本文主要介绍了如何利用Kafka自带的性能测试脚本及Kafka Manager测试Kafka的性能，以及如何使用Kafka Manager监控Kafka的工作状态，最后给出了Kafka的性能测试报告。
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 从0.9版本开始，Kafka集群新增了针对生产和消费请求进行配额（quotas）控制。本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH中为Kafka设置流量配额。 文档概述 1.环境准备 2．Producer和Consumer流量配额测试 3．总结 测试环境
MeterSphere的定位为一个“一站式的开源持续测试平台”。它主要涵盖测试跟踪、接口测试、性能测试、团队协作等功能，同时兼容JMeter等主流的开源标准，可以有效地助力开发和测试团队充分利用云的弹性，进行高度可扩展的自动化测试。由于自己干性能测试的，所以比较关注性能测试这块的实现。以下是官方描述的架构：
导语丨本文将介绍我们是如何通过日志链路做整体分析压测，以应对比赛到来的峰值。 一、背景 为了应对大型比赛的峰值需求，我们针对 XP2P 日志系统做了一次临时的日志统计系统的部署，通过集群扩展同写入的方式，支持了近千万每分钟的日志流量。在总结了部署经验后，我们对日志系统进行了梳理，并通过容器化，对接入层进行了上云改造，对统计系统进行了迁移改造，并建设了备用统计系统。记录相关环节，谨供参考。 新架构如下： 二、容器化改造 旧接入reporter使用了cvm部署，每次有流量突发时，都需要对机器资源做
性能测试及集群监控工具 本章将介绍Kafka提供的性能测试工具，Metrics报告工具及Yahoo开源的Kafka Manager。 Kafka性能测试脚本 $KAFKA_HOME/bin/kafka-producer-perf-test.sh 该脚本被设计用于测试Kafka Producer的性能，主要输出4项指标，总共发送消息量（以MB为单位），每秒发送消息量（MB/second），发送消息总数，每秒发送消息数（records/second）。除了将测试结果输出到标准输出外，该脚本还提供CSV Repo
上周分享了Kafka性能测试初探的Java版本，有读者留言说太简单，内容比较水。这里澄清一下，是我学得比较水。文章定位就是一篇使用Java语言的Kafka Client客户端进行简单操作演示，然后模拟一下简单场景的性能测试。其中深入学习Kafka的可以随处搜到很权威实用的资料，有深入学习需求的可以自行寻找。
作为一名测试行业的老兵，17年开始接触性能测试，从此就迷失在跳动的数据的世界里，距今为止已有5个年头了。
官方推荐的部署结构是2master-2slave+2namesrvs，master与slave的同步支持async/sync两种方式。
大概去年这个时候，写过一篇文章：性能测试岗位常见面试题。当时是出于一个求职者的角度，对自己遇到的一些性能岗位面试问题进行了整理归纳。最近这一年，对性能测试有了更多的认知，也做了大半年性能团队的Leader，最近部门开放了性能测试工程师岗位，也面试了几位候选人。这篇文章，说说我对性能测试工程师的定位、需要的技能以及我面试候选人时会问的一些问题，仅供参考。。。
前段时间满怀信心地发表了《开源测试平台横向测评系列》的预告篇，准备就Metersphere、Yapi、teprunner、流马、sonic等各大开源测试平台从安装、试用等多个维度开展对比、总结，并记录成文档发表在文章上。原计划是分多篇来写：部署篇、使用篇、拓展篇、总结篇，中间有个群友建议可以只写一篇万字长文，这样也方便大家统一收藏和转载。想想也觉得挺有道理，就改变了原计划。一直以来，这件事情也在有条不紊地进行着，虽然进度比较慢。可就在前几天，已经写了一半，部署各大测试平台的那台服务器突然中病毒挂掉了，不得不重新安装系统，真是欲哭无泪。
恰逢今天读到了行业大佬对近期频发的公有云故障的思考《你用的公有云都没做过测试》，该文章的核心观点是「公有云是没法测试的」。我其实对这个事情有相反的观点，云服务本身也是软件，软件工程发展至今测试手段是多样和丰富的，而且公有云因为有大规模的生产流量优势，用好金丝雀 / 灰度发布能在新版本全网发布前尽可能揪出从其他测试环节中逃逸的 Bug。
