Kafka 配置文件詳情

来源:https://www.cnblogs.com/qianyuliang/archive/2020/07/21/13354133.html
-Advertisement-
Play Games

kafka的配置分為 broker、producter、consumer三個不同的配置 一 、BROKER 的全局配置 最為核心的三個配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。 系統 相關 ##每一個broker在集群中的唯一標示，要求是正數。在改變IP地址，不 ...


kafka的配置分為 broker、producter、consumer三個不同的配置

一 、BROKER 的全局配置

最為核心的三個配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。

------------------------------------------- 系統 相關 -------------------------------------------

##每一個broker在集群中的唯一標示，要求是正數。在改變IP地址，不改變broker.id的話不會影響consumers
broker.id =1
 
##kafka數據的存放地址，多個地址的話用逗號分割 /tmp/kafka-logs-1，/tmp/kafka-logs-2
log.dirs = /tmp/kafka-logs
 
##提供給客戶端響應的埠
port =6667
 
##消息體的最大大小，單位是位元組
message.max.bytes =1000000
 
## broker 處理消息的最大線程數，一般情況下不需要去修改
num.network.threads =3
 
## broker處理磁碟IO 的線程數 ，數值應該大於你的硬碟數
num.io.threads =8
 
## 一些後臺任務處理的線程數，例如過期消息文件的刪除等，一般情況下不需要去做修改
background.threads =4
 
## 等待IO線程處理的請求隊列最大數，若是等待IO的請求超過這個數值，那麼會停止接受外部消息，算是一種自我保護機制
queued.max.requests =500
 
##broker的主機地址，若是設置了，那麼會綁定到這個地址上，若是沒有，會綁定到所有的介面上，並將其中之一發送到ZK，一般不設置
host.name
 
## 打廣告的地址，若是設置的話，會提供給producers, consumers,其他broker連接，具體如何使用還未深究
advertised.host.name
 
## 廣告地址埠，必須不同於port中的設置
advertised.port
 
## socket的發送緩衝區，socket的調優參數SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes =100*1024
 
## socket的接受緩衝區，socket的調優參數SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024
 
## socket請求的最大數值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小於socket.request.max.bytes，會被topic創建時的指定參數覆蓋
socket.request.max.bytes =100*1024*1024

　　

------------------------------------------- LOG 相關 -------------------------------------------

## topic的分區是以一堆segment文件存儲的，這個控制每個segment的大小，會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.segment.bytes =1024*1024*1024
 
## 這個參數會在日誌segment沒有達到log.segment.bytes設置的大小，也會強制新建一個segment 會被 topic創建時的指定參數覆蓋
log.roll.hours =24*7
 
## 日誌清理策略 選擇有：delete和compact 主要針對過期數據的處理，或是日誌文件達到限制的額度，會被 topic創建時的指定參數覆蓋
log.cleanup.policy = delete
 
## 數據存儲的最大時間 超過這個時間 會根據log.cleanup.policy設置的策略處理數據，也就是消費端能夠多久去消費數據
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求，都會執行刪除，會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.retention.minutes=7days

##指定日誌每隔多久檢查看是否可以被刪除，預設1分鐘
log.cleanup.interval.mins=1
 
 
## topic每個分區的最大文件大小，一個topic的大小限制 = 分區數*log.retention.bytes 。-1沒有大小限制
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求，都會執行刪除，會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.retention.bytes=-1
 
## 文件大小檢查的周期時間，是否處罰 log.cleanup.policy中設置的策略
log.retention.check.interval.ms=5minutes
 
## 是否開啟日誌壓縮
log.cleaner.enable=false
 
## 日誌壓縮運行的線程數
log.cleaner.threads =1
 
## 日誌壓縮時候處理的最大大小
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None
 
## 日誌壓縮去重時候的緩存空間 ，在空間允許的情況下，越大越好
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024
 
## 日誌清理時候用到的IO塊大小 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024
 
## 日誌清理中hash表的擴大因數 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9
 
## 檢查是否處罰日誌清理的間隔
log.cleaner.backoff.ms =15000
 
## 日誌清理的頻率控制，越大意味著更高效的清理，同時會存在一些空間上的浪費，會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
 
## 對於壓縮的日誌保留的最長時間，也是客戶端消費消息的最長時間，同log.retention.minutes的區別在於一個控制未壓縮數據，一個控制壓縮後的數據。會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.cleaner.delete.retention.ms =1day
 
