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# 为 Amazon MSK 集群中的标准代理管理存储吞吐量
有关如何使用 Amazon MSK 控制台、CLI 和 API 预置吞吐量的信息，请参阅[为 Amazon MSK 集群中的标准代理预置存储吞吐量](msk-provision-throughput.md)。
**Topics**
+ [Amazon MSK 代理吞吐量瓶颈和最大吞吐量设置](#throughput-bottlenecks)
+ [衡量 Amazon MSK 集群的存储吞吐量](#throughput-metrics)
+ [Amazon MSK 集群中预置存储的配置更新值](#provisioned-throughput-config)
+ [为 Amazon MSK 集群中的标准代理预置存储吞吐量](msk-provision-throughput.md)
## Amazon MSK 代理吞吐量瓶颈和最大吞吐量设置
代理吞吐量出现瓶颈的原因有很多：卷吞吐量、Amazon EC2 到 Amazon EBS 的网络吞吐量以及 Amazon EC2 的出口吞吐量。您可以启用预置存储吞吐量来调整卷吞吐量。不过，代理吞吐量限制可能是由 Amazon EC2 到 Amazon EBS 的网络吞吐量和 Amazon EC2 出口吞吐量造成。
Amazon EC2 出口吞吐量受使用器组数量和各使用器组使用器数量的影响。此外，对于较大代理大小，Amazon EC2 到 Amazon EBS 网络吞吐量和 Amazon EC2 出口吞吐量都更高。
对于 10GiB 或更大的卷大小，您可以将存储吞吐量预置为每秒 250MiB 或更高值。默认为每秒 250MiB。要预置存储吞吐量，您必须选择代理大小 kafka.m5.4xlarge 或更大（或 kafka.m7g.2xlarge 或更大），并且您可以指定最大吞吐量，如下表所示。
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| 代理大小 | 最大存储吞吐量（MiB/s） |
| --- | --- |
| kafka.m5.4xlarge | 593 |
| kafka.m5.8xlarge | 850 |
| kafka.m5.12xlarge | 1000 |
| kafka.m5.16xlarge | 1000 |
| kafka.m5.24xlarge | 1000 |
| kafka.m7g.2xlarge | 312.5 |
| kafka.m7g.4xlarge | 625 |
| kafka.m7g.8xlarge | 1000 |
| kafka.m7g.12xlarge | 1000 |
| kafka.m7g.16xlarge | 1000 |
## 衡量 Amazon MSK 集群的存储吞吐量
您可以使用 `VolumeReadBytes` 和 `VolumeWriteBytes` 指标来衡量集群的平均存储吞吐量。使用这两个指标的总和得出以字节为单位的平均存储吞吐量。要获取集群的平均存储吞吐量，请将这两个指标设置为 SUM，将时长设置为 1 分钟，然后使用以下公式。
```
Average storage throughput in MiB/s = (Sum(VolumeReadBytes) + Sum(VolumeWriteBytes)) / (60 * 1024 * 1024)
```
有关 `VolumeReadBytes` 和 `VolumeWriteBytes` 指标的信息，请参阅[`PER_BROKER` 级别监控](metrics-details.md#broker-metrics)。
## Amazon MSK 集群中预置存储的配置更新值
您可以在开启预置吞吐量之前或之后更新 Amazon MSK 配置。不过，要想看到所需的吞吐量，您必须先执行这两个操作：更新 `num.replica.fetchers` 配置参数和开启预置吞吐量。
在默认 Amazon MSK 配置中，`num.replica.fetchers` 的值为 2。要更新 `num.replica.fetchers`，您可以使用下表中的建议值。这些值仅供参考。建议您根据自己的用例调整这些值。
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| 代理大小 | num.replica.fetchers |
| --- | --- |
| kafka.m5.4xlarge | 4 |
| kafka.m5.8xlarge | 8 |
| kafka.m5.12xlarge | 14 |
| kafka.m5.16xlarge | 16 |
| kafka.m5.24xlarge | 16 |
更新后的配置可能无法在 24 小时内生效，并且如果源卷未得到充分利用，则可能需要更长时间。不过，在迁移期间，过渡卷的性能至少等于源存储卷的性能。如果 1TiB 卷得到充分利用，通常约需六小时就能迁移到更新后的配置。