Kafka 入门(四)– Python Kafka Client 性能测试

一、前言

  由于工作原因使用到了 Kafka,而现有的代码并不能满足性能需求,所以需要开发高效读写 Kafka 的工具,本文是一个 Python Kafka Client 的性能测试记录,通过本次测试,可以知道选用什么第三方库的性能最高,选用什么编程模型开发出来的工具效率最高。

 

二、第三方库性能测试

1.第三方库

  此次测试的是三个主要的 Python Kafka Client:pykafka、kafka-python 和 confluent-kafka,具体介绍见官网:

2.测试环境

       此次测试使用的 Python 版本是2.7,第三方库的版本为:

  • pykafka:2.8.0
  • kafka-python:2.0.2
  • confluent-kafka:1.5.0

       使用的数据总量有50万,每条数据大小为2KB,总共为966MB。

3.测试过程

(1)Kafka Producer 测试

  分别使用 pykafka、kafka-python 和 confluent-kafka 实例化一个 Kafka 的 Producer 对象,然后调用相应的 produce 方法将数据推送给 Kafka,数据总条数为50万,比较三个库所耗费的时间,并计算每秒钟可以推送的数据条数和大小,比较得出性能最优的。

  代码示例(以 pykafka 为例):

 1 import sys
 2 from datetime import datetime
 3 from pykafka import KafkaClient
 4 
 5 
 6 class KafkaProducerTool():
 7     def __init__(self, broker, topic):
 8         client = KafkaClient(hosts=broker)
 9         self.topic = client.topics[topic]
10         self.producer = self.topic.get_producer()
11 
12     def send_msg(self, msg):
13         self.producer.produce(msg)
14 
15 
16 if __name__ == '__main__':
17     producer = KafkaProducerTool(broker, topic)
18     print(datetime.now())
19     for line in sys.stdin:
20         producer.send_msg(line.strip())
21     producer.producer.stop()
22     print(datetime.now())

(2)Kafka Consumer 测试

  分别使用 pykafka、kafka-python 和 confluent-kafka 实例化一个 Kafka 的 Consumer 对象,然后调用相应的 consume 方法从 Kafka 中消费数据,要消费下来的数据总条数为50万,比较三个库所耗费的时间,并计算每秒钟可以消费的数据条数和大小,比较得出性能最优的。

  代码示例(以 pykafka 为例):

 1 from datetime import datetime
 2 from pykafka import KafkaClient
 3 
 4 
 5 class KafkaConsumerTool():
 6     def __init__(self, broker, topic):
 7         client = KafkaClient(hosts=broker)
 8         self.topic = client.topics[topic]
 9         self.consumer = self.topic.get_simple_consumer()
10 
11     def receive_msg(self):
12         count = 0
13         print(datetime.now())
14         while True:
15             msg = self.consumer.consume()
16             if msg:
17                 count += 1
18             if count == 500000:
19                 print(datetime.now())
20                 return
21 
22 
23 if __name__ == '__main__':
24     consumer = KafkaConsumerTool(broker, topic)
25     consumer.receive_msg()
26     consumer.consumer.stop()

4.测试结果

  • Kafka Producer 测试结果:
  总耗时/秒 每秒数据量/MB 每秒数据条数
confluent_kafka 35 27.90 14285.71
pykafka 50 19.53 10000
kafka-python 532 1.83 939.85
  • Kafka Consumer 测试结果:
  总耗时/秒 每秒数据量/MB 每秒数据条数
confluent_kafka 39 25.04 12820.51
kafka-python 52 18.78 9615.38
pykafka 335 2.92 1492.54

5.测试结论

  经过测试,在此次测试的三个库中,生产消息的效率排名是:confluent-kafka > pykafka > kafka-python,消费消息的效率排名是:confluent-kafka > kafka-python > pykafka,由此可见 confluent-kafka 的性能是其中最优的,因而选用这个库进行后续开发。

 

三、多线程模型性能测试

1.编程模型

  经过前面的测试已经知道 confluent-kafka 这个库的性能是很优秀的了,但如果还需要更高的效率,应该怎么办呢?当单线程(或者单进程)不能满足需求时,我们很容易想到使用多线程(或者多进程)来增加并发提高效率,考虑到线程的资源消耗比进程少,所以打算选用多线程来进行开发。那么多线程消费 Kafka 有什么实现方式呢?我想到的有两种:

