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测试Kafka生产速率和CPU消耗 本章节从批处理大小、是否跨AZ生产、副本数、同步/异步复制的维度进行分布式消息服务Kafka版的性能测试，对比客户端消息生产速率和服务端CPU消耗，得出性能测试结果。 测试场景一（批处理大小）：相同的Kafka实例和Topic，不同的消息大小
测试Kafka实例TPS 通过以下几个场景，测试不同实例规格的TPS。 测试场景一（实例是否开启SASL）：相同的Topic，实例分为开启SASL和未开启SASL 测试场景二（同步/异步复制）：相同的实例，不同复制机制的Topic 测试场景三（是否同步落盘）：相同的实例，不同落盘机制的Topic
测试实例性能 测试Kafka生产速率和CPU消耗 测试Kafka实例TPS
Kafka 2.7版本，适用于测试场景，不建议用于生产业务。 TPS（Transaction per second），在Kafka场景中，指每秒能写入到Kafka实例的最大消息数量。下表中TPS性能，是指以1KB大小的消息为例的每秒处理消息条数。测试场景为连接内网访问明文接入、磁盘类型为超高I/O的实例。
单机和集群Kafka实例差异概述 单机实例是分布式消费服务Kafka版提供的单代理实例，只适用体验和业务测试场景，无法保证性能和可靠性。如果需要在生产环境使用Kafka实例，建议购买集群实例。 单机实例和集群实例支持的特性和功能有部分差异，具体如表1所示。 表1 单机实例和集群实例的差异说明
长期承诺的用户。本文将介绍按需计费Kafka实例的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 分布式消息服务Kafka版对您选择的Kafka实例和Kafka的磁盘存储空间收费。以下计费项支持按需计费。
Kafka体验版实例规格为EXP，为单代理实例，不支持Kafka Manager、Smart Connect和多AZ等功能。 Kafka体验版实例只适用体验和业务测试场景，无法保证性能和可靠性。如果需要在生产环境使用Kafka实例，建议购买按需或包年包月的Kafka实例。 Kafka体验版仅在华南-广州的区域支持，其他区域暂不支持。
a实例的最大消息数量。下表中TPS性能，是指以1KB大小的消息为例的每秒处理消息条数。测试场景为连接内网访问明文接入、磁盘类型为超高I/O的实例。如果您想要了解更多关于TPS的性能，请参考测试Kafka实例TPS。 表1 Kafka集群实例规格 规格名称 代理个数范围 单个代理TPS
区平衡。 自动平衡 登录管理控制台。 在管理控制台左上角单击，选择区域。 请选择Kafka实例所在的区域。 在管理控制台左上角单击，选择“应用中间件 > 分布式消息服务Kafka版”，进入分布式消息服务Kafka专享版页面。 在左侧导航栏单击“Kafka实例”，进入Kafka实例列表页面。
listeners IP 步骤五：验证接口连通性 参考使用客户端连接Kafka（关闭SASL）或者使用客户端连接Kafka（开启SASL），测试是否可以生产和消费消息。 测试接口连通性时，注意以下几点： 连接Kafka实例的地址为“advertised.listeners IP:9011”，以图8
orMaker，否则会导致数据在Topic内无限循环复制。 实施步骤 购买一台弹性云服务器，确保弹性云服务器与源集群、目标集群网络互通。具体购买操作，请参考购买弹性云服务器。 登录弹性云服务器，安装Java JDK，并配置JAVA_HOME与PATH环境变量，使用执行用户在用户家目录下修改“
IP（使用DNAT访问） 步骤五：验证接口连通性 参考使用客户端连接Kafka（关闭SASL）或者使用客户端连接Kafka（开启SASL），测试是否可以生产和消费消息。 测试接口连通性时，注意以下几点： 连接Kafka实例的地址为“advertised.listeners IP:9011”，以图6
\src\test\java\com\dms\consumer 消费消息的测试代码。 DmsProducerTest.java .\src\test\java\com\dms\producer 生产消息的测试代码。 pom.xml .\ maven配置文件，包含Kafka客户端引用。
求什么类型的操作。 GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
老化时间修改为72小时，分区数修改为6，新增分区分布在broker-1和broker-2上，不同步复制，不同步落盘，消息时间类型为LogAppendTime，最大批处理大小10485760。 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/insta
度为4~64的字符。 user_desc String 用户描述。 role String 用户角色。 default_app Boolean 是否为默认应用。 created_time Long 创建时间。 请求示例 查询用户列表。 GET https://{endpoint}
coordinators objects 所有消费组对应的协调器列表。 表3 coordinators 参数 参数类型 描述 group_id String 消费组ID。 id Integer 对应协调器的broker id。 host String 对应协调器的地址。 port Integer 端口号。
out.println("Exception Happened when polling records: " + e); logger.error("Exception Happened when polling records:
Kafka设计初衷就是为了应对大量日志传输场景，应用通过异步方式将日志消息同步到消息服务，再通过其他组件对日志做实时或离线分析，也可用于关键日志信息收集进行应用监控。 日志同步主要有三个关键部分：日志采集客户端，Kafka消息队列以及后端的日志处理应用。 日志采集客户端，负责用户各类应用服务的日志数据采集，
"topic_other_configs" : [ { "name" : "message.timestamp.type", "value" : "LogAppendTime" }, { "name" : "max.message.bytes", "value" : 10485760
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