バッチングと圧縮はKafkaのスループットをどのように向上させるか？

Question

Accepted Answer

**バッチング**（メッセージのグループ化）と**圧縮**（データの圧縮）は、Kafkaの高い**スループット**を実現するための重要なテクニックであり、メッセージごとのオーバーヘッドとネットワーク/ストレージのコストを削減します。これらを理解することで、Kafkaの高性能を実現できます。

## バッチング — メッセージをグループ化

```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
```

## 圧縮 — バッチを圧縮

```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)
```

## 全体の組み合わせ

```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)
```

## なぜ重要なのか

バッチングと圧縮がスループットを向上させる方法を理解することは価値があります。なぜなら、これらは**Kafkaの高性能を実現するための重要なテクニック**であり、Kafkaのスループット達成に関連する知識だからです。

Kafkaは非常に高いスループットを実現し、バッチングと圧縮はその方法の中心的な存在です。

**バッチング**を理解すること — プロデューサーが複数のメッセージを送信前に単一のバッチにグループ化する（多くの小さなリクエストの代わりに少数の大きなリクエスト、リクエストごとのオーバーヘッドとネットワークのラウンドトリップを削減することでスループットを大幅に増加）、batch.sizeとlinger.msで制御され、わずかに高いレイテンシーとスループットの大幅な向上のトレードオフがある — 基本的なスループット技術を明確にします。

**圧縮**を理解すること — メッセージバッチを圧縮する（snappy、lz4、zstdなどの速度重視型またはgzipなどの高圧縮率型など）、ネットワーク帯域幅とブローカーのストレージを削減し、しばしばスループットを増加させ（転送するデータが少ないことがCPUコストを上回る）、バッチが圧縮性が高い（より多くのデータ、より高い圧縮率）ためバッチングと圧縮が一緒に機能する — もう一つの重要なテクニックを明確にします。

**全体の組み合わせ**を理解すること — バッチを蓄積し、圧縮し、効率的に送信することで、圧縮されていない小さなメッセージと比較してスループットを大幅に増加させ、バッチサイズ、linger、圧縮タイプをスループット/レイテンシー/CPUのバランスのために調整する — これらのテクニックが主なプロデューサーサイドのスループットレバーとしてどのように組み合わさるかを反映しています。

これらのテクニックは高スループットのKafkaプロデューシングに必須であり、これらを理解する（とそのトレードオフ、例えばバッチングのレイテンシーコストなど）ことはパフォーマンスチューニングのために重要です。

バッチングと圧縮は高いKafkaスループットのための重要なテクニック（メッセージごとのオーバーヘッドとネットワーク/ストレージのコストを削減）であり、それらがどのように機能するか、それらのトレードオフ、そしてそれらがどのように組み合わさるかを理解することはKafkaの高性能を達成するために関連しているため、バッチングと圧縮がスループットを向上させる方法を理解することは価値があり、実践的に関連のある知識です — 高いKafkaスループットのための重要なテクニック、パフォーマンスチューニングのために重要、そしてKafkaがプロデューサーサイドでその高性能を達成する方法を理解するための中心的なものであり、スループット対レイテンシーのトレードオフは有用な考慮事項です。