为了更全面地了解 Pulsar 和 Kafka，我们“复现”了 Confluent 对 Pulsar 和 Kafka 基准测试。重复这一基准测试的原因有两个，一是 Confluent 的测试方法存在一些问题；二是 Confluent 的测试范围和测试场景不够全面。为了更准确地对比 Pulsar 和 Kafka，我们在测试中不仅修复了 Confluent 测试中的问题，还扩大了测试范围，纳入更多性能衡量标准，模拟更多实际场景。
和 Confluent 的测试相比，我们的测试主要有三项改进：
包含 Pulsar 和 Kafka 支持的所有持久性级别。在同等持久性级别下，对比二者的吞吐量和延迟。
引入影响性能的其他因素和测试条件，如分区数量、订阅数量、客户端数量等。
测试的混合负载同时包含写入、追赶读和追尾读，模拟实际使用场景。
我们进行了最大吞吐量测试、发布和端到端延迟测试（具体见下篇）、追赶读测试和混合工作负载测试。由于篇幅有限，本篇主要介绍发布和端到端延迟测试详情。
最大吞吐量测试
测试目标：观测在处理发布和追尾读工作负载时 Pulsar 和 Kafka 可实现的最大吞吐量。
测试设置：通过调整分区数量，观测分区数量对吞吐量的影响。
测试策略：
将所有消息都复制三次，确保容错；
改变 ack 数量，测试在不同持久性保证下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量；
启用 Pulsar 和 Kafka 的批处理，为不超过 10 ms 的响应延迟设置最大批处理为 1 MB 数据；
改变分区数量（1、100、2000 个分区），分别测试最大吞吐量；
当分区数量为 100 和 2000 时，使用 2 个 producer 和 2 个 consumer；
当分区数量为 1 时，改变 producer 和 consumer 的数量，观测吞吐量变化；
消息大小为 1 KB；
在所有测试场景中，改变持久性级别，观测最大吞吐量。
测试结果
#1 100 个分区，1 个订阅，2 个生产者/2 个消费者
分区数量为 100，改变持久性保证，分别观测 Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。在 Pulsar 和 Kafka 中，都使用 1 个订阅、2 个生产者和 2 个消费者。测试结果如下。
在 1 级持久性保证（同步复制持久性，异步本地持久性）下，Pulsar 的最大吞吐量约为 300 MB/s，达到日志磁盘带宽物理极限。Kafka 的最大吞吐量约为 420 MB/s。值得注意的是，在持久性为 1 级时，Pulsar 配置一个磁盘为日志磁盘进行写入，另一个磁盘为 ledger 磁盘进行读取；而 Kafka 同时使用两个磁盘进行写入和读取。尽管 Pulsar 的设置能够提供更好的 I/O 隔离，但单个磁盘最大带宽（~300 MB/s）会限制吞吐量。
将持久性（同步复制持久性和异步本地持久性）配置为 2 级时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量均可达到约 600 MB/s 。两个系统都达到了磁盘带宽的物理极限。
图 1 为 100 个分区，同步本地持久性下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。
图 1 有 100 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量(同步本地持久性)
图 2 为 100 个分区，异步本地持久性下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。
图 2 100 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量（异步本地持久性）
#2 2000 个分区，1 个订阅，2 个生产者/2 个消费者
分区数量从 100 增加到 2000，持久性保证不变（acks = 2），分别观测 Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。在 Pulsar 和 Kafka 中，都使用 1 个订阅、两个生产者和两个消费者。测试结果如下。
在 1 级持久性保证下，Pulsar 的最大吞吐量保持在约 300 MB/s，在 2 级持久性保证下则增加到约 600 MB/s；
单独为每条消息刷新数据时(kafka-ack-all-sync)，Kafka 的最大吞吐量从 600MB/s (100 个分区) 降到了 300MB/s 左右；
使用系统默认的持久性设置（kafka-ack-all-nosync）时，Kafka 的最大吞吐量从约 500 MB/s（100 个分区）下降到约 300 MB/s。
为了了解 Kafka 吞吐量下降的原因，我们绘制了 Kafka 和 Pulsar 在每一持久性保证下的平均发布延迟图。图 3 表明，分区数量增加到 2000 时，Kafka 的平均发布延迟增加到 200 毫秒，P99 发布延迟增加到 1200 毫秒。
