怎样分析kafka数据保存时间问题与kafka的性能测试

怎样分析kafka数据保存时间问题与kafka的性能测试 ，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

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查看kafka的topic情况，bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hadoop234:2182 --topic test5

可以查看replicationfactor的leader，如果broker list中某个节点断掉，则会重选leader

Partition： 分区
Leader ： 负责读写指定分区的节点
Replicas ： 复制该分区log的节点列表
Isr ： "in-sync" replicas，当前活跃的副本列表（是一个子集），并且可能成为Leader。

在producer发送消息的过程中，broker list的某个节点断掉，不会影响消息的发送。

 kafka数据保存时间问题。

   Kafka删除检查主要有两种，任一达到要求即执行。

（1）      按时间粒度，可设置分钟或者小时。达到时间进行处理。

（2）      按文件大小限制，设置最大文件大小，达到上限即进行处理。

可设置文件大小检查周期。

kafka的性能测试

kafka中有自带的性能测试代码，测试结果均来自kafka自带的测试代码 ，位于bin/kafka-producer-perf-test.sh。

         主要参数有以下四个，

messages                生产者发送总的消息数量

message-size             每条消息大小（单位为b）

batch-size                每次批量发送消息的数量

topics                   生产者发送的topic

threads                  生产者使用几个线程同时发送

例如bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 100000 --message-size 1000  --batch-size 10000 --topics test4 --threads 4 --broker-list hadoop234:9092,hadoop237:9092,hadoop238:9092

返回信息为

start.time, end.time, compression, message.size, batch.size, total.data.sent.in.MB, MB.sec, total.data.sent.in.nMsg, nMsg.sec

2015-10-15 18:56:27:542, 2015-10-15 18:56:30:880, 0, 1000, 10000, 95.37, 28.5702, 100000, 29958.0587

可以通过调节参数进行性能测试。

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文章名称：怎样分析kafka数据保存时间问题与kafka的性能测试
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