总结
Kafka 调优常常像是在盲目摸索。JVM 会显著影响 Kafka 的性能，因为 Kafka 代理和客户端应用程序都是基于 Java 构建并在 JVM 中运行的。JVM 直接控制 Kafka 如何大规模执行工作负载
在本文中，您将了解：
- 调整分区、副本提取大小和 I/O 线程带来的收益微乎其微
- ITAM 专业人员必须仔细考虑是否准备好升级到新的 LTS 版本的 Java
- Azul Platform Prime 的运行速度比原生 OpenJDK 快 20-50%，而且无需任何代码更改。
您希望您的应用程序快速运行。性能。可靠性。确定性。但 Kafka 调优常常像是在盲目摸索。调整分区、副本提取大小和 I/O 线程带来的收益微乎其微。在大规模环境下找到“正确”的配置似乎是不可能的… 而且令人沮丧。
Google Cloud 战略云工程师 Abhi Sharma 和数据架构师 Blake DuBois 在 2025 年的文章中指出，“虽然 Apache Kafka 提供了强大的功能，但实现最佳性能并非自动实现，”该文章列出了针对 Kafka 部署对托管服务进行基准测试的步骤。运行基准测试并进行调优以提升性能，是一项不精确且耗时的工作。
此外… 如果答案根本不在 Kafka 中怎么办？
JVM 如何影响 Kafka 的性能
JVM 会显著影响 Kafka 的性能，因为 Kafka 代理和客户端应用程序都是基于 Java 构建并在 JVM 中运行的。JVM 直接控制 Kafka 如何大规模执行工作负载。有几个关键方面需要考虑：
- 垃圾收集 (GC) 暂停：Kafka 依靠 JVM 的垃圾收集器来管理内存。较长的 GC 时间可能导致全局暂停，应用程序线程会暂时停止，从而降低吞吐量并增加延迟。对于 Kafka 等低延迟应用程序，调整 JVM 堆大小并选择合适的垃圾收集器至关重要。
- JVM 选择：不同的 JVM 实现（例如 OpenJDK 和 Azul Platform Prime 等专用 JVM）提供不同的性能特征。专用 JVM 通常专注于减少 GC 暂停并提高整体执行速度，从而提高 Kafka 吞吐量并降低延迟，使其更可预测。
- 内存管理：JVM 的内存管理直接影响 Kafka 的效率。合理的堆大小（同时考虑初始堆大小和最大堆大小）对于防止频繁或过长的 GC 暂停非常重要。
- 编译器优化：JVM 的即时编译器执行运行时优化，可以显著提升 Kafka 的执行速度。专用 JVM 通常包含高级编译器优化，以进一步提升性能。
- 资源利用率：JVM 的效率会影响 CPU 和内存资源利用率。经过精心调优的 JVM 可以用更少的资源实现更高的吞吐量，从而降低基础设施成本。
Kafka 与 Azul 配合使用时性能更佳
Azul Platform Prime 包含多项免费功能，可提升应用程序性能。
- Azul 的持续并发压缩 C4 垃圾收集器可以在您的基础设施中运行 2-5 倍以上的事务，而不会出现暂停、抖动或超时。
- Falcon 编译器可确保 Java 开发人员和基于 Java 的企业能够从服务器硬件中获得最大性能。
- Azul Platform Prime 的性能比原生 OpenJDK 快 20-50%，无需任何代码更改。
Azul 性能工程实验室已对 Kafka 的性能进行了细致的标定。
- 客户反馈说，开箱即用的 Kafka 搭配 Azul Platform Prime 的 Falcon 编译器后，原始速度提升了 20%。
- Azul 将吞吐量和响应能力提升了 45%，并且无需修改任何一行代码即可消除垃圾收集暂停。
- Platform Prime 客户可以使用更少的云实例、更少的服务器和更少的性能调优来满足 Kafka SLA 目标
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- 火焰图和汇编代码深入分析，揭示性能提升的来源
- 在 Azul Platform Prime 上运行 Kakfa 如何在处理相同负载的情况下将延迟降低多达 40%
- 关于如何通过合适的 JVM 提升集群性能以改善 SLA 并降低基础设施支出的切实可行的见解。