图 3 2000 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量
发布延迟通常会对吞吐量造成显著影响。但由于 Pulsar 客户端充分利用了 Netty 强大的异步网络框架，Pulsar 的吞吐量没有受到影响。而 Kafka 客户端使用同步实现，Kafka 的吞吐量的确受到影响。把 producer 数量增加一倍可以提高 Kafka 的吞吐量。如果生产者数量增加到 4 个，Kafka 的吞吐量能达到约 600 MB/s。
图 4：2000 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的发布延迟
图 4 2000 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的发布延迟
#3 1 个分区，1 个订阅，2 个生产者/2 个消费者
增加更多 broker 和分区有助于提高 Pulsar 和 Kafka 的吞吐量。为了更深入地了解这两个系统的效率，我们把分区数量设为 1，观测 Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。在 Pulsar 和 Kafka 中，都使用 1 个订阅、2 个生产者和 2 个消费者。
测试结果如下：
在所有持久性级别，Pulsar 的最大吞吐量都达到了约 300 MB/s；
在异步复制持久性下，Kafka 的最大吞吐量达到了约 300 MB/s，但在同步复制持久性下只有约 160 MB/s。
图 5：在 1 个分区，同步本地持久性下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量
图 5 1 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量（同步本地持久性）
图 6：在 1 个分区，异步本地持久性下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量
图 6 1 个分区时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量（异步本地持久性）
#4 1 个分区，1 个订阅，1 个生产者/1 个消费者
分区数量为 1，订阅数量为 1（与上个测试相同），分别观测 Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量。在 Pulsar 和 Kafka 中，只使用 1 个生产者和 1 个消费者。
测试结果如下：
在所有持久性级别，Pulsar 的最大吞吐量都保持在约 300 MB/s；
在异步复制持久性下，Kafka 的最大吞吐量从约 300 MB/s（测试 #3 中）下降到约 230 MB/s；
在同步复制持久性下，Kafka 的吞吐量从约 160 MB/s（测试 #3 中）下降到约 100 MB/s。
图 7 为在同步本地持久性，一个分区、一个生产者和一个消费者的情况下，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量
图 7 一个分区、一个生产者和一个消费者时，Pulsar 和 Kafka 的最大吞吐量(同步本地持久性)
为了了解 Kafka 吞吐量下降的原因，我们绘制了 Kafka 和 Pulsar 在不同持久性保证下的平均发布延迟图（图 8）和端到端延迟图（图 9）。从下图中可以看到，即使只有一个分区，Kafka 的发布延迟和端到端延迟也从几毫秒上升到了几百毫秒。减少生产者和消费者数量会对 Kafka 吞吐量造成显著影响。相比之下，Pulsar 的延迟始终保持在几毫秒。
图 8 一个分区、一个生产者和一个消费者时，Pulsar 和 Kafka 的发布延迟(同步持久性)
图 9 一个分区、一个生产者和一个消费者时，Pulsar 和 Kafka 的端到端延迟（同步持久性）
发布和端到端延迟测试
该测试详情参见 下篇。
追赶读测试
测试目标：观测在处理仅包括追赶读工作负载时 Pulsar 和 Kafka 可实现的最大吞吐量。
测试策略：
将所有消息都复制三次，确保容错；
改变 ack 数量，测试在不同持久性保证下，Pulsar 和 Kafka 的吞吐量变化；
启用 Pulsar 和 Kafka 的批处理，为不超过 10 ms 的响应延迟设置最大批处理为 1 MB 数据；
在 100 个分区的情况下，对两个系统进行基准测试；
共运行四个客户端--两个生产者和两个消费者；
消息大小为 1 KB。
测试一开始，生产者开始以 200K/s 的固定速率发送消息。队列中积累了 512GB 数据后，消费者开始处理数据，首先从头读取累积数据，然后在数据到达时继续处理传入数据。在测试期间，生产者持续以相同速率发送消息。
我们评估了每个系统读取 512GB 累积数据的速度，在不同持久性设置下对 Kafka 和 Pulsar 进行了比较。各项测试结果如下：
#1 启用 Pulsar 绕过 Journal 写入的异步本地持久性
