Service.properties参数详解

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

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

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
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

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
##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

 

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,
## 此值用于控制,注册节点的重试次数.

 

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

 

         

 

 

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
 ## 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.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

 

 

 

参考:

https://blog.csdn.net/selfsojourner/article/details/44957135

https://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831

posted @ 2019-06-09 18:16  小龙虾你抓不到  阅读(1154)  评论(0编辑  收藏  举报