offset
# earliest：表示自动重置到 partition 的最小 offset
# latest：默认为 latest，表示自动重置到 partition 的最大 offset
# none：不自动进行 offset 重置，抛出 OffsetOutOfRangeException 异常
auto.offset.reset=latest
# 标识消费者所属的消费分组
group.id=""
# 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者超时时间。当 Broker 在该时间内没有收到消费者的心跳时，认为该消费者故障失败，Broker 发起重新 Rebalance 过程。目前该值的配置必须在 Broker 配置group.min.session.timeout.ms=6000和group.max.session.timeout.ms=300000 之间
session.timeout.ms=10000
# 使用 Kafka 消费分组机制时，消费者发送心跳的间隔。这个值必须小于 session.timeout.ms，一般小于它的三分之一
heartbeat.interval.ms=3000
# 使用 Kafka 消费分组机制时，再次调用 poll 允许的最大间隔。如果在该时间内没有再次调用 poll，则认为该消费者已经失败，Broker 会重新发起 Rebalance 把分配给它的 partition 分配给其他消费者
max.poll.interval.ms=300000
# Fecth 请求最少返回的数据大小。默认设置为 1B，表示请求能够尽快返回。增大该值会增加吞吐，同时也会增加延迟
fetch.min.bytes=1
# Fetch 请求最多返回的数据大小，默认设置为 50MB
fetch.max.bytes=52428800
# Fetch 请求等待时间
fetch.max.wait.ms=500
# Fetch 请求每个 partition 返回的最大数据大小，默认为10MB
max.partition.fetch.bytes=1048576
# 在一次 poll 调用中返回的记录数
max.poll.records=500
# 客户端请求超时时间，如果超过这个时间没有收到应答，则请求超时失败
request.timeout.ms=305000
Broker 配置参数说明如下：
# 消息体的最大大小，单位是字节
message.max.bytes=1000012
# 是否允许自动创建 Topic, 默认是 false，当前可以通过控制台或云 API 创建
auto.create.topics.enable=false
# 是否允许调用接口删除 Topic
delete.topic.enable=true
# Broker 允许的最大请求大小为16MB
socket.request.max.bytes=16777216
# 每个 IP 与 Broker 最多建立5000个连接
max.connections.per.ip=5000
# offset 保留时间，默认为7天
offsets.retention.minutes=10080
# 没有 ACL 设置时，允许任何人访问
allow.everyone.if.no.acl.found=true
# 日志分片大小为1GB
log.segment.bytes=1073741824
# 日志滚动检查间隔5分钟，当设置保留时间小于5分钟时，也可能需要等待5分钟才会清空日志
log.retention.check.interval.ms=300000
四、场景设计
4.1 Kafka写入消息压力测试
写入场景设置
4.2 Kafka消费压测测试
消费场景设置
五、测试方法
5.1 在服务器上使用Kafka自带的测试脚本，分别模拟100w、500w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-2，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。
5.2 压测命令（脚本执行目录：bin/）
脚本模板
zookeeper脚本：./kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper IP:port --topic forbid_resources_topic --fetch-size 1048576 --messages 10000 --threads 1
写入脚本命令的参数解析：
--topic topic名称，本例为test-2
--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1200
--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bin目录，查看server.properties中配置的zookeeper.connect的值，默认端口：9092）
消费脚本参数解析：
--consumer指定consumer的链接信息，本例为localhost:2181 ；
--topic 指定topic的名称，本例为test-2；
--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
六、测试结果
写入100W结果：
100W写入结果
消费100W结果：
100W消费
注意：这里的坑就来了实际消费数量与脚本设置的消费数量不一致，在这里的这个问题查了很多资料发现两个问题,一会下面慢慢解释，先来看每个字段的意思。
我们先来看看消费的每个数据字段的含义，如下图：
字段含义
上图我们可以看出，data.consumed.in.nMsg（总消费消息数）与脚本中messages设置的值不一致；设置消费100W，实际消费121431条消息。
坑就在这里，由于是买的腾讯云的PASS服务，很多东西都没办法获取权限查看，只能一步步和客服沟通，挨个排查。
腾讯售后客服也给发了案例和教程，发现教程里也是实际消费和设置消费数不一致；，此处省略一万字。。。
最终在无意之间更改了Topic分区数之后再次运行脚本发现问题消失了，测试环境的Topic分区设置为1，后续增加分区数发现能实际消费和设置消费消息数一致。最后经过多次测试最终Topic分区数设置为3。这次之后发现忽略了腾讯云提供的压测指南中的底部有几句话；
测试建议：
为了提高吞吐量，建议创建分区时数量 ≥ 3 （因后端 CKafka 集群节点数量最少是3，如只创建1个分区则分区会分布在一个 Broker 上面，影响性能）。
由于 CKafka 是分区级别消息有序的，因此过多的分区也会影响生产性能，根据实际压测，建议分区数不超过6。
为了保证压力测试的效果，需要多客户端模拟一定的并发，建议采用多台机器作为压测客户端（生产端），每台启动多个压测程序，提高并发。此外建议每1s启动一个生产者，避免同时启动所有生产者导致测试机器高负载。
在多次和腾讯售后客服沟通和交流，后续也有和腾讯相关后端开发沟通，发现竟然连开发都解释不清楚出现这个问题的原因，只要深入了解，就会含糊解释说：“我们卖了这么多产品，Kafka肯定不会有问题的”，其内部也没有关于Kafka相关的压测分析案例。可能是我寡闻，在此记录，也是分享出此次压测的踩坑经历。
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