Kafka笔记-3-kafka配置文件介绍

柔光的暖阳◎ 2022-09-22 13:54 192阅读 0赞

## 四：kafka相关配置文件说明 ##

## 4.1 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  
/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，一般情况下不需要去修改  
num.io.threads =8  
broker处理磁盘IO的线程数，数值应该大于你的硬盘数  
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 =100\*1024\*1024  
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 =1024\*1024\*1024(每个文件)  
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.hours=168(7天)  
数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据  
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.bytes=-1（每个partition）  
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=5（minutes）  
文件大小检查的周期时间，是否触发log.cleanup.policy中设置的策略  
log.cleaner.enable=false  
当这个属性设置为false时，一旦日志的保存时间或者大小达到上限时，就会被删除；如果设置为true，则当保存属性达到上限时，就会进行log compaction。  
log.cleaner.threads = 2  
日志压缩运行的线程数  
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None  
日志压缩时候处理的最大大小  
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500\*1024\*1024  
日志压缩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 =10\*1024\*1024  
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  
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  
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  
是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic  
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

以下是kafka中Leader,replicas配置参数：

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

**kafka中zookeeper参数配置：**

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  
一个ZK follower能落后leader多久。

## 4.2 Producer.properties ##

metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092  
指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定

compression.codec=  
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。  
compressed.topics= 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示都压缩。

producer.type=sync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

###### \#\#\#\#\#\#\#\# 异步发送 (以下四个异步参数可选) ######

queue.buffering.max.ms = 5000  
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.messages=20000  
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  
batch.num.messages=500  
如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200  
queue.enqueue.timeout.ms=-1  
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: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃  
0:立即清空队列,消息被抛弃

###### \#\#\#\#\#\#\#\#\#\# end ######

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

## 4.3 consumer.properties ##

zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/kafka  
zookeeper连接服务器地址，此处为线下测试环境配置(kafka消息服务–>kafka broker集群线上部署环境wiki)  
配置例子：”127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002”  
zookeeper.session.timeout.ms=5000  
zookeeper.connection.timeout.ms=10000  
zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉，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.sync.time.ms=2000  
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

group.id=xxx  
指定消费组  
auto.commit.enable=true  
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.interval.ms=1000  
自动更新时间。默认60 \* 1000

conusmer.id=xxx  
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

client.id=xxxx  
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  
queued.max.message.chunks=50  
最大取多少块缓存到消费者(默认10)  
rebalance.max.retries=5  
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.  
fetch.min.bytes=6553600  
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.wait.max.ms=5000  
socket.receive.buffer.bytes=655360  
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  
auto.offset.reset=smallest  
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

**本文来自本人学习kafka时从网上的收集总结，向原创致敬！**