kafka 参数详解

 一、相关参数配置

#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segmentfile
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#############################
#Zookeeperquorum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#############################
#日志存放目录，多个目录使用逗号分割
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=1day
#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#############################
#partitionmanagementcontroller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partitionrelicas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，Bysettingthesamegroupidmultipleprocessesindicatethattheyareallpartofthesameconsumergroup.
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
#anythingelse：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kafka0.8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,partitionsandreplicas)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

二、server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表： 

参数	说明(解释)
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	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=3days	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	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	是否开启日志压缩
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	ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那