如何利用閃存存儲改善工作負載應用的性能和結果

我是美光科技的首席存儲解決方案工程師Dennis Lattka。這個頭銜的真正含義是，我要致力于確定如何利用閃存存儲改善工作負載應用的性能和結果。為此，我決定對大數據生態系統中最常用的分布式消息傳遞系統之一的Apache Kafka進行評估，測試如何以最佳方式將美光固態存儲應用于 Apache Kafka，以及將產生怎樣的收益。

ApacheKafka介紹

通過對所涉及的各種資源（即 CPU、內存、磁盤活動和網絡）進行監控，我發現主要的瓶頸因素依次為磁盤和網絡。

一切取決于吞吐量

通過 Apache Kafka我發現，吞吐量決定一切。Kafka 開發人員在將寫入數據直接傳遞到內核頁面緩存方面做得非常出色，最大限度地減少了與 I/O 相關的問題。但是，無論這項開發功能如何出色，I/O 最終仍會轉化為對 Kafka 分區（主題日志文件）的連續寫入。因此所使用的磁盤的吞吐量越高，性能提升幅度就會越大。

在弄清楚了如何以最佳方式測試 Apache Kafka 以及使用哪些參數效果最好之后，我使用其內置的發生器測試腳本進行了一次簡單的測試。3 個發生器共向一個 Kafka 代理發送了 6 億條 100 字節的消息。

測試包括以下內容：（沒有進行調整，僅采用默認配置。）

-總共產生了 600 個主題。

-為每個發生器分配了 200 個特定于該發生器的主題。

-每個發生器為每個主題創建了 100 萬條消息。

-采用的消息大小為每條消息 100 字節。

使用的硬件：

-每個服務器配備 1 個代理和 3 個發生器，采用相同配置。

-兩個英特爾(R)至強(R) CPU E5-2690 v3 @ 2.60GHz 處理器。

-384GB 內存

-兩個固定在 ALB 模式的 10Gb 網卡。

使用 6TB 7.2k 硬盤、美光5100 ECO 1920GB 固態硬盤和美光9100 Pro 3.2TB NVMe硬盤進行了對比。

在每次測試中，Apache Kafka 代理分區都位于進行測試的硬盤上。

結果如下：

從上表可以看出，吞吐量越高，每秒的 I/O 就越高，這對于 Apache Kafka 意味著每秒可以處理更多數量的連續消息（顯示單位為 MB/s）。

結論

在 Apache Kafka 配置中采用吞吐量更高的磁盤設備（如美光5100 系列固態硬盤或美光 NVMe 固態硬盤）將顯著提高 Apache Kafka 的性能。