Bagaimana batching dan compression meningkatkan throughput Kafka?

Question

Accepted Answer

**Batching** (mengelompokkan pesan) dan **compression** (mengompresi data) adalah teknik utama untuk **throughput** Kafka yang tinggi — mengurangi overhead per-pesan dan biaya jaringan/penyimpanan. Memahami keduanya membantu mencapai performa tinggi Kafka.

## Batching — kelompokkan pesan

```text
BATCHING → the producer groups multiple messages into a single BATCH before sending:
  → fewer, larger requests instead of many tiny ones → much higher THROUGHPUT (less
    per-request overhead, fewer network round-trips)
  → controlled by: batch.size (batch size limit) + linger.ms (wait time to accumulate a batch)
  → trade-off: slightly higher LATENCY (waiting to batch) for much higher throughput
→ batching is essential for high-throughput producing
```

## Compression — kompresi batch

```text
COMPRESSION → compress message batches before sending (and store them compressed):
  → compression types: snappy, lz4, zstd (fast), gzip (higher ratio, slower)
  → benefits: LESS network bandwidth, LESS storage on brokers, often HIGHER throughput
    (less data to transfer outweighs CPU cost)
  → batches compress well (more data → better ratio) → batching + compression work together
  → consumers decompress; brokers store compressed (efficient end-to-end)
```

## Menggabungkan semuanya

```text
→ batch.size + linger.ms → accumulate batches → compress them → send efficiently
→ result: dramatically higher throughput vs sending tiny uncompressed messages
→ tune batch size/linger and compression type for your throughput/latency/CPU balance
→ the main producer-side throughput levers (with acks for durability)
```

## Mengapa ini penting

Memahami bagaimana batching dan compression meningkatkan throughput berharga karena keduanya adalah **teknik utama untuk performa Kafka yang tinggi**, sehingga menjadi pengetahuan yang relevan untuk mencapai throughput Kafka.

Kafka mencapai throughput yang sangat tinggi, dan batching serta compression adalah inti dari bagaimana hal itu terjadi.

Memahami **batching** — producer mengelompokkan multiple pesan menjadi satu batch sebelum mengirim (fewer, larger requests bukan many tiny ones, dramatically meningkatkan throughput dengan mengurangi per-request overhead dan network round-trips), dikontrol oleh batch.size dan linger.ms, dengan trade-off dari latency yang sedikit lebih tinggi untuk throughput yang jauh lebih tinggi — mengklarifikasi teknik throughput fundamental.

Memahami **compression** — mengkompresi message batches (dengan tipe seperti snappy, lz4, dan zstd untuk kecepatan atau gzip untuk rasio lebih tinggi), mengurangi network bandwidth dan broker storage dan sering meningkatkan throughput (since less data to transfer outweighs the CPU cost), dengan batches yang mengompresi dengan baik (more data, better ratio) sehingga batching dan compression bekerja bersama — mengklarifikasi teknik utama lainnya.

Memahami **menggabungkan semuanya** — mengumpulkan batches, mengompresinya, dan mengirim secara efisien, dramatically meningkatkan throughput versus tiny uncompressed messages, dan tuning batch size, linger, dan compression type untuk throughput/latency/CPU balance — mencerminkan bagaimana teknik-teknik ini bergabung sebagai main producer-side throughput levers.

Teknik-teknik ini essential untuk high-throughput Kafka producing, dan memahaminya (dan trade-offs mereka, seperti latency cost dari batching) penting untuk performance tuning.

Since batching dan compression adalah teknik utama untuk high Kafka throughput (mengurangi per-message overhead dan network/storage costs) dan memahami bagaimana cara kerjanya, trade-offs mereka, dan bagaimana cara mereka bergabung adalah relevant untuk mencapai high performance Kafka, memahami bagaimana batching dan compression meningkatkan throughput adalah valuable, practically-relevant knowledge — teknik utama untuk high Kafka throughput, penting untuk performance tuning, dan central untuk memahami bagaimana Kafka mencapai high performance pada producer side, dengan throughput-vs-latency trade-off menjadi useful consideration.