集群管理 （1）启动 broker $ bin/kafka-server-start.sh daemon <path>/server.properties （2）关闭 broker $ bin/kafka-server-stop.sh topic 管理 kafka-topics.sh 脚本 # 创建主题 $ bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --partitions 64 --replication-factor 3 --topi
工作这么多年，一直专注于自动化和工具研发，对性能方面做的相对少很多。主要还是没有实际的上手机会，没有需求就不能很好的实践，光看几本理论知识的书还是不够的。今天主要就来说说这几次性能测试所经历的“坑”。
面试的准备跟笔试的准备是不一样的，笔试的准备的话，可以去刷题，面试的话，专业的面试官一般首先都会根据你简历上写的内容去提问，都问完之后，最后可能再会问一下简历之外的，或者简历上写的比较模糊的内容。为什么会问简历之外的内容呢？可能想考察一下你的知识面。
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从14年入行至今，今年是我从事软件测试工作的第十个年头。从功能到自动化测试，然后负责性能测试团队和质量团队的技术专项治理，再到测试专家角色，负责整个技术项目的产品/运营和质量保障工作。其中性能测试和线上稳定性保障，算是我最擅长的技术领域。很多同学咨询过我，性能测试如何入门，如何快速提升压测和性能优化相关的技能。
分布式系统中,我们广泛运用消息中间件进行系统间的数据交换,便于异步解耦。现在开源的消息中间件有很多,前段时间我们自家的产品 RocketMQ (MetaQ的内核) 也顺利开源,得到大家的关注。
kafka支持修改topic，支持增加分区，不支持减少分区，这个时候消息队列消息的顺序会受影响，修改时需要三思，另外一个思路是新建一个topic，双写，进行数据切换
性能测试在整个软件/互联网行业中占据着非常重要的位置，自身应用的性能好坏，不仅影响客户体验和用户粘度，也是公司品牌的一部分，如何高效率地完成性能测试就显得格外重要。
市面上讲Java框架的书很多，包括Sping Boot、Spring Cloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是这份阿里的高性能java架构核心手册就出来了！
Consumer Group ：Kafka提供的可扩展且具有容错性的消息者机制。 1、重要特征： A：组内可以有多个消费者实例（Consumer Instance）。 B：消费者组的唯一标识被称为Group ID，组内的消费者共享这个公共的ID。 C：消费者组订阅主题，主题的每个分区只能被组内的一个消费者消费 D：消费者组机制，同时实现了消息队列模型和发布/订阅模型。 2、重要问题： A：消费组中的实例与分区的关系： 消费者组中的实例个数，最好与订阅主题的分区数相同，否则多出的实例只会被闲置。一个分区只能被一个消费者实例订阅。 B：消费者组的位移管理方式： （1）对于Consumer Group而言，位移是一组KV对，Key是分区，V对应Consumer消费该分区的最新位移。 （2）Kafka的老版本消费者组的位移保存在Zookeeper中，好处是Kafka减少了Kafka Broker端状态保存开销。但ZK是一个分布式的协调框架，不适合进行频繁的写更新，这种大吞吐量的写操作极大的拖慢了Zookeeper集群的性能。 （3）Kafka的新版本采用了将位移保存在Kafka内部主题的方法。 C：消费者组的重平衡： （1）重平衡：本质上是一种协议，规定了消费者组下的每个消费者如何达成一致，来分配订阅topic下的每个分区。 （2）触发条件： a，组成员数发生变更 b，订阅主题数发生变更 c，定阅主题分区数发生变更 （3）影响： Rebalance 的设计是要求所有consumer实例共同参与，全部重新分配所有用分区。并且Rebalance的过程比较缓慢，这个过程消息消费会中止。
Yahoo 的 Storm 团队曾发表了一篇博客文章 ，并在其中展示了 Storm、Flink 和 Spark Streaming 的性能测试结果。该测试对于业界而言极 具价值，因为它是流处理领域的第一个基于真实应用程序的基准测试。
