Kafka的配置文件详细描述

在kafka/config/目录下面有3个配置文件:

producer.properties

consumer.properties

server.properties

 

(1).producer.properties:生产端的配置文件

#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

 

 

(2).consumer.properties:消费端的配置文件

#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

#指定消费
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

 

 

(3).server.properties:服务端的配置文件

#broker的全局唯一编号,不能重复
broker.id=0

#用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092

#处理网络请求的线程数量,也就是接收消息的线程数。
#接收线程会将接收到的消息放到内存中,然后再从内存中写入磁盘。
num.network.threads=3

#消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8

#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400

#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400

#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600

#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/export/servers/logs/kafka

#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions=2

#我们知道segment文件默认会被保留7天的时间,超时的话就
#会被清理,那么清理这件事情就需要有一些线程来做。这里就是
#用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1

#segment文件保留的最长时间,默认保留7天(168小时),
#超时将被删除,也就是说7天之前的数据将被清理掉。
log.retention.hours=168

#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours=168

#日志文件中每个segment的大小,默认为1G
log.segment.bytes=1073741824

#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G,那么
#就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G,
#多长时间去检查一次,就需要设置一个周期性检查文件大小
#的时间(单位是毫秒)。
log.retention.check.interval.ms=300000

#日志清理是否打开
log.cleaner.enable=true

#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#上面我们说过接收线程会将接收到的消息放到内存中,然后再从内存
#写到磁盘上,那么什么时候将消息从内存中写入磁盘,就有一个
#时间限制(时间阈值)和一个数量限制(数量阈值),这里设置的是
#数量阈值,下一个参数设置的则是时间阈值。
#partion buffer中,消息的条数达到阈值,将触发flush到磁盘。
log.flush.interval.messages=10000

#消息buffer的时间,达到阈值,将触发将消息从内存flush到磁盘,
#单位是毫秒。
log.flush.interval.ms=3000

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除
delete.topic.enable=true

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:
#Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
host.name=kafka01

advertised.host.name=192.168.239.128

 

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posted @ 2017-01-06 15:11 学不死 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