1. 程式人生 > >Kafka主要引數詳解server.properties

Kafka主要引數詳解server.properties

 

一、相關引數配置

############################ System #############################

#唯一標識在叢集中的ID,要求是正數。

broker.id=0

#服務埠,預設9092

port=9092

#監聽地址,不設為所有地址

host.name=debugo01

 

# 處理網路請求的最大執行緒數

num.network.threads=2

# 處理磁碟I/O的執行緒數

num.io.threads=8

# 一些後臺執行緒數

background.threads = 4

# 等待IO執行緒處理的請求佇列最大數

queued.max.requests = 500

 

#  socket的傳送緩衝區(SO_SNDBUF)

socket.send.buffer.bytes=1048576

# socket的接收緩衝區 (SO_RCVBUF)

socket.receive.buffer.bytes=1048576

# socket請求的最大位元組數。為了防止記憶體溢位,message.max.bytes必然要小於

socket.request.max.bytes = 104857600

 

############################# Topic #############################

# 每個topic的分割槽個數,更多的partition會產生更多的segment file

num.partitions=2

# 是否允許自動建立topic ,若是false,就需要通過命令建立topic

auto.create.topics.enable =true

# 一個topic ,預設分割槽的replication個數 ,不能大於叢集中broker的個數。

default.replication.factor =1

# 訊息體的最大大小,單位是位元組

message.max.bytes = 1000000

 

############################# ZooKeeper #############################

# Zookeeper quorum設定。如果有多個使用逗號分割

zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02,debugo03

# 連線zk的超時時間

zookeeper.connection.timeout.ms=1000000

# ZooKeeper叢集中leader和follower之間的同步實際

zookeeper.sync.time.ms = 2000

 

############################# Log #############################

#日誌存放目錄,多個目錄使用逗號分割

log.dirs=/var/log/kafka

 

# 當達到下面的訊息數量時,會將資料flush到日誌檔案中。預設10000

#log.flush.interval.messages=10000

# 當達到下面的時間(ms)時,執行一次強制的flush操作。interval.ms和interval.messages無論哪個達到,都會flush。預設3000ms

#log.flush.interval.ms=1000

# 檢查是否需要將日誌flush的時間間隔

log.flush.scheduler.interval.ms = 3000

 

# 日誌清理策略(delete|compact)

log.cleanup.policy = delete

# 日誌儲存時間 (hours|minutes),預設為7天(168小時)。超過這個時間會根據policy處理資料。bytes和minutes無論哪個先達到都會觸發。

log.retention.hours=168

# 日誌資料儲存的最大位元組數。超過這個時間會根據policy處理資料。

#log.retention.bytes=1073741824

 

# 控制日誌segment檔案的大小,超出該大小則追加到一個新的日誌segment檔案中(-1表示沒有限制)

log.segment.bytes=536870912

# 當達到下面時間,會強制新建一個segment

log.roll.hours = 24*7

# 日誌片段檔案的檢查週期,檢視它們是否達到了刪除策略的設定(log.retention.hours或log.retention.bytes)

log.retention.check.interval.ms=60000

 

# 是否開啟壓縮

log.cleaner.enable=false

# 對於壓縮的日誌保留的最長時間

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

 

# 對於segment日誌的索引檔案大小限制

log.index.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024

#y索引計算的一個緩衝區,一般不需要設定。

log.index.interval.bytes = 4096

 

############################# replica #############################

# partition management controller 與replicas之間通訊的超時時間

controller.socket.timeout.ms = 30000

# controller-to-broker-channels訊息佇列的尺寸大小

controller.message.queue.size=10

# replicas響應leader的最長等待時間,若是超過這個時間,就將replicas排除在管理之外

replica.lag.time.max.ms = 10000

# 是否允許控制器關閉broker ,若是設定為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

 

# 如果relicas落後太多,將會認為此partition relicas已經失效。而一般情況下,因為網路延遲等原因,總會導致replicas中訊息同步滯後。如果訊息嚴重滯後,leader將認為此relicas網路延遲較大或者訊息吞吐能力有限。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

