Kafka是大型架构核心，下面我详解Kafka TPS如何估算@mikechen
Kafka TPS
在分布式消息系统中，准确估算 Kafka 的 TPS（每秒事务数）。
对容量规划、性能优化与成本控制至关重要。
估算应基于系统架构、工作负载特征与关键资源瓶颈的量化分析，而非单一指标的经验判断。
Kafka TPS 估算
首先明确度量口径，对 Kafka 而言，TPS 通常指写入（produce）操作的吞吐量。
需区分消息数与字节数：同样的 TPS 在消息大小、分区数量或批处理策略不同的情况下所需资源差异显著。
故估算前应采用：消息吞吐（MB/s）、与消息速率（msgs/s）并行衡量。
其次识别影响因素，关键因素包括：
消息大小与批量设置（batch.size、linger.ms）：增大批量可提升吞吐、降低请求数，但增大延迟。
分区数与副本因子：更多分区提高并行度，但对 broker 和磁盘 I/O 产生更高元数据与文件句柄开销。
生产者与消费者并发度（线程数、连接数）：影响网络连接数与 CPU 使用。
网络带宽与延迟：决定最大字节吞吐上限。
磁盘性能（顺序写/读吞吐、IOPS）与文件系统缓存：对持久化开销直接约束。
ACK 策略（acks=0/1/all）与压缩（compression.type）：影响可靠性与数据量。
客户端与 broker 的序列化/反序列化开销与 CPU 利用率。