该应用程序从 Kafka 消费广告曝光消息，从 Redis 查找每个广告对应的广 告宣传活动，并按照广告宣传活动分组，以 10 秒为窗口计算广告浏览量。 10 秒窗口的最终结果被存储在 Redis 中，这些窗口的状态也按照每秒记录 一次的频率被写入 Redis，以方便用户对它们进行实时查询。
本周六晚受邀，参加了由数列科技主办的线下直播技术沙龙——高可用&性能技术沙龙。分享过程中，参与沙龙的同学们提了很多问题，碍于很多问题口头描述解释不清，因此写了这篇文章，对这些同学提出的问题做一个解答。当然，回答仅限于我个人的角度，仅供参考。
linux系统、常用命令、应用软件（特别是nginx，tomcat，redis，mysql）、shell
消息队列（Message Queue）是一种使用高效可靠的数据传输机制来进行平台无关的数据通信的技术。消息队列拥有消息传递、消息生产、消息消费、优先级消息等功能，为我们的分布式系统提供了数据通信、功能解耦、弹性伸缩、数据冗余、限流削峰、异步消息等丰富能力，是分布式系统的一个重要组件。 当前开源的消息队列的组件种类繁多，在Github上搜索Message Queue，就有4K+的资源。如此众多的消息队列的开源项目中，我们耳熟能详的有 RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、ActiveMQ、Puls
📷 logo 基于go语言的一体化性能压测工具 RunnerGo致力于打造成一款全栈式测试平台，采用了较为宽松的Apache-2.0 license开源协议，方便志同道合的朋友一起为开源贡献力量，目前实现了接口测试、场景自动化测试、性能测试等测试能力。随着不断的迭代，我们将会推出更多的测试功能。我们的目的是为研发赋能，让测试更简单。 工具特性： go语言运行：基于go语言开发，运行速度快、更节省资源 智能调度算法：自研的调度算法，合理利用服务器资源，降低资源消耗 实时生成测试报告：运行任务后，可实时查看执
在性能测试的过程中，需要关注到各个不同维度的资源变化趋势的过程，比如操作系统中CPU与内存以及平均负载资源变化的趋势，当然还有很多的指标。主要需要关注的是DB资源，操作系统资源，被测服务的资源，以及其他涉及到的中间件(RabbitMQ,Kafka,Nginx,Redis等)的资源。那么针对这些涉及到的资源需要进行监控和关注，这样的好处是在最终分析性能测试的结果中可以结合各个不同资源来分析存在的问题。比如请求一个列表耗时非常长，那么过程到底是数据库的问题，还是服务本身的问题以及服务对应的操作系统资源瓶颈导致的问题，其实在这个过程中，这些都是存在可能性的，所以在具体排查的过程中，就需要知道在这个过程中各个资源的变化趋势，可以借助这些信息来定位到底是什么导致了请求耗时长的问题。因此，在性能测试的过程中，针对资源的监控是非常重要的。
connect-distributed.sh & connect-standalone.sh
也许你为了转行测试已经学习了好几个月，也许你做了几年的功能测试，一直也不知道该往哪提升，有时候总在羡慕别人为什么可以拿高薪，而自己的工资只是那么一点点，今天为大家带来群里的某位小伙伴参加的一次面试被问到的一些问题，大家也可以思考一下，这些问题如果被问到，你该如何去回答呢？
作者 ｜ Raúl Gracia，王钟乐，周煜敏，滕昱 审校 ｜ 蔡芳芳 1引言 流式应用程序通常从各种各样的来源 (例如，传感器、用户、服务器) 并发地采集数据，并形成一个事件流 (stream of events)。使用单个流来捕获由多个数据源生成的并行数据流可以使得应用程序能够更好地理解数据，甚至更有效地处理数据。例如，将来自一组传感器的数据输入到单一数据流中，就可以使得应用程序通过引用单一数据流来分析所有这类传感器数据。当这些单个的流可以以高并行度读取时，应用程序就能自行决定如何映射自身的抽象设计到
查看日志，发现Pro程序爆异常kafka.common.MessageSizeTooLargeException。
作为一个开源的接口性能测试工具，JMeter已经能够很好地完成基本的接口性能测试任务，但是和一些商业的性能测试工具如LoadRunner相比，在功能的全面性上就略显不足，比如在场景设置、结果的图表展示等方面。不过，通过JMeter的第三方插件JMeter Plugins，Jmeter的功能得以大大扩展。本文将介绍一些常用的JMeter插件，以拓宽我们的性能测试思路。