#leader與relicas的socket超時時間

replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000

# leader複製的socket快取大小

replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024

# replicas每次獲取資料的最大位元組數

replica.fetch.max.bytes = 1024 * 1024

# replicas同leader之間通訊的最大等待時間,失敗了會重試

replica.fetch.wait.max.ms = 500

# 每一個fetch操作的最小資料尺寸,如果leader中尚未同步的資料不足此值,將會等待直到資料達到這個大小

replica.fetch.min.bytes =1

# leader中進行復制的執行緒數,增大這個數值會增加relipca的IO

num.replica.fetchers = 1

# 每個replica將最高水位進行flush的時間間隔

replica.high.watermark.checkpoint.interval.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,會對分割槽進行重新的平衡

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資訊的最大空間大小

offset.metadata.max.bytes = 1024

 

#############################Consumer #############################

# Consumer端核心的配置是group.id、zookeeper.connect

# 決定該Consumer歸屬的唯一組ID,By setting the same group id multiple processes indicate that they are all part of the same consumer group.

group.id

# 消費者的ID,若是沒有設定的話,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>

 

# 對於zookeeper叢集的指定,必須和broker使用同樣的zk配置

zookeeper.connect=debugo01:2182,debugo02:2182,debugo03:2182

# zookeeper的心跳超時時間,超過這個時間就認為是無效的消費者

zookeeper.session.timeout.ms = 6000

# zookeeper的等待連線時間

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,或者超出offset上限時的處理方式 。

# smallest :重置為最小值

# largest:重置為最大值

# anything else:丟擲異常給consumer

auto.offset.reset = largest

/*

kafka + zookeeper,當訊息被消費時,會向zk提交當前groupId的consumer消費的offset資訊,當consumer再次啟動將會從此offset開始繼續消費.

在consumter端配置檔案中(或者是ConsumerConfig類引數)有個"autooffset.reset"(在kafka 0.8版本中為auto.offset.reset),有2個合法的值"largest"/"smallest",預設為"largest",此配置引數表示當此groupId下的消費者,在ZK中沒有offset值時(比如新的groupId,或者是zk資料被清空),consumer應該從哪個offset開始消費.

1、largest表示接受接收最大的offset(即最新訊息),

2、smallest表示最小offset,即從topic的開始位置消費所有訊息.

*/

 

# socket的超時時間,實際的超時時間為max.fetch.wait + socket.timeout.ms.

socket.timeout.ms= 30 * 1000

# socket的接收快取空間大小

socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024

#從每個分割槽fetch的訊息大小限制

fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024

 

# true時,Consumer會在消費訊息後將offset同步到zookeeper,這樣當Consumer失敗後,新的consumer就能從zookeeper獲取最新的offset

auto.commit.enable = true   ,專案裡用false 不知道是什麼原因

# 自動提交的時間間隔

auto.commit.interval.ms = 60 * 1000

 

# 用於消費的最大數量的訊息塊緩衝大小,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,將嘗試reblance,將partitions的消費端遷移到新的consumer中, 該設定是嘗試的次數

rebalance.max.retries = 4

# 每次reblance的時間間隔

rebalance.backoff.ms = 2000

# 每次重新選舉leader的時間

refresh.leader.backoff.ms

 

# server傳送到消費端的最小資料,若是不滿足這個數值則會等待直到滿足指定大小。預設為1表示立即接收。

fetch.min.bytes = 1

# 若是不滿足fetch.min.bytes時,等待消費端請求的最長等待時間

fetch.wait.max.ms = 100

# 如果指定時間內沒有新訊息可用於消費,就丟擲異常,預設-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

 

# 消費者獲取訊息元資訊(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是:host1:port1,host2:port2,也可以在外面設定一個vip

metadata.broker.list

 

#訊息的確認模式

# 0:不保證訊息的到達確認,只管傳送,低延遲但是會出現訊息的丟失,在某個server失敗的情況下,有點像TCP

# 1:傳送訊息,並會等待leader 收到確認後,一定的可靠性

# -1:傳送訊息,等待leader收到確認,並進行復制操作後,才返回,最高的可靠性

request.required.acks = 0

 

