背景

在之前的业务场景中，我们发现Kafka的实际消费能力远低于预期。尽管我们使用了kafka-go组件并进行了相关测试，测试情况见《kafka-go:性能测试》这篇文章。但并未能准确找出消费能力低下的原因。

我们曾怀疑这可能是由我的电脑网络带宽问题或Kafka部署时的某些未知配置所导致。

为了进一步确定问题的根源，我们决定对Kafka的消费能力进行压力测试。

在这篇《kafka的Docker镜像使用说明：wurstmeister/kafka》文章中我们介绍了基于Docker安装并运行kafka的步骤。

这篇文章中我们重点看一下压测的情况。

压测

kafka消费者压测。

测试命令

kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 172.26.224.165:30001 --topic dreame_mall_log_uat_business --fetch-size 10000 -messages 100000 --threads 1

参数解释

• broker-list：部署的kafka节点地址。我这里测试的是部署在服务器上的kafka消费性能。
• topic：指定topic名称
• fetch-size：指定每个fetch的数据大小，单位字节。
• messages：总共要消费的消息个数

使用方法

进入容器中，进入命令行工具，到bin目录下，输入上述测试命令。

结果

start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
2025-02-18 03:52:57:888, 2025-02-18 03:59:35:970, 1732.0945, 4.3511, 100008, 251.2246

输出参数含义 

start.time：开始时间

end.time：结束时间

data.consumed.in.MB：共消费数据，单位MB。如，我们上述的结果，1732.0945MB。        

MB.sec:吞吐量，每秒多少MB。如，我们上述的结果，4.3511MB/s。

data.consumed.in.nMsg：共消费数据。如，我们上述的结果，100008条。

nMsg.sec：平均每秒消费多少条。如，我们上述的结果，251.2246条/s。

结论

通过压测工具的数据和我之前通过kakfa-go组件测试的情况看，kafka消费性能比预期差了很多的原因并不是由kafka-go这个组件导致的，应该是网络带宽限制造成的。  

进一步测试，我本地从WIFI切换到有线网络，消费能力提升了一倍，确定了是我本地计算机网络带宽限制造成的。