## 對於segment日誌的索引文件大小限制，會被topic創建時的指定參數覆蓋
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024
 
## 當執行一個fetch操作後，需要一定的空間來掃描最近的offset大小，設置越大，代表掃描速度越快，但是也更好記憶體，一般情況下不需要搭理這個參數
log.index.interval.bytes =4096
 
## log文件"sync"到磁碟之前累積的消息條數
## 因為磁碟IO操作是一個慢操作,但又是一個"數據可靠性"的必要手段
## 所以此參數的設置,需要在"數據可靠性"與"性能"之間做必要的權衡.
## 如果此值過大,將會導致每次"fsync"的時間較長(IO阻塞)
## 如果此值過小,將會導致"fsync"的次數較多,這也意味著整體的client請求有一定的延遲.
## 物理server故障,將會導致沒有fsync的消息丟失.
log.flush.interval.messages=None
 
## 檢查是否需要固化到硬碟的時間間隔
log.flush.scheduler.interval.ms =3000
 
## 僅僅通過interval來控制消息的磁碟寫入時機,是不足的.
## 此參數用於控制"fsync"的時間間隔,如果消息量始終沒有達到閥值,但是離上一次磁碟同步的時間間隔
## 達到閥值,也將觸發.
log.flush.interval.ms = None
 
## 文件在索引中清除後保留的時間 一般不需要去修改
log.delete.delay.ms =60000
 
## 控制上次固化硬碟的時間點，以便於數據恢復 一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000

　　

------------------------------------------- TOPIC 相關 -------------------------------------------

## 是否允許自動創建topic ，若是false，就需要通過命令創建topic
auto.create.topics.enable =true
 
## 一個topic ，預設分區的replication個數 ，不得大於集群中broker的個數
default.replication.factor =1
 
## 每個topic的分區個數，若是在topic創建時候沒有指定的話 會被topic創建時的指定參數覆蓋
num.partitions =1
 
實例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic ：名稱replicated-topic有一個分區，分區被覆制到三個broker上。

　　

----------------------------------複製(Leader、replicas) 相關 ----------------------------------

## partition leader與replicas之間通訊時,socket的超時時間
controller.socket.timeout.ms =30000
 
## partition leader與replicas數據同步時,消息的隊列尺寸
controller.message.queue.size=10
 
## replicas響應partition leader的最長等待時間，若是超過這個時間，就將replicas列入ISR(in-sync replicas)，並認為它是死的，不會再加入管理中
replica.lag.time.max.ms =10000
 
## 如果follower落後與leader太多,將會認為此follower[或者說partition relicas]已經失效
## 通常,在follower與leader通訊時,因為網路延遲或者鏈接斷開,總會導致replicas中消息同步滯後
## 如果消息之後太多,leader將認為此follower網路延遲較大或者消息吞吐能力有限,將會把此replicas遷移
## 到其他follower中.
## 在broker數量較少,或者網路不足的環境中,建議提高此值.
replica.lag.max.messages =4000
 
##follower與leader之間的socket超時時間
replica.socket.timeout.ms=30*1000
 
## leader複製時候的socket緩存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
## replicas每次獲取數據的最大大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024
 
## replicas同leader之間通信的最大等待時間，失敗了會重試
replica.fetch.wait.max.ms =500
 
## fetch的最小數據尺寸,如果leader中尚未同步的數據不足此值,將會阻塞,直到滿足條件
replica.fetch.min.bytes =1
 
## leader 進行複製的線程數，增大這個數值會增加follower的IO
num.replica.fetchers=1
 
## 每個replica檢查是否將最高水位進行固化的頻率
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
 
## 是否允許控制器關閉broker ,若是設置為true,會關閉所有在這個broker上的leader，並轉移到其他broker
controlled.shutdown.enable =false
 
## 控制器關閉的嘗試次數
controlled.shutdown.max.retries =3
 
## 每次關閉嘗試的時間間隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000
 
## 是否自動平衡broker之間的分配策略
auto.leader.rebalance.enable =false
 
## leader的不平衡比例，若是超過這個數值，會對分區進行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage =10
 
## 檢查leader是否不平衡的時間間隔
leader.imbalance.check.interval.seconds =300
 
## 客戶端保留offset信息的最大空間大小
offset.metadata.max.bytes

　　

