NumaFlow项目批处理映射功能稳定性测试报告

测试背景与目的

在分布式流处理系统中，批处理映射(Batch Map)功能作为核心数据处理组件，其长期运行的稳定性至关重要。本次测试旨在验证NumaFlow框架中批处理映射功能在持续高负载条件下的表现，包括资源消耗、处理延迟和系统稳定性等关键指标。

测试环境配置

集群规格

测试采用Kubernetes集群环境，主要组件配置如下：

数据处理管道(Pipeline)配置：

• 输入源(Source)：10个并行实例，每个实例配置4核CPU和8GB内存
• 批处理映射(Batch Map)：18个并行实例，每个实例配置4核CPU和16GB内存
• 输出端(Sink)：6个并行实例，每个实例配置4核CPU和8GB内存

中间消息服务(ISB)配置：

• 采用JetStream作为消息中间件
• 3节点集群，每个节点配置16核CPU和16GB内存
• 40GB持久化存储空间

测试方案设计

测试采用持续5天的长时间运行策略，模拟生产环境中的稳定工作负载：

1. 数据生成：使用内置Generator源持续产生测试数据

   • 消息大小：500字节
   • 产生速率：每秒5000条消息
   • 持续时间：连续运行

2. 批处理映射逻辑：实现简单的数据转换处理

   • 处理逻辑：对输入数据进行批量转换
   • 批处理窗口：基于时间或数量的自动批处理

3. 监控指标：

   • 系统资源使用率(CPU/内存)
   • 消息处理延迟
   • 组件稳定性(重启次数/错误率)

测试结果分析

系统稳定性表现

在整个5天测试周期内，所有Pod保持稳定运行：

• 无容器崩溃或意外重启
• 无处理错误或数据丢失
• 节点迁移时系统自动恢复，未影响整体稳定性

资源使用情况

批处理映射组件表现出良好的资源利用效率：

• CPU使用率：平均约1.1核/实例(配置4核)
• 内存消耗：平均约70MB/实例(配置16GB)
• 资源使用平稳，无明显泄漏迹象

处理性能指标

• 消息处理速率：稳定维持50k/s的设计目标
• 处理延迟：平均在毫秒级别，满足实时性要求
• 批处理效率：批量处理显著提升吞吐量

关键发现与优化建议

1. 弹性能力验证： 测试期间发生的节点迁移事件中，系统表现出良好的自恢复能力，验证了NumaFlow的弹性设计。

2. 资源利用率优化空间： 当前配置存在较大资源余量，建议：

   • 降低CPU预留量，提高资源利用率
   • 调整实例数量与分区数的比例关系

3. 长期运行建议：

   • 增加监控告警机制
   • 定期滚动更新策略
   • 考虑引入自适应扩缩容机制

结论

本次稳定性测试充分验证了NumaFlow批处理映射功能在长期高负载场景下的可靠性。系统表现出优异的稳定性、可预测的资源消耗和良好的性能表现，完全满足生产环境部署要求。测试结果为后续性能调优和容量规划提供了重要参考依据。