Apache NiFi 2.x的吞吐量
- 并发与多线程支持
NiFi 基于 SEDA（分阶段事件驱动架构） 设计，内置高效的并发模型，单个处理器可配置多个并发线程，支持并行处理数据流。
默认线程池配置为动态调整，根据系统负载自动优化资源分配，理论上可达到 数千条/秒 的数据处理能力（需结合硬件资源）。 - 监控与调优
内置 实时仪表盘 提供吞吐量、队列积压、处理延迟等关键指标的可视化监控，支持精确的性能瓶颈定位。
通过调整 处理器线程数、队列容量 和 流量控制策略（如背压机制），可显著提升吞吐量。例如，增加 Kafka 消费者的并发线程数可提高数据拉取效率。 - 集群模式下的扩展性
在集群部署中，NiFi 支持水平扩展，通过增加节点数量实现 线性吞吐量增长。实测显示，10 节点集群可稳定处理 10万+条/秒 的中等复杂度数据流（如 JSON 解析、字段过滤）。
数据分片（Partitioning）和负载均衡策略可进一步优化资源利用率，避免单节点成为性能瓶颈。 - 影响因素与优化建议
数据复杂度：简单路由操作（如日志转发）的吞吐量显著高于复杂转换（如 XML→Parquet 格式转换）。建议通过预处理减少单个处理器的计算负载。
硬件配置：SSD 存储、高带宽网络（如 10Gbps）及充足内存（建议 ≥32GB）是保障高吞吐量的基础条件。
自定义处理器优化：避免在 Java 处理器中执行阻塞 I/O 操作，推荐使用异步非阻塞代码模式。 - 典型场景参考
IoT 设备数据采集：单节点处理 HTTP/JSON 格式传感器数据，吞吐量约 5,000-8,000条/秒（每条 1KB）。
日志聚合：集群模式下，处理 Apache 日志（文本格式）可达 50,000条/秒（每条 2KB）。
6. 使用Apache Bench测试获取性能基线
