30|Kafka 综合运用:怎么在实践中保证 Kafka 高性能?
如何选择压缩算法?
操作系统交换区
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本文深入探讨了如何在实践中保证Kafka高性能的方法。首先介绍了选择压缩算法的考虑因素,包括压缩比和压缩速率的权衡。其次讨论了操作系统交换区对性能的影响,以及在面试准备中需要了解的相关信息。接着提出了面试准备的建议和基本思路,强调将消息队列优化作为整个系统性能优化的一个环节。最后给出了优化措施,包括优化生产者的acks设置和其他优化手段。文章还介绍了优化批次、启用压缩、优化broker、优化主从同步等方面的具体方法。整体而言,本文以实际应用为出发点,深入探讨了Kafka高性能的实践方法,对于需要优化Kafka性能的读者具有一定的参考价值。 文章内容涵盖了Kafka性能优化的多个方面,包括选择压缩算法、操作系统交换区对性能的影响、面试准备建议、优化生产者和broker的措施等。特别强调了在实践中应用这些优化措施的重要性,以及如何将消息队列优化作为整个系统性能优化的一个环节。文章内容丰富,对于需要优化Kafka性能的读者具有一定的参考价值。
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全部留言(4)
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- kai请问一下老师: 问题1:这几个参数的修改是指修改 linux 系统的参数吗? net.core.rmem_default 和 net.core.wmem_default:Socket 默认读写缓冲区大小。 net.core.rmem_max 和 net.core.wmem_max:Socket 最大读写缓冲区。 net.ipv4.tcp_wmem 和 net.ipv4.tcp_rmem:TCP 读写缓冲区。它们的值由空格分隔的最小值、默认值、最大值组成。可以考虑调整为 4KB、64KB 和 2MB。 问题2: Kafka 客户端 receive.buffer.bytes 也是修改 TCP receive buffer 的值,请问一下这个参数的修改和上述 linux 系统的修改是什么关系呢? 谢谢老师
作者回复: 1. 是的。 2. 我个人的看法是,优先修改中间件本身的参数,因为影响面最小。receive.buffer.bytes 控制的是 kafka 自己操作 TCP 的缓冲区,所以你也可以一起调整。
2023-10-18归属地:上海1 - 王韬优化主从那里,如果acks设置为all的话,是不是这两部分是不是相反的影响啊?
作者回复: 所以面试要考虑清楚自己用高可用还是用高性能,这两个有时候是冲突的。用一个就不用另外一个,见人说人话,见鬼说鬼话,看面试官喜欢啥你就回答啥。
2024-01-30归属地:上海 - ZhiguoXue_IT请教一下, 优化jvm,g1性能好只是因为g1的垃圾回收算法,多cms标记整理吗,还有哪些点呢
作者回复: 最关键的两个点: - 停顿时间更短,并且更加可控 - G1 更加适合大堆 G1 还有其它的优点,但是我认为这两个优点是它比 CMS 更加适合大内存 JVM 的核心原因
2023-09-28归属地:北京 - peter请教老师几个问题: Q1:缓冲池太小为什么会阻塞发送者? 文中有这样一句话:“发送者被阻塞也可能是因为缓冲池太小”,缓冲池小,很快就会装满,就可以发送,这样发送速度更快啊。缓冲池大才会阻塞发送者吧。 Q2:atime禁用怎么理解? 不让kafka使用文件的atime属性?还是从操作系统层面上禁止给忘记设置atime属性? Q3:Redis性能和TCP参数有关吗?
作者回复: 1. 因为要先放到缓冲池,再聚合发送。你都放不下,那自然就是阻塞了 2. 操作系统层面上禁用 3. 基本上用了 TCP 协议都有关。
2023-08-25归属地:北京