  1. 一个线程实现一个 Kafka Consumer,最多可以有 n 个线程同时消费 Topic(其中 n 是该 Topic 下的分区数量);Kafka 入门(四)-- Python Kafka Client 性能测试
  2. 多个线程共用一个 Kafka Consumer,此时也可以实例化多个 Consumer 同时消费。

    Kafka 入门(四)-- Python Kafka Client 性能测试

  对比这两种多线程模型:

  • 模型1实现方便,可以保证每个分区有序消费,但 Partition 数量会限制消费能力;
  • 模型2并发度高,可扩展能力强,消费能力不受 Partition 限制。

 2.测试过程

(1)多线程模型1

  测试代码:

 1 import time
 2 from threading import Thread
 3 from datetime import datetime
 4 from confluent_kafka import Consumer
 5 
 6 
 7 class ChildThread(Thread):
 8     def __init__(self, name, broker, topic):
 9         Thread.__init__(self, name=name)
10         self.con = KafkaConsumerTool(broker, topic)
11 
12     def run(self):
13         self.con.receive_msg()
14 
15 
16 class KafkaConsumerTool:
17     def __init__(self, broker, topic):
18         config = {
19             'bootstrap.servers': broker,
20             'session.timeout.ms': 30000,
21             'auto.offset.reset': 'earliest',
22             'api.version.request': False,
23             'broker.version.fallback': '2.6.0',
24             'group.id': 'test'
25         }
26         self.consumer = Consumer(config)
27         self.topic = topic
28 
29     def receive_msg(self):
30         self.consumer.subscribe([self.topic])
31         print(datetime.now())
32         while True:
33             msg = self.consumer.poll(timeout=30.0)
34             print(msg)
35 
36 
37 if __name__ == '__main__':
38     thread_num = 10
39     threads = [ChildThread("thread_" + str(i + 1), broker, topic) for i in range(thread_num)]
40 
41     for i in range(thread_num):
42         threads[i].setDaemon(True)
43     for i in range(thread_num):
44         threads[i].start()

  因为我使用的 Topic 共有8个分区,所以我分别测试了线程数在5个、8个和10个时消费50万数据所需要的时间,并计算每秒可消费的数据条数。

(2)多线程模型2

  测试代码:

 1 import time
 2 from datetime import datetime
 3 from confluent_kafka import Consumer
 4 from threadpool import ThreadPool, makeRequests
 5 
 6 
 7 class KafkaConsumerTool:
 8     def __init__(self, broker, topic):
 9         config = {
10             'bootstrap.servers': broker,
11             'session.timeout.ms': 30000,
12             'auto.offset.reset': 'earliest',
13             'api.version.request': False,
14             'broker.version.fallback': '2.6.0',
15             'group.id': 'mini-spider'
16         }
17         self.consumer = Consumer(config)
18         self.topic = topic
19 
20     def receive_msg(self, x):
21         self.consumer.subscribe([self.topic])
22         print(datetime.now())
23         while True:
24             msg = self.consumer.poll(timeout=30.0)
25             print(msg)
26 
27 
28 if __name__ == '__main__':
29     thread_num = 10
30     consumer = KafkaConsumerTool(broker, topic)
31     pool = ThreadPool(thread_num)
32     for r in makeRequests(consumer.receive_msg, [i for i in range(thread_num)]):
33         pool.putRequest(r)
34     pool.wait()

  主要使用 threadpool 这个第三方库来实现线程池,此处当然也可以使用其他库来实现,这里我分别测试了线程数量在5个和10个时消费50万数据所需要的时间,并计算每秒可消费的数据条数。

3.测试结果

  • 多线程模型1
 总数据量/万 线程数量 总耗时/秒 每秒数据条数
50 5 27 18518.51
50 8 24 20833.33
50 10 26 19230.76
  • 多线程模型2
  总数据量/万 线程数量 总耗时/秒 每秒数据条数
50 5 17 29411.76
50 10 13 38461.53

4.测试结论

  使用多线程可以有效提高 Kafka 的 Consumer 消费数据的效率,而选用线程池共用一个 KafkaConsumer 的消费方式的消费效率更高。

 

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