Debezium đọc WAL thay vì hỏi bảng, nên nó bắt được cả UPDATE lẫn DELETE mà JDBC source bỏ sót — kèm cả giá trị 'before' và 'after'. Nhưng cái giá nằm ở phía cơ sở dữ liệu: khe sao chép ghim WAL lại cho tới khi connector xác nhận, nên một consumer chết qua đêm có thể làm đầy đĩa và chặn luôn việc ghi của hệ giao dịch.
Kafka nhanh vì gần như không làm gì phức tạp trên đĩa. Tôi mở tệp .index ra đọc từng dòng: một segment 4.992 tin chỉ có 63 mục — một dòng cho ~79 tin. Đủ để nhảy gần đúng rồi quét nốt, nên tìm một offset bất kỳ gần như miễn phí. Đây là đánh đổi chỉ mục thưa, và vì sao đọc lại từ giữa log không tốn gì.
Tôi dựng cả Kafka lẫn RabbitMQ trên cùng một máy, ném 200.000 tin vào mỗi bên và đo. Kafka thắng rõ về tốc độ. Nhưng khác biệt quyết định lựa chọn lại nằm ở chỗ khác hẳn: với RabbitMQ đọc xong là tin biến mất, với Kafka đọc xong tin vẫn còn — và đó là khác biệt kiến trúc, không phải hiệu năng.
Chi phí của giao dịch Kafka phụ thuộc hoàn toàn vào một con số bạn tự chọn: cỡ giao dịch. Một tin một giao dịch cho 96 tin/giây, cỡ 10.000 cho 639.285 — nhanh hơn cả không giao dịch. Đó là một chi phí cố định 10,4 mili giây được khấu hao trên số tin; nhưng gói càng lớn thì tin đầu tiên chờ càng lâu, vì read_committed không thấy gì tới khi cả lô cam kết.
Xếp một pod lên node chỉ tốn khoảng 50 mili giây. Nhưng bộ lập lịch cộng 'requests' chứ không nhìn CPU dùng thật — nên node có thể 'đầy' trong khi thật ra rỗng, và một pod PriorityClass cao sẽ đuổi pod đang chạy để lấy chỗ. Bài này đo cả ba hành vi đó.
Khi một tin không xử lý được, phản xạ tự nhiên là thử lại. Tôi đo cái giá đó ở bốn mức tỉ lệ hỏng: ở mức 50%, thử lại tại chỗ cho 30 tin/giây còn đẩy sang DLQ cho 766 — chênh 25,5 lần. Chi phí của một tin hỏng không phải là chờ nó, mà là toàn bộ hàng phía sau cũng phải chờ theo.