Bagaimanakah batching dan mampatan meningkatkan throughput Kafka?

Question

Accepted Answer

**Batching** (mengumpulkan mesej) dan **mampatan** (memampatkan data) ialah teknik utama untuk **throughput** Kafka yang tinggi — mengurangkan overhead setiap mesej dan kos rangkaian/storan. Memahaminya membantu mencapai prestasi tinggi Kafka.

## Batching — mengumpulkan mesej

```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
```

## Mampatan — memampatkan 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)
```

## Menyatukannya

```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 ia penting

Memahami cara batching dan mampatan meningkatkan throughput amat berharga kerana ia merupakan **teknik utama untuk prestasi Kafka yang tinggi**, jadi ia menjadi pengetahuan yang relevan untuk mencapai throughput Kafka.

Kafka mencapai throughput yang sangat tinggi, dan batching serta mampatan adalah teras kepada caranya.

Memahami **batching** — producer mengumpulkan beberapa mesej ke dalam satu batch sebelum menghantar (permintaan yang lebih sedikit dan lebih besar dan bukannya banyak permintaan kecil, meningkatkan throughput secara mendadak dengan mengurangkan overhead setiap permintaan dan perjalanan pergi-balik rangkaian), dikawal oleh batch.size dan linger.ms, dengan pertukaran latency yang sedikit lebih tinggi untuk throughput yang jauh lebih tinggi — menjelaskan teknik throughput asas.

Memahami **mampatan** — memampatkan batch mesej (dengan jenis seperti snappy, lz4, dan zstd untuk kelajuan atau gzip untuk nisbah yang lebih tinggi), mengurangkan lebar jalur rangkaian dan storan broker serta selalunya meningkatkan throughput (kerana kurang data untuk dipindahkan mengatasi kos CPU), dengan batch memampat dengan baik (lebih banyak data, nisbah lebih baik) supaya batching dan mampatan berfungsi bersama — menjelaskan satu lagi teknik utama.

Memahami **menyatukannya** — mengumpulkan batch, memampatkannya, dan menghantar dengan cekap, meningkatkan throughput secara mendadak berbanding mesej kecil yang tidak dimampat, dan menala saiz batch, linger, serta jenis mampatan untuk keseimbangan throughput/latency/CPU — mencerminkan cara teknik ini bergabung sebagai tuas throughput sisi producer utama.

Teknik-teknik ini penting untuk pengeluaran Kafka throughput tinggi, dan memahaminya (serta pertukarannya, seperti kos latency batching) adalah penting untuk penalaan prestasi.

Memandangkan batching dan mampatan ialah teknik utama untuk throughput Kafka yang tinggi (mengurangkan overhead setiap mesej dan kos rangkaian/storan) dan memahami cara ia berfungsi, pertukarannya, serta cara ia bergabung adalah relevan untuk mencapai prestasi tinggi Kafka, memahami cara batching dan mampatan meningkatkan throughput ialah pengetahuan yang berharga dan relevan secara praktikal — teknik utama untuk throughput Kafka yang tinggi, penting untuk penalaan prestasi, dan teras kepada memahami cara Kafka mencapai prestasi tingginya di sisi producer, dengan pertukaran throughput-vs-latency sebagai pertimbangan yang berguna.