1）Kafka压测
用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。
kafka-consumer-perf-test.sh
kafka-producer-perf-test.sh
2）Kafka Producer压力测试
（1）在/opt/module/kafka/bin目录下面有这两个文件。我们来测试一下
[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh
--topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1
--producer-props bootstrap.servers=linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092
说明：
record-size是一条信息有多大，单位是字节。
num-records是总共发送多少条信息。
throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。
（2）Kafka会打印下面的信息
100000 records sent, 95877.277085 records/sec (9.14 MB/sec),
187.68 ms avg latency, 424.00 ms max latency, 155 ms 50th, 411 ms 95th, 423 ms 99th, 424 ms 99.9th.
参数解析：本例中一共写入10w条消息，吞吐量为9.14 MB/sec，每次写入的平均延迟为187.68毫秒，最大的延迟为424.00毫秒。
3）Kafka Consumer压力测试
Consumer的测试，如果这四个指标（IO，CPU，内存，网络）都不能改变，考虑增加分区数来提升性能。
[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list linux1:9092,linux2:9092,linux3:9092 --topic test --fetch-size 10000 --messages 10000000 --threads 1
参数说明：
--zookeeper 指定zookeeper的链接信息
--topic 指定topic的名称
--fetch-size 指定每次fetch的数据的大小
--messages 总共要消费的消息个数
测试结果说明：
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
2019-02-19 20:29:07:566, 2019-02-19 20:29:12:170, 9.5368, 2.0714, 100010, 21722.4153
开始测试时间，测试结束数据，共消费数据9.5368MB，吞吐量2.0714MB/s，共消费100010条，平均每秒消费21722.4153条。