----------------------------------ZooKeeper 相關----------------------------------

##zookeeper集群的地址，可以是多個，多個之間用逗號分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.connect = localhost:2181
 
## ZooKeeper的最大超時時間，就是心跳的間隔，若是沒有反映，那麼認為已經死了，不易過大
zookeeper.session.timeout.ms=6000
 
## ZooKeeper的連接超時時間
zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## ZooKeeper集群中leader和follower之間的同步實際那
zookeeper.sync.time.ms =2000
配置的修改
其中一部分配置是可以被每個topic自身的配置所代替，例如
新增配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config max.message.bytes=64000--config flush.messages=1
 
修改配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000
 
刪除配置 ：
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes

　　

二 、CONSUMER 配置

最為核心的配置是group.id、zookeeper.connect
## Consumer歸屬的組ID，broker是根據group.id來判斷是隊列模式還是發佈訂閱模式，非常重要
 group.id
 
## 消費者的ID，若是沒有設置的話，會自增
 consumer.id
 
## 一個用於跟蹤調查的ID ，最好同group.id相同
 client.id = group id value
 
## 對於zookeeper集群的指定，可以是多個 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必須和broker使用同樣的zk配置
 zookeeper.connect=localhost:2182
 
## zookeeper的心跳超時時間，查過這個時間就認為是dead消費者
 zookeeper.session.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的等待連接時間
 zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的follower同leader的同步時間
 zookeeper.sync.time.ms =2000
 
## 當zookeeper中沒有初始的offset時候的處理方式 。smallest ：重置為最小值 largest:重置為最大值 anythingelse：拋出異常
 auto.offset.reset = largest
 
## socket的超時時間，實際的超時時間是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
 socket.timeout.ms=30*1000
 
## socket的接受緩存空間大小
 socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
##從每個分區獲取的消息大小限制
 fetch.message.max.bytes =1024*1024
 
## 是否在消費消息後將offset同步到zookeeper，當Consumer失敗後就能從zookeeper獲取最新的offset
 auto.commit.enable =true
 
## 自動提交的時間間隔
 auto.commit.interval.ms =60*1000
 
## 用來處理消費消息的塊，每個塊可以等同於fetch.message.max.bytes中數值
 queued.max.message.chunks =10
 
## 當有新的consumer加入到group時,將會reblance,此後將會有partitions的消費端遷移到新
## 的consumer上,如果一個consumer獲得了某個partition的消費許可權,那麼它將會向zk註冊
##"Partition Owner registry"節點信息,但是有可能此時舊的consumer尚沒有釋放此節點,
## 此值用於控制,註冊節點的重試次數.
 rebalance.max.retries =4
 
## 每次再平衡的時間間隔
 rebalance.backoff.ms =2000
 
## 每次重新選舉leader的時間
 refresh.leader.backoff.ms
 
## server發送到消費端的最小數據，若是不滿足這個數值則會等待，知道滿足數值要求
 fetch.min.bytes =1
 
## 若是不滿足最小大小(fetch.min.bytes)的話，等待消費端請求的最長等待時間
 fetch.wait.max.ms =100
 
## 指定時間內沒有消息到達就拋出異常，一般不需要改
 consumer.timeout.ms = -1

　　

三、 PRODUCER 的配置

比較核心的配置：metadata.broker.list、request.required.acks、producer.type、serializer.class
## 消費者獲取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面設置一個vip
 metadata.broker.list
 
##消息的確認模式
 ##0：不保證消息的到達確認，只管發送，低延遲但是會出現消息的丟失，在某個server失敗的情況下，有點像TCP
 ##1：發送消息，並會等待leader 收到確認後，一定的可靠性
 ## -1：發送消息，等待leader收到確認，併進行複製操作後，才返回，最高的可靠性
 request.required.acks =0
 
