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本系列文章将重点探讨 Pulsar 与 Kafka 的提早性，后续文章中会探讨吞吐量等。
本文将介绍测试细节（下图蓝色局部），下一篇文章将具体介绍测试方法（下图绿色局部），而测试后果在上一篇文章中详述（下图红色局部）。
测试细节介绍：
设定基准
To set up the benchmark tests, we followed the steps documented on the OpenMessaging site. After applying the Terraform configuration, you get the following set of EC2 instances: 咱们依据 OpenMessaging 网站上提供的步骤进行了基准测试。利用 Terraform 配置能够失去以下 EC2 实例集：
用于 Pulsar/BookKeeper 和 Kafka broker 的 i3.4xlarge 实例蕴含两个 NVMe SSD，以进步性能。这两个功能强大的虚拟机都有 16 个 vCPU、122 GiB 内存和高性能磁盘。
两个 SSD 对 Pulsar 而言是现实设定，因为不仅能够写入两个数据流，数据流还能在磁盘上并行。Kafka 还能够通过调配两个驱动器的分区来应用这两个 SDD。
用于 Pulsar 和 Kafka 的 Ansible playbook 应用 tuned-adm 命令（提早性能配置文件）调优低提早性能。
tuned-adm 命令详情参考 https://linux.die.net/man/1/t…
工作负载
尽管基准测试中附带了一些能够立刻运行的工作负载，然而为了更靠近 LinkedIn Engineering 博客中 Kafka 的测试后果，咱们仍进行了一些批改。定义新工作负载并不难，只需创立带有测试更新参数的 YAML 文件即可。
浏览 LinkedIn 博客你便会发现，他们运行的音讯大小都是 100 字节的，因为通常而言，如果音讯太小（远小于 100 字节），测试比照后果并不显著；而所有的音讯队列都不善于解决“大音讯”（远大于 100 字节），所以这里抉择了一个折中的大小，即 100 字节，这也是所有音讯零碎测试中抉择应用的单条音讯的大小。
这个大小更有利于测试音讯零碎自身的性能。无论每条音讯大小如何，用于测试的音讯总量是固定的，音讯零碎解决音讯的效率越高，性能越好；同时，网络或磁盘吞吐量限度对测试后果产生影响的可能性越低。音讯零碎在解决“大音讯”时的性能体现也是一个值得探讨的话题，但咱们目前只测试“小音讯”。
另外，在测试中，咱们还增加了 partition 数目为 6（简称：6 分区）的一项基准测试。因为在 LinkedIn 测试中应用了很多 6 分区，所以咱们也把它增加进来。
LinkedIn 博客中蕴含 producer-only 和 consumer-only 工作负载，而咱们在测试中应用的工作负载都同时包含 producer 和 consumer。起因有以下两点。
首先，就目前的状况来看，基准测试不反对 producer-only 或 consumer-only 工作负载；其次，在理论状况中，音讯零碎同时为 producer 和 consumer 服务。咱们决定采纳生产音讯和生产音讯的理论场景来测试。
综上所述，咱们用于测试的负载集如下：
Kafka consumer group 和 Pulsar 订阅很类似，都容许一个或多个 consumer 接管一个 topic 上的所有音讯。当一个 topic 与多个 consumer group/subscription 有关联时，音讯零碎向 topic 提供每条音讯的多个正本，或“扇出“音讯。
公布在 topic 上的每条音讯都被发送到所有 consumer group/subscription。如果所有音讯都被发送到同一 topic，且这一 topic 上只有一个 consumer group/subscription，则 producer 速率与 consumer 速率相等。
如果单个 topic 上有两个 consumer group/subscription，则 consumer 速率是 producer 速率的两倍。咱们尽量简化测试，所以采纳了前者，即多个 consumer 接管一个 topic 上的所有音讯。
上一篇文章详述 Pulsar 与 Kafka 的测试后果。Fsync 的状态是测试中的一个变量，另外，咱们还在测试中调节了分区数量，以更好地比照 Pulsar 与 Kafka 的提早性。
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