本项测试中，我们在 Pulsar 和 Kafka 上使用了同等的异步本地持久性保证。我们启用了新的 Pulsar 绕过 Journal 写入，来匹配 Kafka 默认 fsync 设置中的本地持久性保证。
下图 33 给出了测试结果：
只处理追赶读时，Pulsar 的最大吞吐量达到了 370 万条信息/秒（3.5 GB/s）。
Kafka 的最大吞吐量只达到 100 万条消息/秒（1GB/s）。
Pulsar 处理追赶读的速度比 Kafka 快 75%。
图 33 Pulsar 和 Kafka 的追赶读吞吐量（绕过 Journal 写入）
#2 未启用 Pulsar 绕过 Journal 写入的异步本地持久性
本项测试中，我们在 Pulsar 和 Kafka 上使用了异步本地持久性保证，但并未启用 Pulsar 绕过 Journal 写入。
下图 34 给出了测试结果：
处理追赶读时，Pulsar 的最大吞吐量达到 180 万条信息/秒（1.7 GB/s）。
Kafka 的最大吞吐量仅达到 100 万条消息/秒（1GB/s）。
Pulsar 处理追赶读的速度是 Kafka 的两倍。
图 34 Pulsar 和 Kafka 的追赶读吞吐量(数据同步)
#3 同步本地持久性
本项测试中，我们在同等同步本地持久性保证下对 Kafka 和 Pulsar 进行了比较。
下图 35 给出了测试结果：
只处理追赶读时，Pulsar 的最大吞吐量达到 180 万条/秒（1.7 GB/s）。
Kafka 的最大吞吐量只达到 100 万条消息/秒（1GB/s）。
Pulsar 处理追赶读的速度是 Kafka 的两倍。
图 35 Pulsar 和 Kafka 的追赶读吞吐量(无数据同步)
混合工作负载测试
测试目标：评估追赶读对混合工作负载中的发布和追尾读的影响。
测试策略：
将所有消息都复制三次，确保容错；
启用 Pulsar 和 Kafka 的批处理，为不超过 10 ms 的响应延迟设置最大批处理为 1 MB 数据；
在 100 个分区的情况下，对两个系统进行基准测试；
在不同耐久性设置下对 Kafka 和 Pulsar 进行比较；
共运行四个客户端--两个生产者和两个消费者；
消息大小为 1 KB；
测试一开始，两个生产者均开始以 200K/s 的固定速率发送数据，两个消费者中有一个立即开始处理追尾读。队列中积累了 512GB 数据后，另一个（追赶读）消费者开始从头读取累积数据，然后在数据到达时继续处理传入数据。在测试期间，两个生产者持续以相同的速率发布，而追尾读消费者继续以相同的速率消费数据。
测试结果如下：
#1 启用 Pulsar 绕过 Journal 写入的异步本地持久性
本项测试中，我们在同等异步本地持久性保证下对 Kafka 和 Pulsar 进行了比较。我们启用了新的 Pulsar 绕过 Journal 写入，来匹配 Kafka 默认 fsync 设置的本地持久性保证。
下图 36 显示，追赶读对 Kafka 写入造成显著影响，但对 Pulsar 影响很小。Kafka 的 P99 发布延迟增加到 1-3 秒，而 Pulsar 的延迟则稳定在几毫秒到几十毫秒间。
图 36 追赶读对 Pulsar 和 Kafka 发布延迟的影响（绕过 Journal 写入）
#2 未启用 Pulsar 绕过 Journal 写入的异步本地持久性
本项测试中，我们在 Pulsar 和 Kafka 上使用了异步本地持久性保证，但未启用 Pulsar 绕过 Journal 写入。
下图 37 显示，追赶读对 Kafka 写入造成显著影响，但对 Pulsar 影响很小。Kafka 的 P99 发布延迟增加到 2-3 秒，而 Pulsar 的延迟则稳定在几毫秒到几十毫秒之间。
图 37 追赶读对 Pulsar 和 Kafka 发布延迟的影响(数据同步)
#3 同步本地持久性
本项测试中，我们在同等同步本地持久性保证下对 Kafka 和 Pulsar 进行了比较。
下图 38 显示，追赶读对 Kafka 写入造成显著影响，但对 Pulsar 影响很小。Kafka P99 发布延迟增加到约 1.2 至 1.4 秒，而 Pulsar 的延迟则稳定在几毫秒到几十毫秒之间。
图 38 追赶读对 Pulsar 和 Kafka 发布延迟的影响（无数据同步）
结论
基于基准测试结果，我们得出以下结论：
纠正配置和调优错误后，Pulsar 与 Kafka 在 Confluent 有限测试用例中实现的端到端延迟基本一致。
在同等持久性保证下，Pulsar 在模拟实际应用场景的工作负载上性能优于 Kafka。
以上测试中，改变了持久性保证设置、订阅、分区和客户端数量，结果表明 Pulsar 在延迟和 I/O 隔离方面均明显优于 Kafka。
原文链接：https://streamnative.io/en/blog/tech/2020-11-09-benchmark-pulsar-kafka-performance-report
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