## 消息發送的最長等待時間
 request.timeout.ms =10000
 
## socket的緩存大小
 send.buffer.bytes=100*1024
 
## key的序列化方式，若是沒有設置，同serializer.class
 key.serializer.class
 
## 分區的策略，預設是取模
 partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
 
## 消息的壓縮模式，預設是none，可以有gzip和snappy
 compression.codec = none
 
## 可以針對默寫特定的topic進行壓縮
 compressed.topics=null
 
## 消息發送失敗後的重試次數
 message.send.max.retries =3
 
## 每次失敗後的間隔時間
 retry.backoff.ms =100
 
## 生產者定時更新topic元信息的時間間隔 ，若是設置為0，那麼會在每個消息發送後都去更新數據
 topic.metadata.refresh.interval.ms =600*1000
 
## 用戶隨意指定，但是不能重覆，主要用於跟蹤記錄消息
 client.id=""
 
------------------------------------------- 消息模式 相關 -------------------------------------------
 ## 生產者的類型 async:非同步執行消息的發送 sync：同步執行消息的發送
 producer.type=sync
 
## 非同步模式下，那麼就會在設置的時間緩存消息，並一次性發送
 queue.buffering.max.ms =5000
 
## 非同步的模式下 最長等待的消息數
 queue.buffering.max.messages =10000
 
## 非同步模式下，進入隊列的等待時間 若是設置為0，那麼要麼進入隊列，要麼直接拋棄
 queue.enqueue.timeout.ms = -1
 
## 非同步模式下，每次發送的最大消息數，前提是觸發了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制
 batch.num.messages=200
 
## 消息體的系列化處理類 ，轉化為位元組流進行傳輸
 serializer.class= kafka.serializer.DefaultEncoder

　　

 

本文轉載出處：https://www.cnblogs.com/alan319/p/8651434.html

 