# 訊息傳送的最長等待時間

request.timeout.ms = 10000

# socket的快取大小

send.buffer.bytes=100*1024

# key的序列化方式,若是沒有設定,同serializer.class

key.serializer.class

# 分割槽的策略,預設是取模

partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

# 訊息的壓縮模式,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

# 訊息傳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元資訊的時間間隔 ,若是設定為0,那麼會在每個訊息傳送後都去更新資料

topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000

# 使用者隨意指定,但是不能重複,主要用於跟蹤記錄訊息

client.id=""

 

# 非同步模式下緩衝資料的最大時間。例如設定為100則會集合100ms內的訊息後傳送,這樣會提高吞吐量,但是會增加訊息傳送的延時

queue.buffering.max.ms = 5000

# 非同步模式下緩衝的最大訊息數,同上

queue.buffering.max.messages = 10000

# 非同步模式下,訊息進入佇列的等待時間。若是設定為0,則訊息不等待,如果進入不了佇列,則直接被拋棄

queue.enqueue.timeout.ms = -1

# 非同步模式下,每次傳送的訊息數,當queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms滿足條件之一時producer會觸發傳送。

batch.num.messages=200

 

 

 

二、server.properties中所有配置引數說明(解釋)如下列表: 

引數

說明(解釋)

broker.id =0

每一個broker在叢集中的唯一表示,要求是正數。當該伺服器的IP地址發生改變時,broker.id沒有變化,則不會影響consumers的訊息情況

log.dirs=/data/kafka-logs

kafka資料的存放地址,多個地址的話用逗號分割/data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2

port =9092

broker server服務埠

message.max.bytes =6525000

表示訊息體的最大大小,單位是位元組

num.network.threads =4

broker處理訊息的最大執行緒數,一般情況下不需要去修改

num.io.threads =8

broker處理磁碟IO的執行緒數,數值應該大於你的硬碟數

background.threads =4

一些後臺任務處理的執行緒數,例如過期訊息檔案的刪除等,一般情況下不需要去做修改

queued.max.requests =500

等待IO執行緒處理的請求佇列最大數,若是等待IO的請求超過這個數值,那麼會停止接受外部訊息,應該是一種自我保護機制。

host.name

broker的主機地址,若是設定了,那麼會繫結到這個地址上,若是沒有,會繫結到所有的介面上,並將其中之一發送到ZK,一般不設定

socket.send.buffer.bytes=100*1024

socket的傳送緩衝區,socket的調優引數SO_SNDBUFF

socket.receive.buffer.bytes =100*1024

socket的接受緩衝區,socket的調優引數SO_RCVBUFF

socket.request.max.bytes =100*1024*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建立時的指定引數覆蓋

log.segment.bytes =1024*1024*1024

topic的分割槽是以一堆segment檔案儲存的,這個控制每個segment的大小,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.roll.hours =24*7

這個引數會在日誌segment沒有達到log.segment.bytes設定的大小,也會強制新建一個segment會被 topic建立時的指定引數覆蓋

log.cleanup.policy = delete

日誌清理策略選擇有:delete和compact主要針對過期資料的處理,或是日誌檔案達到限制的額度,會被 topic建立時的指定引數覆蓋

log.retention.minutes=3days

資料儲存的最大時間超過這個時間會根據log.cleanup.policy設定的策略處理資料,也就是消費端能夠多久去消費資料

log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求,都會執行刪除,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.retention.bytes=-1

topic每個分割槽的最大檔案大小,一個topic的大小限制 =分割槽數*log.retention.bytes。-1沒有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求,都會執行刪除,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.retention.check.interval.ms=5minutes

