Kafka配置

Kafka配置参数


默认必须配置

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broker.id=0
port=9092
num.network.threads=2
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=1048576
socket.receive.buffer.bytes=1048576
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=2
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=60000
log.cleaner.enable=false
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000


配置说明

server.properties

参数 说明
broker.id =0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况
log.dirs=/data/kafka-logs kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割,多个目录分布在不同磁盘上可以提高读写性能 /data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2
port =9092 broker server服务端口
message.max.bytes =6525000 表示消息体的最大大小,单位是字节
num.network.threads =4 broker处理消息的最大线程数,一般情况下数量为cpu核数.接收线程会将接收到的消息放到内存中,然后再从内存中写入磁盘。
num.io.threads =8 broker处理磁盘IO的线程数,数值为cpu核数2倍
background.threads =4 一些后台任务处理的线程数,例如过期消息文件的删除等,一般情况下不需要去做修改
queued.max.requests =500 等待IO线程处理的请求队列最大数,若是等待IO的请求超过这个数值,那么会停止接受外部消息,应该是一种自我保护机制。
host.name broker的主机地址,若是设置了,那么会绑定到这个地址上,若是没有,会绑定到所有的接口上,并将其中之一发送到ZK,一般不设置
socket.send.buffer.bytes=100*1024 socket的发送缓冲区,socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024 socket的接受缓冲区,socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.request.max.bytes =10010241024 socket请求的最大数值,防止serverOOM,message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =102410241024 topic的分区是以一堆segment文件存储的,这个控制每个segment的大小,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小,也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete 日志清理策略选择有:delete和compact主要针对过期数据的处理,或是日志文件达到限制的额度,会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=300或log.retention.hours=24 数据文件保留多长时间,存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置数据清除策略log.retention.bytes和log.retention.minutes或log.retention.hours任意一个达到要求,都会执行删除.有2删除数据文件方式:按照文件大小删除:log.retention.bytes;按照2中不同时间粒度删除:分别为分钟,小时
log.retention.bytes=-1 topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.check.interval.ms=5minutes 文件大小检查的周期时间,是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.cleaner.enable=false 是否开启日志清理
log.cleaner.threads = 2 日志清理运行的线程数
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None 日志清理时候处理的最大大小
log.cleaner.dedupe.buffer.size=50010241024 日志清理去重时候的缓存空间,在空间允许的情况下,越大越好
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改
log.cleaner.backoff.ms =15000 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理,同时会存在一些空间上的浪费,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day 对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的最长时间,同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据,一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =1010241024 对于segment日志的索引文件大小限制,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.interval.bytes =4096 当执行一个fetch操作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大小,设置越大,代表扫描速度越快,但是也更好内存,一般情况下不需要搭理这个参数
log.flush.interval.messages=None例如log.flush.interval.messages=1000表示每当消息记录数达到1000时flush一次数据到磁盘 log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个”数据可靠性”的必要手段,所以此参数的设置,需要在”数据可靠性”与”性能”之间做必要的权衡.如果此值过大,将会导致每次”fsync”的时间较长(IO阻塞),如果此值过小,将会导致”fsync”的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.scheduler.interval.ms =3000 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.interval.ms = None例如:log.flush.interval.ms=1000表示每间隔1000毫秒flush一次数据到磁盘 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.此参数用于控制”fsync”的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.
log.delete.delay.ms =60000 文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 控制上次固化硬盘的时间点,以便于数据恢复一般不需要去修改
auto.create.topics.enable =true 是否允许自动创建topic,若是false,就需要通过命令创建topic
default.replication.factor =1 默认partition副本数量
num.partitions =1 每个topic的分区个数,若是在topic创建时候没有指定的话会被topic创建时的指定参数覆盖
controller.socket.timeout.ms =30000 partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.message.queue.size=10 partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
replica.lag.time.max.ms =10000 replicas响应partition leader的最长等待时间,若是超过这个时间,就将replicas列入ISR(in-sync replicas),并认为它是死的,不会再加入管理中
replica.lag.max.messages =4000 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.
replica.socket.timeout.ms=30*1000 follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024 leader复制时候的socket缓存大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024 replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.wait.max.ms =500 replicas同leader之间通信的最大等待时间,失败了会重试
replica.fetch.min.bytes =1 fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
num.replica.fetchers=1 leader进行复制的线程数,增大这个数值会增加follower的IO
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
controlled.shutdown.enable =false 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.max.retries =3 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000 每次关闭尝试的时间间隔
leader.imbalance.per.broker.percentage =10 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.check.interval.seconds =300 检查leader是否不平衡的时间间隔
offset.metadata.max.bytes 客户端保留offset信息的最大空间大小
zookeeper.connect = localhost:2181 zookeeper集群的地址,可以是多个,多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.session.timeout.ms=6000 ZooKeeper的最大超时时间,就是心跳的间隔,若是没有反映,那么认为已经死了,不易过大
zookeeper.connection.timeout.ms =6000 ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.sync.time.ms =2000 ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步时间

