kafka配置文件详解

kafka配置文件详解

上篇文章写了kafka+zookeeper集群的搭建，今天总结一下kafka的配置文件内容,在文章末尾写有全局生产环境的配置文件模板，仅供参考，请各位依照自己的实际环境配置

在kafka/config/下有三个配置文件分别是server.properties producer.properties consumer.properties

一、server.properties服务端全局配置

最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。

broker.id =0
每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数，kafka及其根据id来识别broker机器。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


log.dirs=/kafka/kafka-logs
kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割/kafka/kafka-logs-1，/kafka/kafka-logs-2


port =9092
broker server服务端口


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


num.network.threads =4
broker处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改


num.io.threads =8
broker处理磁盘IO的线程数，数值应该大于你的硬盘数


background.threads =4
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


queued.max.requests =500
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。


host.name
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


socket.send.buffer.bytes=100*1024
socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF


socket.receive.buffer.bytes =100*1024
socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF


socket.request.max.bytes =100*1024*1024
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
Kafka中log日志的参数配置


log.segment.bytes =1024*1024*1024
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.roll.hours =24*7
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.cleanup.policy = delete
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.retention.minutes=3days
数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据


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
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.check.interval.ms=5minutes
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.cleaner.enable=false
是否开启日志压缩


log.cleaner.threads = 2
日志压缩运行的线程数


log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None
日志压缩时候处理的最大大小


log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024
日志压缩去重时候的缓存空间，在空间允许的情况下，越大越好


log.cleaner.io.buffer.size=512*1024
日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改


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


log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
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.delete.retention.ms =1day
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.index.size.max.bytes =10*1024*1024
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.interval.bytes =4096
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.flush.interval.messages=None
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.scheduler.interval.ms =3000
检查是否需要固化到硬盘的时间间隔


log.flush.interval.ms = None
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.delete.delay.ms =60000
文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改


log.flush.offset.checkpoint.interval.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


auto.create.topics.enable =true
是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic


default.replication.factor =1
是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic


num.partitions =1
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

Kafka中leader、replicas参数配置

controller.socket.timeout.ms =30000
partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间


controller.message.queue.size=10
partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸


replica.lag.time.max.ms =10000
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.max.messages =4000
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.socket.timeout.ms=30*1000
follower与leader之间的socket超时时间


replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
leader复制时候的socket缓存大小


replica.fetch.max.bytes =1024*1024
replicas每次获取数据的最大大小


replica.fetch.wait.max.ms =500
replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试


replica.fetch.min.bytes =1
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


num.replica.fetchers=1
leader进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO


replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率


controlled.shutdown.enable =false
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.max.retries =3
控制器关闭的尝试次数


controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000
每次关闭尝试的时间间隔


leader.imbalance.per.broker.percentage =10
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.check.interval.seconds =300
检查leader是否不平衡的时间间隔


offset.metadata.max.bytes
客户端保留offset信息的最大空间大小

kafka中zookeeper的参数配置

zookeeper.connect = localhost:2181
必须配置项：：：zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割，一般端口都为2181；hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3


zookeeper.session.timeout.ms=6000
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.connection.timeout.ms =6000
ZooKeeper的连接超时时间


zookeeper.sync.time.ms =2000
ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那

二、producer.properties生产端配置文件

比较核心的配置：metadata.broker.list、request.required.acks、producer.type、serializer.class

#指定节点列表  
metadata.broker.list=kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092    
  
  
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner  
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner  
  
  
#是否压缩,0代表不压缩,1代表用gzip压缩,2代表用snappy压缩  
compression.codec=0  
  
  
#指定序列化处理类  
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder    
  
  
#如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认是empty，表示不压缩  
compressed.topics=  
  
  
#设置发送数据是否需要服务端的反馈，有三个值0，1，-1  
# 0:producer不会等待broker发送ack  
# 1:当leader接收到消息后发送ack  
# -1:当所有的follower都同步消息成功后发送ack  
request.required.acks=0  
  
  
#在向producer发送ack之前，broker均需等待的最大时间  
request.timeout.ms=10000  
  
  
#sync同步（默认），async异步可以提高发送吞吐量  
producer.type=async  
  
  
#在async模式下，当message缓存超时后，将会批量发送给broker,默认5000ms  
queue.buffering.max.ms=5000  
  
  
#在async模式下，Producer端允许buffer的最大消息量  
queue.buffering.max.messages=20000  
  
  
#在async模式下，指定每次批量发送的数据量，默认200  
batch.num.messages=500  
  
  
#当消息在producer端沉积的条数达到“queue.buffering.max.messages"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  
# -1：无阻塞超时限制，消息不会被抛弃  
# 0 ：立即清空队列，消息被抛弃  
queue.enqueue.timeout.ms=-1 