檔案大小檢查的週期時間,是否處罰 log.cleanup.policy中設定的策略

log.cleaner.enable=false

是否開啟日誌壓縮

log.cleaner.threads = 2

日誌壓縮執行的執行緒數

log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None

日誌壓縮時候處理的最大大小

log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024

日誌壓縮去重時候的快取空間,在空間允許的情況下,越大越好

log.cleaner.io.buffer.size=512*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.load.factor =0.9

日誌清理中hash表的擴大因子一般不需要修改

log.cleaner.backoff.ms =15000

檢查是否處罰日誌清理的間隔

log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5

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建立時的指定引數覆蓋

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

對於壓縮的日誌保留的最長時間,也是客戶端消費訊息的最長時間,同log.retention.minutes的區別在於一個控制未壓縮資料,一個控制壓縮後的資料。會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.index.size.max.bytes =10*1024*1024

對於segment日誌的索引檔案大小限制,會被topic建立時的指定引數覆蓋

log.index.interval.bytes =4096

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,設定越大,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引數

log.flush.interval.messages=None

log檔案”sync”到磁碟之前累積的訊息條數,因為磁碟IO操作是一個慢操作,但又是一個”資料可靠性"的必要手段,所以此引數的設定,需要在"資料可靠性"與"效能"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的訊息丟失.

log.flush.scheduler.interval.ms =3000

檢查是否需要固化到硬碟的時間間隔

log.flush.interval.ms = None

僅僅通過interval來控制訊息的磁碟寫入時機,是不足的.此引數用於控制"fsync"的時間間隔,如果訊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.delete.delay.ms =60000

檔案在索引中清除後保留的時間一般不需要去修改

log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000

控制上次固化硬碟的時間點,以便於資料恢復一般不需要去修改

auto.create.topics.enable =true

是否允許自動建立topic,若是false,就需要通過命令建立topic

default.replication.factor =1

是否允許自動建立topic,若是false,就需要通過命令建立topic

num.partitions =1

每個topic的分割槽個數,若是在topic建立時候沒有指定的話會被topic建立時的指定引數覆蓋

 

 

以下是kafka中Leader,replicas配置引數

 

controller.socket.timeout.ms =30000

partition leader與replicas之間通訊時,socket的超時時間

controller.message.queue.size=10

partition leader與replicas資料同步時,訊息的佇列尺寸

replica.lag.time.max.ms =10000

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.max.messages =4000

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,因為網路延遲或者連結斷開,總會導致replicas中訊息同步滯後

##如果訊息之後太多,leader將認為此follower網路延遲較大或者訊息吞吐能力有限,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.socket.timeout.ms=30*1000

follower與leader之間的socket超時時間

replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024

leader複製時候的socket快取大小

replica.fetch.max.bytes =1024*1024

replicas每次獲取資料的最大大小

replica.fetch.wait.max.ms =500

replicas同leader之間通訊的最大等待時間,失敗了會重試

replica.fetch.min.bytes =1

fetch的最小資料尺寸,如果leader中尚未同步的資料不足此值,將會阻塞,直到滿足條件

num.replica.fetchers=1

leader進行復制的執行緒數,增大這個數值會增加follower的IO

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000

每個replica檢查是否將最高水位進行固化的頻率

controlled.shutdown.enable =false

是否允許控制器關閉broker ,若是設定為true,會關閉所有在這個broker上的leader,並轉移到其他broker

controlled.shutdown.max.retries =3

控制器關閉的嘗試次數

controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000

每次關閉嘗試的時間間隔

leader.imbalance.per.broker.percentage =10

leader的不平衡比例,若是超過這個數值,會對分割槽進行重新的平衡

leader.imbalance.check.interval.seconds =300

檢查leader是否不平衡的時間間隔

offset.metadata.max.bytes

客戶端保留offset資訊的最大空間大小

kafka中zookeeper引數配置

 

zookeeper.connect = localhost:2181

zookeeper叢集的地址,可以是多個,多個之間用逗號分割hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3

zookeeper.session.timeout.ms=6000

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.connection.timeout.ms =6000

ZooKeeper的連線超時時間

zookeeper.sync.time.ms =2000

ZooKeeper叢集中leader和follower之間的同步實際那