如何解释 Storm UI 统计信息

Question

我在解释风暴 UI 统计数据时遇到了一些问题。 我使用 Kafka spout 和 Custom Bolt 部署了一个简单的拓扑，它们什么都不做，但承认元组。这个想法是衡量 Kafka spout 的性能。

所以，看看这些统计数据，我有一些问题。

1) 在过去 10 分钟拓扑中确认了 1619220 个元组，完整延迟为 14.125 毫秒。但如果你做一些计算：

    (1619220 * 14.125) / (1000 * 60) = 381

1619220 个元组，每个元组的完全延迟为 14.125，需要 381 分钟才能通过拓扑。但该统计数据是最后 10 分钟。完全延迟显示错误的数字，还是我解释错了？

2) 螺栓容量约为 0.5。是否证明瓶颈是kafka spout？

我会很感激有关改进风暴拓扑性能的任何信息，因为这对我来说现在并不明显。

Answer 1

由于并行性，许多正在运行的元组的元组处理确实重叠，因此您的计算不正确。 （只有在 Storm 在开始处理下一个元组之前完全处理单个元组时才会正确。）

0.5 的容量并不是真正的过载。过载将超过 1。但我建议尝试将其保持在 0.9 或 0.8 以下，以便为输入速率的峰值留出一些空间。