春节无聊，在家写了这么一个kafka客户端（叫Kafka King），用来连接、操作kafka集群，也算填补了市面上的空白（据我所知这块还没有啥特别好用的）。
性能测试过程中，监控分析和调优是最核心也是占比最大的一部分。性能分析的目的是找出系统性能存在的瓶颈与风险，性能调优就是尽可能用更少的资源提供更好的服务。而其关键点，就是生成负载、监控相关指标。性能测试前期的需求调研、开始前的准备工作，都是为了保证后期的监控分析调优能顺利且高效进行。那么，一个完整的监控体系，需要包含哪些？这篇文章，聊聊我在工作实践中如何监控，以及比较完善的监控体系，都包含哪些指标和工具。。。
2、Stepping Thread Group Ultimate Thread Group的设置中，需要每次都计算Initial Dealy的值，比较麻烦。Stepping Thread Group则更为简单。 下图设置的具体场景为：
大数据是一个大的数据集合，通过传统的计算技术无法进行处理。这些数据集的测试需要使用各种工具、技术和框架进行处理。大数据涉及数据创建、存储、检索、分析，而且它在数量、多样性、速度方法都很出色，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
今年是我从事软件测试工作的第十年，从功能测试进阶到自动化测试，然后负责稳定性测试团队，进而兼任整个质量团队的技术专项治理，再到基础架构团队的测试专家角色，负责多个技术项目的产品/运营和质量保障工作。可以说绝大多数测试同学做过的工作我都做过，且积累了不少的经验。
let-netty-easy 前言: 尚未完成，持续更新中...! 什么是Netty?能做什么? Netty是一个致力于创建高性能网络应用程序的成熟的IO框架 相比较与直接使用底层的Java I
RunnerGo作为一款测试平台，支持接口调试、接口自动化及接口性能测试。由于是一款在线平台，所以有相应的架构设计。初衷是多方面的，在设计及开发中也经过多番的变更，最终定型为目前的架构。当然这也许不是最优的架构，只是是适合现阶段的最优架构。
Apache Kafka 肯定会像它的同名小说家一样不负众望，因为它能激奋新来者、挑战深度，若能更全面的理解它还会产生丰厚的回报。抛开文学，书归正传。遵循 kafka 最新的最佳实践，一定可以让这个强大的数据流平台的管理变得非常、非常容易，而且还会相当有效。
Kafka默认提供了多个命令行脚本，用于实现各种各样的功能和运维管理。从2.2版本开始，提供了多达30+个Shell脚本。
Kafka是一种高性能的分布式消息系统，由LinkedIn公司开发，用于处理海量的实时数据流。它采用了发布/订阅模式，可以将数据流分发到多个消费者端，同时提供了高可靠性、高吞吐量和低延迟的特性。
随着整个汽车出行领域新四化（电气化、智能化、网联化和共享化）的推进，各个汽车制造厂商正逐步构建以智能驾驶和智能网联为核心的车联网系统。新一代的车联网系统对于底层消息采集、传输和处理的平台架构提出了更高的要求。
Kafka 的消息传输保障机制非常直观。当生产者向 Kafka 发送消息时，一旦消息被成功提交到日志文件，由于多副本机制的存在，这条消息就不会丢失。
KafkaBridge 封装了对Kafka集群的读写操作，接口极少，简单易用，稳定可靠，支持c++/c、php、python、golang等多种语言，并特别针对php-fpm场景中作了长连接复用的优化，已在360公司内部广泛使用。
市面上讲Java框架的书很多，包括SpingBoot、SpringCloud、Kafka等，但这些书通常只会让你技术的“量”增长，而“质”仍处于SSM的阶段。而且互联网上并没有体系化、结构化的提升技术的“质”的教材，于是团长行动了起来，给大家推荐分享一本能将技术“质”的提升的书籍。
消息在系统中传输所需的时间对 Apache Kafka® 等分布式系统的性能起着重要作用。 在 Kafka 中，生产者的延迟通常定义为客户端生成的消息被 Kafka 确认所需的时间。 正如一句老话所说，时间就是金钱，为了让系统运行得更快，最好尽可能减少延迟。 当生产者能够更快地发送消息时，整个系统都会受益。
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