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Kafka應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中時，除機器的硬件環(huán)境和系統(tǒng)平臺影響其性能外，Kaka自身的配置項決定著其能否在硬件資源有限的情況下達到理想的性能，但人為修改和調(diào)優(yōu)配置項的效率極差。海量數(shù)據(jù)發(fā)送到Kakα后，如果不針對實際資源環(huán)境進行調(diào)優(yōu)， Kafka使用默認的配置參數(shù)無法保證其在毎個生產(chǎn)環(huán)境下的性能。因為Kaka自身的配置項非常大，傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法在大規(guī)模生產(chǎn)系統(tǒng)中的性能較差。為了提高 Kafka的自適應(yīng)能力，消除系統(tǒng)中的復雜性，獲得更好的運行性能，提出種針對 Kafka的自適應(yīng)性能調(diào)優(yōu)方法。該方法充分考慮了 Kafka特征參數(shù)與性能的影響權(quán)值，并使用抽樣的原理來提高數(shù)據(jù)集的生成效率并優(yōu)化數(shù)據(jù)選取范圍，提高建模的效率并降低優(yōu)化方法的復雜度。實驗結(jié)果顯示，該算法對開源版本Kaka的吞吐率和時延進行了優(yōu)化，提高了Kaka在給定的系統(tǒng)資源下的吞吐性能，并降低了時延。
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