Kafka主要参数详解 - 山清水秀ysu

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一、相关参数配置

############################ System #############################

#唯一标识在集群中的ID，要求是正数。

broker .id = 0

#服务端口，默认9092

port = 9092

#监听地址，不设为所有地址

host .name = debugo01

# 处理网络请求的最大线程数

num .network .threads = 2

# 处理磁盘I/O的线程数

num .io .threads = 8

# 一些后台线程数

background .threads = 4

# 等待IO线程处理的请求队列最大数

queued .max .requests = 500

# socket的发送缓冲区（SO_SNDBUF）

socket .send .buffer .bytes = 1048576

# socket的接收缓冲区 (SO_RCVBUF)

socket .receive .buffer .bytes = 1048576

# socket请求的最大字节数。为了防止内存溢出，message.max.bytes必然要小于

socket .request .max .bytes = 104857600

############################# Topic #############################

# 每个topic的分区个数，更多的partition会产生更多的segment file

num .partitions = 2

# 是否允许自动创建topic ，若是false，就需要通过命令创建topic

auto .create .topics .enable = true

# 一个topic ，默认分区的replication个数，不能大于集群中broker的个数。

default .replication .factor = 1

# 消息体的最大大小，单位是字节

message .max .bytes = 1000000

############################# ZooKeeper #############################

# Zookeeper quorum设置。如果有多个使用逗号分割

zookeeper .connect = debugo01 : 2181 , debugo02 , debugo03

# 连接zk的超时时间

zookeeper .connection .timeout .ms = 1000000

# ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际

zookeeper .sync .time .ms = 2000

############################# Log #############################

log .dirs = / var / log / kafka

# 当达到下面的消息数量时，会将数据flush到日志文件中。默认10000

#log.flush.interval.messages=10000

# 当达到下面的时间(ms)时，执行一次强制的flush操作。interval.ms和interval.messages无论哪个达到，都会flush。默认3000ms

#log.flush.interval.ms=1000

# 检查是否需要将日志flush的时间间隔

log .flush .scheduler .interval .ms = 3000

# 日志清理策略（delete|compact）

log .cleanup .policy = delete

# 日志保存时间 (hours|minutes)，默认为7天（168小时）。超过这个时间会根据policy处理数据。bytes和minutes无论哪个先达到都会触发。

log .retention .hours = 168

# 日志数据存储的最大字节数。超过这个时间会根据policy处理数据。

#log.retention.bytes=1073741824

# 控制日志segment文件的大小，超出该大小则追加到一个新的日志segment文件中（-1表示没有限制）

log .segment .bytes = 536870912

# 当达到下面时间，会强制新建一个segment

log .roll .hours = 24 * 7

# 日志片段文件的检查周期，查看它们是否达到了删除策略的设置（log.retention.hours或log.retention.bytes）

log .retention .check .interval .ms = 60000

# 是否开启压缩

log .cleaner .enable = false

# 对于压缩的日志保留的最长时间

log .cleaner .delete .retention .ms = 1 day

# 对于segment日志的索引文件大小限制

log .index .size .max .bytes = 10 * 1024 * 1024

#y索引计算的一个缓冲区，一般不需要设置。

log .index .interval .bytes = 4096

############################# replica #############################

# partition management controller 与replicas之间通讯的超时时间

controller .socket .timeout .ms = 30000

# controller-to-broker-channels消息队列的尺寸大小

controller .message .queue .size = 10

# replicas响应leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas排除在管理之外

replica .lag .time .max .ms = 10000

# 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他broker

controlled .shutdown .enable = false

# 控制器关闭的尝试次数

controlled .shutdown .max .retries = 3

# 每次关闭尝试的时间间隔

controlled .shutdown .retry .backoff .ms = 5000

# 如果relicas落后太多,将会认为此partition relicas已经失效。而一般情况下,因为网络延迟等原因,总会导致replicas中消息同步滞后。如果消息严重滞后,leader将认为此relicas网络延迟较大或者消息吞吐能力有限。在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.

replica .lag .max .messages = 4000

#leader与relicas的socket超时时间

replica .socket .timeout .ms = 30 * 1000

# leader复制的socket缓存大小

replica .socket .receive .buffer .bytes = 64 * 1024

# replicas每次获取数据的最大字节数

replica .fetch .max .bytes = 1024 * 1024

# replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试

replica .fetch .wait .max .ms = 500

# 每一个fetch操作的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会等待直到数据达到这个大小

replica .fetch .min .bytes = 1

# leader中进行复制的线程数，增大这个数值会增加relipca的IO

num .replica .fetchers = 1

# 每个replica将最高水位进行flush的时间间隔

replica .high .watermark .checkpoint .interval .ms = 5000

# 是否自动平衡broker之间的分配策略

auto .leader .rebalance .enable = false

# leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡

leader .imbalance .per .broker .percentage = 10

# 检查leader是否不平衡的时间间隔

leader .imbalance .check .interval .seconds = 300

# 客户端保留offset信息的最大空间大小

offset .metadata .max .bytes = 1024

#############################Consumer #############################

# Consumer端核心的配置是group.id、zookeeper.connect

# 决定该Consumer归属的唯一组ID，By setting the same group id multiple processes indicate that they are all part of the same consumer group.

