Python Kafka客户端性能测试比较

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。

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：

pykafka：pykafka · PyPI
kafka-python：kafka-python · PyPI
confluent_kafka：confluent-kafka · PyPI

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。

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）：

import sys
from datetime import datetime
from pykafka import KafkaClient


class KafkaProducerTool():
    def __init__(self, broker, topic):
        client = KafkaClient(hosts=broker)
        self.topic = client.topics[topic]
        self.producer = self.topic.get_producer()

    def send_msg(self, msg):
        self.producer.produce(msg)


if __name__ == '__main__':
    producer = KafkaProducerTool(broker, topic)
    print(datetime.now())
    for line in sys.stdin:
        producer.send_msg(line.strip())
    producer.producer.stop()
    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）：

from datetime import datetime
from pykafka import KafkaClient


class KafkaConsumerTool():
    def __init__(self, broker, topic):
        client = KafkaClient(hosts=broker)
        self.topic = client.topics[topic]
        self.consumer = self.topic.get_simple_consumer()

    def receive_msg(self):
        count = 0
        print(datetime.now())
        while True:
            msg = self.consumer.consume()
            if msg:
                count += 1
            if count == 500000:
                print(datetime.now())
                return


if __name__ == '__main__':
    consumer = KafkaConsumerTool(broker, topic)
    consumer.receive_msg()
    consumer.consumer.stop()

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

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。

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多线程模型性能测试

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）；

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。

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。

测试过程

（1）多线程模型1

　　测试代码：

import time
from threading import Thread
from datetime import datetime
from confluent_kafka import Consumer


class ChildThread(Thread):
    def __init__(self, name, broker, topic):
        Thread.__init__(self, name=name)
        self.con = KafkaConsumerTool(broker, topic)

    def run(self):
        self.con.receive_msg()


class KafkaConsumerTool:
    def __init__(self, broker, topic):
        config = {
            'bootstrap.servers': broker,
            'session.timeout.ms': 30000,
            'auto.offset.reset': 'earliest',
            'api.version.request': False,
            'broker.version.fallback': '2.6.0',
            'group.id': 'test'
        }
        self.consumer = Consumer(config)
        self.topic = topic

    def receive_msg(self):
        self.consumer.subscribe([self.topic])
        print(datetime.now())
        while True:
            msg = self.consumer.poll(timeout=30.0)
            print(msg)


if __name__ == '__main__':
    thread_num = 10
    threads = [ChildThread("thread_" + str(i + 1), broker, topic) for i in ge(thread_num)]

    for i in range(thread_num):
        threads[i].setDaemon(True)
    for i in range(thread_num):
        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：

import time
from datetime import datetime
from confluent_kafka import Consumer
from threadpool import ThreadPool, makeRequests


class KafkaConsumerTool:
    def __init__(self, broker, topic):
        config = {
            'bootstrap.servers': broker,
            'session.timeout.ms': 30000,
            'auto.offset.reset': 'earliest',
            'api.version.request': False,
            'broker.version.fallback': '2.6.0',
            'group.id': 'mini-spider'
        }
        self.consumer = Consumer(config)
        self.topic = topic

    def receive_msg(self, x):
        self.consumer.subscribe([self.topic])
        print(datetime.now())
        while True:
            msg = self.consumer.poll(timeout=30.0)
            print(msg)


if __name__ == '__main__':
    thread_num = 10
    consumer = KafkaConsumerTool(broker, topic)
    pool = ThreadPool(thread_num)
    for r in makeRequests(consumer.receive_msg, [i for i in range(thread_num)]):
        pool.putRequest(r)
    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。

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

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。