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Kafka應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境中時(shí)，除機(jī)器的硬件環(huán)境和系統(tǒng)平臺(tái)影響其性能外，Kaka自身的配置項(xiàng)決定著其能否在硬件資源有限的情況下達(dá)到理想的性能，但人為修改和調(diào)優(yōu)配置項(xiàng)的效率極差。海量數(shù)據(jù)發(fā)送到Kakα后，如果不針對(duì)實(shí)際資源環(huán)境進(jìn)行調(diào)優(yōu)， Kafka使用默認(rèn)的配置參數(shù)無(wú)法保證其在毎個(gè)生產(chǎn)環(huán)境下的性能。因?yàn)镵aka自身的配置項(xiàng)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(fù)雜性，獲得更好的運(yùn)行性能，提出種針對(duì) 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(lái)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(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，該算法對(duì)開(kāi)源版本Kaka的吞吐率和時(shí)延進(jìn)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(shí)延。
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