文档章节

Kafka主要参数详解

闪电
 闪电
发布于 2016/07/28 21:23
字数 2028
阅读 14
收藏 0

原文档地址:http://kafka.apache.org/documentation.html

############################# System #############################
#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segment file
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 #############################
# Zookeeper quorum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 = 1 day
 
# 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 #############################
# partition management controller 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partition relicas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,By setting the same group id multiple processes indicate that they are all part of the same consumer group.
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,查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 
# anything else:抛出异常给consumer
auto.offset.reset = largest
 
# 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
# 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, 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
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

 

本文转载自:http://debugo.com/kafka-params/

闪电
粉丝 75
博文 392
码字总数 6789
作品 0
海淀
技术主管
私信 提问
福利丨这也许是目前市面上最权威的Kafka学习指南!

Kafka,不是村上春树的《海边的卡夫卡》,不是《变形记》的作者弗兰兹·卡夫卡。程序员世界里的 Kafka,有三分之一的世界 500 强公司都在使用它发布和订阅、存储及实时地处理大规模流数据。 ...

DBAplus社群
2018/01/15
0
0
​福利丨又一波大数据新书推介,来做第一个吃螃蟹的人吧!

又到了每周发福利的时刻! 延续上期主题,本期给大家带来3本@图灵教育的大数据新书推荐 小编云: 经典读物固然能让收获有所保障 可新书却给人更多阅读的新鲜体验 来吧,一起做第一个吃螃蟹的...

DBAplus社群
2017/12/20
0
0
深入掌握大数据Kafka的使用(基于Python开发)-张明阳-专题视频课程

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/a2011480169/article/details/83583785 深入掌握大数据Kafka的使用(基于Python开发)—3人已学习 课程介绍 ...

安静的技术控
2018/10/29
0
0
apache kafka技术分享系列(目录索引)

目录索引: Kafka使用场景 1.为何使用消息系统 2.我们为何需要搭建ApacheKafka分布式系统 3.消息队列中点对点与发布订阅区别 kafka开发与管理: 1)apachekafka消息服务 2)kafak安装与使用 ...

dannyhe
2015/09/06
716
1
kafka_2.11-0.11.0.1集群搭建

本文搭建一个三节点的Kafka集群。该集群有三个Zookeeper、三个Kafka Broker。 一、准备工作 解压kafka安装包,获得如下目录: Kafka目录结构: 展示如下内容: 二、搭建Zookeeper集群 将目录...

周立_itmuch
2017/11/15
0
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

Java FOR-EACH循环

FOR-EACH循环使得代码更加的简短,也让代码更加易懂,其实他并没有加入什么新的功能。他的功能完全可以用简单的FOR循环代替。 for-each的用法: int a[] = {1,2,3,4,5,6} for(int s:a){ Syst...

无名氏的程序员
21分钟前
3
0
使用HTML5的History API

本文转载于:专业的前端网站➣使用HTML5的History API   HTML5 History API提供了一种功能,能让开发人员在不刷新整个页面的情况下修改站点的URL。这个功能很有用,例如通过一段JavaScript代...

前端老手
23分钟前
3
0
JAVA 编写redisUtils工具类,防止高并发获取缓存出现并发问题

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;import org.springframework.data.redis.core.BoundHashOperations;import org.springframework.data.redis.core.BoundValueOperations;import org.......

huangkejie
今天
7
0
JMM内存模型(一)&volatile关键字的可见性

在说这个之前,我想先说一下计算机的内存模型: CPU在执行的时候,肯定要有数据,而数据在内存中放着呢,这里的内存就是计算机的物理内存,刚开始还好,但是随着技术的发展,CPU处理的速度越...

走向人生巅峰的大路
今天
98
0
你对AJAX认知有多少(2)?

接着昨日内容,我们几天继续探讨ajax的相关知识点 提到ajax下面几个问题又是必须要了解的啦~~~ 8、在浏览器端如何得到服务器端响应的XML数据。 通过XMLHttpRequest对象的responseXMl属性 9、 ...

理性思考
今天
5
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部