您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 016.Nginx HTTPS
    一 HTTPS概述 1.1 HTTPS介紹 超文本傳輸安全協議HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）是超文本傳輸協議和SSL/TLS的組合，用以提供加密通訊及對網路伺服器身份的鑒定。 HTTPS也可以理解為HTTP over SSL，即HTTP連接建立在S ...
  • Makfefile筆記
    ###Makefile編譯應用程式 cc = gcc prom = calc deps = $(shell find ./ -name "*.h") src = $(shell find ./ -name "*.c") obj = $(src:%.c=%.o) # 會將src所有的.c字串替換成.o ...
  • Centos7更換yum源為阿裡源
    1、備份源 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup 2、下載新的 CentOS-Base.repo 到 /etc/yum.repos.d/ wget -O /etc/yum.repos ...
  • 8張圖說清楚臟寫、臟讀、不可重覆讀、幻讀到底是怎麼回事兒
    我們都知道 MySQL 是支持多事務併發執行的，否則一個事務一個事務串列化處理，用戶都要砸鍵盤了。那麼，多個事務同時寫一行數據怎麼處理？一個事務在寫數據的時候，另一個事務要讀，又該怎麼處理這個衝突？為瞭解決這些問題，MySQL 使用了 MVCC 多版本控制機制、事務隔離機制、鎖。 ...
  • MySQL學習筆記（22）：應用優化
    本文更新於2020-04-05，使用MySQL 5.7，操作系統為Deepin 15.4。 使用連接池 對於訪問資料庫來說，建立連接的代價比較昂貴。 減少對MySQL的訪問 應用應避免對同一數據做重覆檢索，減少對資料庫無謂的重覆訪問。 在應用端增加CACHE層可減輕資料庫的負擔。 負載均衡 負載均衡 ...
  • Linux下忘記MySQL密碼的解決辦法
    一、使用免密碼登錄 1.使用 #find / -name my.cfg 找到mysql配置文件 2.vim /etc/mysql/my.cfg （我的配置文件是這個路徑，每個人的路徑可能有所不同，用find查詢後再編輯） 在[mysqld]設置下添加skip-grant-tables參數（跳過許可權列 ...
  • Postgresql統計信息
    對於sql優化，除了索引之外，執行計劃和統計信息是無法繞開的一個話題，如果sql優化（所有的RDBMS）脫離了統計信息的話就少了一個為什麼的過程，味道就感覺少了一大半。剛接觸Postgresql，粗淺地學習總結一下Postgresql相關的統計信息。 postgresql 進程模型 開始之前，有必要 ...
  • zookeeper 配置文件詳情
    目錄結構 目錄名作用 bin 存放系統腳本 conf 存放配置文件 contrib zk附加功能支持 dist-maven maven倉庫文件 docs zk文檔 lib 依賴的第三方庫 recipes 經典場景樣例代碼 src zk源碼 conf 目錄 conf 目錄用來存檔配置文件，zoo.cf ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • C#TMS系統學習（BaseCity頁面）
    C#TMS系統代碼-基礎頁面BaseCity學習 本人純新手，剛進公司跟領導報道，我說我是java全棧，他問我會不會C#，我說大學學過，他說這個TMS系統就給你來管了。外包已經把代碼給我了，這幾天先把增刪改查的代碼背一下，說不定後面就要趕鴨子上架了 Service頁面 //using => impo ...
  • C# - 委托與事件
    委托與事件 委托 委托的定義 委托是C#中的一種類型，用於存儲對方法的引用。它允許將方法作為參數傳遞給其他方法，實現回調、事件處理和動態調用等功能。通俗來講，就是委托包含方法的記憶體地址，方法匹配與委托相同的簽名，因此通過使用正確的參數類型來調用方法。 委托的特性 引用方法：委托允許存儲對方法的引用， ...
  • 解析 ABP vNext 依賴註入實現【屬性註入】的原理
    前言 這幾天閑來沒事看看ABP vNext的文檔和源碼，關於關於依賴註入(屬性註入)這塊兒產生了興趣。 我們都知道。Volo.ABP 依賴註入容器使用了第三方組件Autofac實現的。有三種註入方式，構造函數註入和方法註入和屬性註入。 ABP的屬性註入原則參考如下： 這時候我就開始疑惑了，因為我知道 ...
  • C#TMS系統學習（ShippingNotice頁面）
    C#TMS系統代碼-業務頁面ShippingNotice學習 學一個業務頁面，ok，領導開完會就被裁掉了，很突然啊，他收拾東西的時候我還以為他要旅游提前請假了，還在尋思為什麼回家連自己買的幾箱飲料都要叫跑腿帶走，怕被偷嗎？還好我在他開會之前拿了兩瓶芬達 感覺感覺前面的BaseCity差不太多，這邊的 ...
  • C#動態查詢：巧用Expression組合多條件表達式
    概述：在C#中，通過`Expression`類、`AndAlso`和`OrElse`方法可組合兩個`Expression<Func<T, bool>>`，實現多條件動態查詢。通過創建表達式樹，可輕鬆構建複雜的查詢條件。 在C#中，可以使用AndAlso和OrElse方法組合兩個Expression< ...
  • 在Biwen.QuickApi中整合一個極簡的發佈訂閱(事件匯流排)
    閑來無聊在我的Biwen.QuickApi中實現一下極簡的事件匯流排,其實代碼還是蠻簡單的,對於初學者可能有些幫助 就貼出來,有什麼不足的地方也歡迎板磚交流~ 首先定義一個事件約定的空介面 public interface IEvent{} 然後定義事件訂閱者介面 public interface I ...
  • WPF 穩定的全屏化視窗方法
    1. 案例 成某三甲醫預約系統， 該項目在2024年初進行上線測試，在正常運行了兩天後，業務系統報錯：The connection pool has been exhausted, either raise MaxPoolSize (currently 800) or Timeout (curren ...
  • 在 WPF 中集成 ASP.NET Core 和 WebView2 用於集成 SPA 應用
    背景 我們有些工具在 Web 版中已經有了很好的實踐，而在 WPF 中重新開發也是一種費時費力的操作，那麼直接集成則是最省事省力的方法了。 思路解釋 為什麼要使用 WPF？莫問為什麼，老 C# 開發的堅持，另外因為 Windows 上已經裝了 Webview2/edge 整體打包比 electron ...
  • C#事件
    EDP是一套集組織架構，許可權框架【功能許可權，操作許可權，數據訪問許可權，WebApi許可權】，自動化日誌，動態Interface，WebApi管理等基礎功能於一體的，基於.net的企業應用開發框架。通過友好的編碼方式實現數據行、列許可權的管控。 ...
  • .Net8.0 Blazor Hybird 桌面端 (WPF/Winform) 發佈到 Win7+
    .Net8.0 Blazor Hybird 桌面端 (WPF/Winform) 實測可以完整運行在 win7sp1/win10/win11. 如果用其他工具打包,還可以運行在mac/linux下, 傳送門BlazorHybrid 發佈為無依賴包方式 安裝 WebView2Runtime 1.57 M ...
所有分類