producer.properties

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#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
#需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092
#生产者生产的消息被发送到哪个block,需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区
#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略(或者说压缩算法)来压缩。消息被压缩后发送到broker集群,
#而broker集群是不会进行解压缩的,broker集群只会把消息发送到消费者集群,然后由消费者来解压缩。
#是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codec=none
#指定序列化处理类,消息在网络上传输就需要序列化,它有String、数组等许多种实现。
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
#如果要压缩消息,这里指定哪些topic要压缩消息,默认empty,表示不压缩。
#如果上面启用了压缩,那么这里就需要设置
#compressed.topics=
#这是消息的确认机制,默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数,有三个值,分别代表:
#(1)不在乎是否写入成功;
#(2)写入leader成功;
#(3)写入leader和所有副本都成功;
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失,至少要设置为1,也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1,分别代表3种状态:
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后,就认为发送成功了,这是第1种情况;
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后,并且消息被写入到本地文件,才认为发送成功,这是第二种情况;
#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了,
#而且其所有的分区的副本数也都同步好了,才会被认为发动成功,这是第3种情况。
request.required.acks=0
#broker必须在该时间范围之内给出反馈,否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ,如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms=10000
#生产者将消息发送到broker,有两种方式,一种是同步,表示生产者发送一条,broker就接收一条;
#还有一种是异步,表示生产者积累到一批的消息,装到一个池子里面缓存起来,再发送给broker,
#这个池子不会无限缓存消息,在下面,它分别有一个时间限制(时间阈值)和一个数量限制(数量阈值)的参数供我们来设置。
#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息,默认“sync”表同步,"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送,但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync
#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000
#异步情况下,缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃,默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages=20000
#如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200
batch.num.messages=500
#在生产端的缓冲池中,消息发送出去之后,在没有收到确认之前,该缓冲池中的消息是不能被删除的,
#但是生产者一直在生产消息,这个时候缓冲池可能会被撑爆,所以这就需要有一个处理的策略。
#有两种处理方式,一种是让生产者先别生产那么快,阻塞一下,等会再生产;另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后,
#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间,让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
#0: 立即清空队列,消息被抛弃
queue.enqueue.timeout.ms=-1
#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3
#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制,默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

consumer.properties

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#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181
#zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000
#当消费者挂掉,其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms=10000
#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启,将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms=2000
#指定消费
group.id=xxxxx
#这是一个数量阈值,经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true
# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000
# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx
# 消费者客户端编号,用于区分不同客户端,默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx
# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50
# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会
#有partitions的消费端迁移到新 的consumer上,如果一个
#consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk
#注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能
#此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,
#注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries=5
#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600
#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达,如果每一批是10条消息,如果某一批还
#不到10条,但是超时了,也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360
# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选,分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest
# 指定序列化处理类
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

参考资料:

  1. kafka参数配置详解
  2. Kafka的配置文件详细描述
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