三、consumer.properties消费端配置

最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect

## 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
 
## 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 value
 
## 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置
 zookeeper.connect=localhost:2182
 
## zookeeper的心跳超时时间，查过这个时间就认为是dead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时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse：抛出异常
 auto.offset.reset = largest
 
## socket的超时时间，实际的超时时间是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
 socket.timeout.ms=30*1000
 
## socket的接受缓存空间大小
 socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
##从每个分区获取的消息大小限制
 fetch.message.max.bytes =1024*1024
 
## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper，当Consumer失败后就能从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
 
## 用来处理消费消息的块，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 =4
 
## 每次再平衡的时间间隔
 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，知道满足数值要求
 fetch.min.bytes =1
 
## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间
 fetch.wait.max.ms =100
 
## 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改
 consumer.timeout.ms = -1

server.properties生产模板，仅供参考

#############################基本配置#############################


# broker id，多个broker服务器的话，每个broker id必须不同
broker.id=1


# kafka broker所在节点的
hostnamehostname=10.1.1.1.3:9092


#  处理网络请求的线程数
num.network.threads= 8


# 执行磁盘IO的线程数
num.io.threads=8


# server使用的send buffer大小。
socket.send.buffer.bytes=1048576


# server使用的recive buffer大小。
socket.receive.buffer.bytes=1048576


# 接受的最大请求大小（防止OOM）
socket.request.max.bytes=104857600


#-------------added by Kaim ---------------


# 加入队列的最大请求数（超过该值，network thread阻塞）
queued.max.requests=16


# purgatory(炼狱)是个容器，用来存放不能马上答复的网络请求。如果能答复请求则从炼狱删除。这个是fetch炼狱保存的最大请求数。设置的比默认值小是据说因为这里有个BUG，不知道0.10.x中解决没


# BUG说明见：http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133fetch.purgatory.purge.interval.requests=100


# 生产者炼狱保存的最大请求数
producer.purgatory.purge.interval.requests=100


############################# 日志配置#############################


# 可以设置多个日志存放的路径
log.dirs=~/kafka-logs


# 默认每个主题的分区数，生产环境建议值：
8num.partitions= 8


# 启停时做日志恢复每个目录所需的线程数，采用RAID的时候可以增大该值
num.recovery.threads.per.data.dir=1


# 写入磁盘的消息批大小
log.flush.interval.messages=10000


# 强制刷新消息到磁盘的时间阈值
log.flush.interval.ms=10000


# 日志保留的最少时间 由于做压测，防止占用磁盘太多，保留时间为1ms# 
log.retention.hours=168log.retention.minutes=5




# 每个日志段大小，超过该值会生成新日志段
log.segment.bytes=1073741824




# 检查日志分段文件的间隔时间，以确定是否文件属性是否到达删除要求。
log.retention.check.interval.ms=300000


# --------------added by kami--------------


# 自动创建主题
auto.create.topics.enable=true


# 当执行一次fetch后，需要一定的空间扫描最近的offset，设置的越大越好，一般使用默认值就可以
log.index.interval.bytes=4096


# 每个log segment的最大尺寸。注意，如果log尺寸达到这个数值，即使尺寸没有超过log.segment.bytes限制，也需要产生新的log  segment。log.index.size.max.bytes=10485760


# 检查是否需要fsync的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms=2000


# 即使文件没有到达log.segment.bytes，只要文件创建时间到达此属性，就会创建新文件。
log.roll.hours=168


# server可以接收的消息最大尺寸。重要的是，consumer和producer有关这个属性的设置必须同步，否则producer发布的消息对consumer来说太大。默认值均为一百万
message.max.bytes=1000000






############################# Zookeeper #############################


# zookeeper server地址，如果有多个则用逗号分隔
zookeeper.connect=zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181


# Timeout in ms for connecting to zookeeper


# zk连接的超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000


# zk follower的同步延迟时间
zookeeper.sync.time.ms = 2000


############################ replication configuration added by KamiWan##############


# 从leader备份数据的线程数
num.replica.fetchers=4


# 备份时每次fetch的最大值
replica.fetch.max.bytes=1048576


# follwer执行fetcher请求时的最大等待时间
replica.fetch.wait.max.ms=500


# 默认的replication数量，可以根据所需要的可靠性要求来配置
default.replication.factor=2

以上就是我所总结的配置详解，有错误或建议请指出，谢谢。
另外感谢两位博主的启示:
https://blog.csdn.net/wackycrazy/article/details/47810741
https://blog.csdn.net/baobeituping/article/details/84922076