kafka 配置文件详解（server.properties，producer.properties，consumer.properties）

kafka 配置文件详解

server.properties

# kafka server配置 kafka最为重要三个配置依次为：broker.id、log.dir、zookeeper.connect

# 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
broker.id=0

# 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
host.name=192.168.20.112

# broker server服务端口
port =9092

# broker处理消息的最大线程数，一般情况下数量为cpu核数
num.network.threads=4

# broker处理磁盘IO的线程数，数值为cpu核数2倍
num.io.threads=8

# socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes=1048576

# socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes=1048576

# 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
socket.request.max.bytes=104857600

# 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
num.partitions=2

# 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.hours=168
 
# 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.segment.bytes=536870912

# 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.retention.check.interval.ms=60000

# 是否开启日志清理
log.cleaner.enable=false

# 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.connect=192.168.20.112:2181

# ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=60000

# 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.session.timeout.ms=6000

# ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步时间
zookeeper.sync.time.ms =2000

# 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
log.dirs=/data1/ehserver/env/kafka_2.11-2.2.0/logs/kafka-logs-1


# ==========================================不重要非必须配置了解 =====================================

# 将默认的 delete 改成压缩模式 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.cleanup.policy=compact

# 表示消息体的最大大小，单位是字节
message.max.bytes =6525000

# 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
background.threads =4

#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。
queued.max.requests =500

#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.roll.hours =24*7


# 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.bytes=-1

# 日志清理运行的线程数
log.cleaner.threads = 2

#日志清理时候处理的最大大小
# log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None

# 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.dedupe.buffer.size=500*1024*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.size=512*1024

# 日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9

# 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.backoff.ms =15000

# 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.min.cleanable.ratio=0.5

# 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.cleaner.delete.retention.ms =1day

# 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.size.max.bytes =10*1024*1024

# 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.index.interval.bytes =4096

# 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.interval.messages=None 例如log.flush.interval.messages=1000

#检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms =3000


# 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.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

# 文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改
log.delete.delay.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
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000


# 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
default.replication.factor =1



# ===================================以下是kafka中Leader,replicas配置参数================================

## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
#controller.socket.timeout.ms =30000
#
## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
#controller.message.queue.size=10
#
##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.time.max.ms =10000
#
## 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.lag.max.messages =4000
#
## replicas
#replica.socket.timeout.ms=30*1000
#
## leader复制时候的socket缓存大小
#replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
#
## replicas每次获取数据的最大大小
#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
#
##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
#replica.fetch.min.bytes =1
#
##leader进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO
#num.replica.fetchers=1
#
## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
#replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
#
## 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
#
## 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



#   FORMAT:
#     listeners = listener_name://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
# 这是默认配置，使用PLAINTEXT，端口是9092， tcp用来监控的kafka端口
listeners=PLAINTEXT://192.168.20.112:9092



# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
num.recovery.threads.per.data.dir=1

############################# Internal Topic Settings  #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended for to ensure availability such as 3.
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1

# The following configuration specifies the time, in milliseconds, that the GroupCoordinator will delay the initial consumer rebalance.
# The rebalance will be further delayed by the value of group.initial.rebalance.delay.ms as new members join the group, up to a maximum of max.poll.interval.ms.
# The default value for this is 3 seconds.
# We override this to 0 here as it makes for a better out-of-the-box experience for development and testing.
# However, in production environments the default value of 3 seconds is more suitable as this will help to avoid unnecessary, and potentially expensive, rebalances during application startup.
group.initial.rebalance.delay.ms=0

producer.properties

#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092

#生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略（或者说压缩算法）来压缩。消息被压缩后发送到broker集群，
#而broker集群是不会进行解压缩的，broker集群只会把消息发送到消费者集群，然后由消费者来解压缩。
#是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codec=none

#指定序列化处理类，消息在网络上传输就需要序列化，它有String、数组等许多种实现。
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

#如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
#如果上面启用了压缩，那么这里就需要设置
#compressed.topics= 
#这是消息的确认机制，默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数，有三个值，分别代表：
#（1）不在乎是否写入成功；
#（2）写入leader成功；
#（3）写入leader和所有副本都成功；
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失，至少要设置为1，也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1，分别代表3种状态：
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后，就认为发送成功了，这是第1种情况；
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后，并且消息被写入到本地文件，才认为发送成功，这是第二种情况；#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了，
#而且其所有的分区的副本数也都同步好了，才会被认为发动成功，这是第3种情况。
request.required.acks=0

#broker必须在该时间范围之内给出反馈，否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms=10000

#生产者将消息发送到broker，有两种方式，一种是同步，表示生产者发送一条，broker就接收一条；
#还有一种是异步，表示生产者积累到一批的消息，装到一个池子里面缓存起来，再发送给broker，
#这个池子不会无限缓存消息，在下面，它分别有一个时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值）的参数供我们来设置。
#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync

#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000

#异步情况下，缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages=20000

#如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
batch.num.messages=500

#在生产端的缓冲池中，消息发送出去之后，在没有收到确认之前，该缓冲池中的消息是不能被删除的，
#但是生产者一直在生产消息，这个时候缓冲池可能会被撑爆，所以这就需要有一个处理的策略。
#有两种处理方式，一种是让生产者先别生产那么快，阻塞一下，等会再生产；另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后,
#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间，让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
#0: 立即清空队列,消息被抛弃
queue.enqueue.timeout.ms=-1


#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3

#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制，默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

consumer.properties

#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000

#当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms=10000

#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms=2000

#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
group.id=xxxxx

#这是一个数量阈值，经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true

# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx

# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50

# 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.max.retries=5

#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600

#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达，如果每一批是10条消息，如果某一批还
#不到10条，但是超时了，也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选，分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

 

每天努力一点，每天都在进步。