kafka发送超大消息设置

最近开发一cdc应用，为了测试极端情况，需要kafka传递100万条数据过去，1个G左右，由于其他环节限制，不便进行拆包（注：测下来，大包走kafka不一定性能更好，甚至可能更低）。

测试百万以上的变更数据时，报消息超过kafka broker允许的最大值，因此需要修改如下参数，保证包能够正常发送：

socket.request.max.bytes=2147483647    # 设置了socket server接收的最大请求大小
log.segment.bytes=2147483647              # kafka数据文件的大小，确保这个数值大于一个消息的长度。一般说来使用默认值即可（一般一个消息很难大于1G，因为这是一个消息系统，而不是文件系统）。
message.max.bytes=2147483647             # 设置了kafka server接收的最大消息大小，应小于等于socket.request.max.bytes
replica.fetch.max.bytes=2147483647         #每个分区试图获取的消息字节数。要大于等于message.max.bytes，否则broker会接收此消息，但无法将此消息复制出去，从而造成数据丢失。
fetch.message.max.bytes=2147483647      #每个提取请求中为每个主题分区提取的消息字节数。要大于等于message.max.bytes，否则broker就会因为消费端无法使用这个消息而挂起。

生产者可以如下设定：

kafkaProps.put("max.request.size", 2147483647);    # 要小于 message.max.bytes，也可以设置在producer.properties配置文件中
kafkaProps.put("buffer.memory", 2147483647);
kafkaProps.put("timeout.ms", 3000000);
kafkaProps.put("request.timeout.ms", 30000000);

消费者设定如下：

props.put("request.timeout.ms", 30000000);
props.put("session.timeout.ms", "3000000");
props.put("fetch.max.wait.ms", "3000000");

各参数的含义可以参考kafka官方文档https://kafka.apache.org/documentation/#configuration。

kafka基础知识体系，请参考LZ学习笔记kafka学习指南(总结版)。

注，各参数对内存的影响如下：Brokers会为每个分区分配replica.fetch.max.bytes参数指定的内存空间，假设replica.fetch.max.bytes=1M，且有1000个分区，则需要差不多1G的内存，确保 分区数*最大的消息不会超过服务器的内存，否则会报OOM错误。同样地，消费端的fetch.message.max.bytes指定了最大消息需要的内存空间，同样，分区数*最大需要内存空间 不能超过服务器的内存。所以，如果你有大的消息要传送，则在内存一定的情况下，只能使用较少的分区数或者使用更大内存的服务器。

　　虽然上面的方法可以奏效，但是并不推荐。Kafka设计的初衷是迅速处理短小的消息，一般10K大小的消息吞吐性能最好（可参见LinkedIn的kafka性能测试）。但有时候，我们需要处理更大的消息，比如XML文档或JSON内容，一个消息差不多有10-100M，这种情况下，Kakfa应该如何处理？

针对这个问题，有以下几个建议：

1.   最好的方法是不直接传送这些大的数据。如果有共享存储，如NAS, HDFS, S3等，可以把这些大的文件存放到共享存储，然后使用Kafka来传送文件的位置信息。
2.   第二个方法是，将大的消息数据切片或切块，在生产端将数据切片为10K大小，使用分区主键确保一个大消息的所有部分会被发送到同一个kafka分区（这样每一部分的拆分顺序得以保留），如此以来，当消费端使用时会将这些部分重新还原为原始的消息。
3.   第三，Kafka的生产端可以压缩消息，如果原始消息是XML，当通过压缩之后，消息可能会变得不那么大。在生产端的配置参数中使用compression.codec和commpressed.topics可以开启压缩功能，压缩算法可以使用GZip或Snappy。

上面这些值太大还会造成一个问题，就是消息没有在指定时间内（max.poll.interval.ms（默认300秒））消费完，导致被rebalance，而kafka本身有个bug（服务器端的rebalance.timeout.ms（默认60秒）不生效），这会导致消费者组的rebalance时间比较长，所以这是需要注意的，参见https://blog.csdn.net/u013200380/article/details/87868696。