Service.properties参数详解
server.properties是Kafka的主要配置文件，下面简单介绍其中的相关配置项的含义。一般最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。其他配置可以根据需求自行修改。
进入配置目录，通常相关的配置主要有以下三个
其他配置如下：
Service.properties参数详解 | ||||
参数 | 功能描述 | 使用建议 | ||
broker.id=0 | 每一个Broker在集群中的唯标识。即使Broker的IP地址发生了变化，broker.id只要没变，则不会影响consumers的消息情况 | 不通broker需修改成不同的Id,一般是一个整数 | ||
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 | 一般情况下需要根据使用进行目录修改 | ||
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 | |||
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 =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 | 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 | 日志分段大小 | ||
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 | 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=-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 | 必须限制日志文件的最大大小，防止出现日志占满磁盘的情况 | ||
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=500*1024*1024 | 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 =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 | 一个topic ，默认分区的replication个数 ，不得大于集群中broker的个数 | |||
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 | |||
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 | |||
consumer.properties参数详解 | ||||
参数 | 功能描述 | 使用建议 | ||
group.id | Consumer归属的组ID，broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式，非常重要 | |||
consumer.id | 消费者的ID，若是没有设置的话，会自增 | |||
client.id = group id value | 一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同 | |||
zookeeper.connect=localhost:2182 | 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置 | |||
zookeeper.session.timeout.ms = 6000 | zookeeper的心跳超时时间，查过这个时间就认为是dead消费者 | |||
zookeeper.connection.timeout.ms = 6000 | zookeeper的等待连接时间 | |||
zookeeper.sync.time.ms = 2000 | zookeeper的follower同leader的同步时间 | |||
auto.offset.reset = largest | 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anything else：抛出异常 | |||
socket.timeout.ms= 30 * 1000 | socket的超时时间，实际的超时时间是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms. | |||
socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 | socket的接受缓存空间大小 | |||
fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024 | 从每个分区获取的消息大小限制 | |||
auto.commit.interval.ms = 60 * 1000 | 自动提交的时间间隔 | |||
queued.max.message.chunks = 10 | 用来处理消费消息的块，每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值 | |||
rebalance.max.retries = 4 | ## 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, | |||
rebalance.backoff.ms = 2000 | 每次再平衡的时间间隔 | |||
refresh.leader.backoff.ms | 每次重新选举leader的时间 | |||
fetch.min.bytes = 1 | 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，知道满足数值要求 | |||
fetch.wait.max.ms = 100 | 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间 | |||
consumer.timeout.ms = -1 | 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改 | |||
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producer.properties参数详解 | ||
参数 | 功能描述 | 使用建议 |
metadata.broker.list | 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 | |
request.required.acks = 0 | ##消息的确认模式 | |
request.timeout.ms = 10000 | 消息发送的最长等待时间 | |
send.buffer.bytes=100*1024 | socket的缓存大小 | |
key.serializer.class | key的序列化方式，若是没有设置，同serializer.class | |
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner | 分区的策略，默认是取模 | |
compression.codec = none | 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy | |
compressed.topics=null | 可以针对默写特定的topic进行压缩 | |
message.send.max.retries = 3 | 消息发送失败后的重试次数 | |
retry.backoff.ms = 100 | 每次失败后的间隔时间 | |
topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000 | 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 | |
client.id="" | 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息 | |
producer.type=sync | 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync：同步执行消息的发送 | |
queue.buffering.max.ms = 5000 | 异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送 | |
queue.buffering.max.messages = 10000 | 异步的模式下 最长等待的消息数 | |
queue.enqueue.timeout.ms = -1 | 异步模式下，进入队列的等待时间 若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃 | |
batch.num.messages=200 | 异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制 | |
serializer.class = kafka.serializer.DefaultEncoder | 消息体的系列化处理类 ，转化为字节流进行传输 | |