group .id

# 消费者的ID，若是没有设置的话，会自增

consumer .id

# 一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同

client .id = < group_id >

# 对于zookeeper集群的指定，必须和broker使用同样的zk配置

zookeeper .connect = debugo01 : 2182 , debugo02 : 2182 , debugo03 : 2182

# zookeeper的心跳超时时间，超过这个时间就认为是无效的消费者

zookeeper .session .timeout .ms = 6000

# zookeeper的等待连接时间

zookeeper .connection .timeout .ms = 6000

# zookeeper的follower同leader的同步时间

zookeeper .sync .time .ms = 2000

# 当zookeeper中没有初始的offset时，或者超出offset上限时的处理方式。

# smallest ：重置为最小值

# largest:重置为最大值

# anything else：抛出异常给consumer

auto .offset .reset = largest

kafka + zookeeper,当消息被消费时,会向zk提交当前groupId的consumer消费的offset信息,当consumer再次启动将会从此offset开始继续消费.

在consumter端配置文件中(或者是ConsumerConfig类参数)有个"autooffset.reset"(在kafka 0.8版本中为auto.offset.reset),有2个合法的值"largest"/"smallest", 默认为"largest", 此配置参数表示当此groupId下的消费者, 在ZK中没有offset值时 (比如新的groupId,或者是zk数据被清空),consumer应该从哪个offset开始消费.

1、largest表示接受接收最大的offset(即最新消息),

2、smallest表示最小offset,即从topic的开始位置消费所有消息.

# socket的超时时间，实际的超时时间为max.fetch.wait + socket.timeout.ms.

socket .timeout .ms = 30 * 1000

# socket的接收缓存空间大小

socket .receive .buffer .bytes = 64 * 1024

#从每个分区fetch的消息大小限制

fetch .message .max .bytes = 1024 * 1024

# true时，Consumer会在消费消息后将offset同步到zookeeper，这样当Consumer失败后，新的consumer就能从zookeeper获取最新的offset

auto .commit .enable = true ，项目里用false 不知道是什么原因

# 自动提交的时间间隔

auto .commit .interval .ms = 60 * 1000

# 用于消费的最大数量的消息块缓冲大小，每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值

queued .max .message .chunks = 10

# 当有新的consumer加入到group时,将尝试reblance,将partitions的消费端迁移到新的consumer中, 该设置是尝试的次数

rebalance .max .retries = 4

# 每次reblance的时间间隔

rebalance .backoff .ms = 2000

# 每次重新选举leader的时间

refresh .leader .backoff .ms

# server发送到消费端的最小数据，若是不满足这个数值则会等待直到满足指定大小。默认为1表示立即接收。

fetch .min .bytes = 1

# 若是不满足fetch.min.bytes时，等待消费端请求的最长等待时间

fetch .wait .max .ms = 100

# 如果指定时间内没有新消息可用于消费，就抛出异常，默认-1表示不受限

consumer .timeout .ms = - 1

#############################Producer#############################

# 核心的配置包括：

# metadata.broker.list

# request.required.acks

# producer.type

# serializer.class

# 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面设置一个vip

metadata .broker .list

#消息的确认模式

# 0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP

# 1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性

# -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性

request .required .acks = 0

# 消息发送的最长等待时间

request .timeout .ms = 10000

# socket的缓存大小

send .buffer .bytes = 100 * 1024

# key的序列化方式，若是没有设置，同serializer.class

key .serializer .class

# 分区的策略，默认是取模

partitioner .class = kafka .producer .DefaultPartitioner

# 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy

compression .codec = none

# 可以针对默写特定的topic进行压缩

compressed .topics = null

# 消息发送失败后的重试次数

message .send .max .retries = 3

# 每次失败后的间隔时间

retry .backoff .ms = 100

# 生产者定时更新topic元信息的时间间隔，若是设置为0，那么会在每个消息发送后都去更新数据

topic .metadata .refresh .interval .ms = 600 * 1000

# 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息

client .id = ""

# 异步模式下缓冲数据的最大时间。例如设置为100则会集合100ms内的消息后发送，这样会提高吞吐量，但是会增加消息发送的延时

queue .buffering .max .ms = 5000

# 异步模式下缓冲的最大消息数，同上

queue .buffering .max .messages = 10000

# 异步模式下，消息进入队列的等待时间。若是设置为0，则消息不等待，如果进入不了队列，则直接被抛弃

queue .enqueue .timeout .ms = - 1

# 异步模式下，每次发送的消息数，当queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms满足条件之一时producer会触发发送。

batch .num .messages = 200

如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效

##通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后

##如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移

##到其他follower中.

##在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.