引言
在实际的kafka开发中，我们会发现，无论是生产者还是消费者，都需要构建一个Properties对象，里面设置了很多参数。对于很多初学者来说，会看不懂这些参数分别代表什么含义。
在本篇文章我们就来详细地了解一下这些参数的作用，并探讨下如何使用合理的配置去优化提高生产/消费效率。
正文
1.kafka消费者参数
我们先来看一段消费者的构建代码。
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("auto.offset.reset", "earliest");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("fetch.min.bytes", "1048576");
props.put("fetch.max.wait.ms", "2000");
props.put("max.partition.fetch.bytes", "2097152");
props.put("max.poll.records", "10000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(props);
在这段代码中有很多常用的参数配置，在线上使用时，我们要根据实际的数据量和数据大小来决定这些配置的具体值。下面来挑出其中比较重要的几个参数来详细解析一下。
1.1 enable.auto.commit
指定了消费者是否自动提交偏移量，默认值是true，为了尽量避免重复数据和数据丢失，可以把它设置为false，有自己控制合适提交偏移量，如果设置为true， 可以通过设置 auto.commit.interval.ms属性来控制提交的频率。
详细地来说：
当一个consumer因某种原因退出Group时，进行重新分配partition后，同一group中的另一个consumer在读取该partition时，怎么能够知道上一个consumer该从哪个offset的message读取呢？也是是如何保证同一个group内的consumer不重复消费消息呢？上面说了一次走网络的fetch请求会拉取到一定量的数据，但是这些数据还没有被消息完毕，Consumer就挂掉了，下一次进行数据fetch时，是否会从上次读到的数据开始读取，而导致Consumer消费的数据丢失吗？
为了做到这一点，当使用完poll从本地缓存拉取到数据之后，需要client调用commitSync方法（或者commitAsync方法）去commit 下一次该去读取 哪一个offset的message。
而这个commit方法会通过走网络的commit请求将offset在coordinator中保留，这样就能够保证下一次读取（不论进行了rebalance）时，既不会重复消费消息，也不会遗漏消息。
对于offset的commit，Kafka Consumer Java Client支持两种模式：由KafkaConsumer自动提交，或者是用户通过调用commitSync、commitAsync方法的方式完成offset的提交。
自动提交的例子:
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
while (true) {
ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord record : records)
System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
手动提交的栗子：
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "test");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("foo", "bar"));
final int minBatchSize = 200;
List> buffer = new ArrayList<>();
while (true) {
ConsumerRecords records = consumer.poll(100);
for (ConsumerRecord record : records) {
buffer.add(record);
}
if (buffer.size() >= minBatchSize) {
insertIntoDb(buffer);
consumer.commitSync();
buffer.clear();
}
}
在手动提交单个partition的offset时，需要注意的一点是：要提交的是下一次要读取的offset，例如：
try {
while(running) {
// 取得消息
ConsumerRecords records = consumer.poll(Long.MAX_VALUE);
// 根据分区来遍历数据：
for (TopicPartition partition : records.partitions()) {
List> partitionRecords = records.records(partition);
// 数据处理
for (ConsumerRecord record : partitionRecords) {
System.out.println(record.offset() + ": " + record.value());
}
// 取得当前读取到的最后一条记录的offset
long lastOffset = partitionRecords.get(partitionRecords.size() - 1).offset();
// 提交offset，记得要 + 1
consumer.commitSync(Collections.singletonMap(partition, new OffsetAndMetadata(lastOffset + 1)));
}
}
} finally {
consumer.close();
}
1.2 auto.offset.reset
该属性指定了消费者在读取一个没有偏移量后者偏移量无效（消费者长时间失效当前的偏移量已经过时并且被删除了）的分区的情况下，应该作何处理，默认值是latest，也就是从最新记录读取数据（消费者启动之后生成的记录），另一个值是earliest，意思是在偏移量无效的情况下，消费者从起始位置开始读取数据。
1.3 session.timeout.ms
该属性指定了当消费者被认为已经挂掉之前可以与服务器断开连接的时间。默认是3s，消费者在3s之内没有再次向服务器发送心跳，那么将会被认为已经死亡。此时，协调器将会出发再均衡，把它的分区分配给其他的消费者，该属性与heartbeat.interval.ms紧密相关，该参数定义了消费者发送心跳的时间间隔，也就是心跳频率，一般要同时修改这两个参数，heartbeat.interval.ms参数值必须要小于session.timeout.ms，一般是session.timeout.ms的三分之一，比如，session.timeout.ms设置成3min，那么heartbeat.interval.ms一般设置成1min，这样，可以更快的检测以及恢复崩溃的节点，不过长时间的轮询或垃圾收集可能导致非预期的再均衡（有一种情况就是网络延迟，本身消费者是没有挂掉的，但是网络延迟造成了心跳超时，这样本不该发生再均衡，但是因为网络原因造成了非预期的再均衡），把该属性的值设置得大一些，可以减少意外的再均衡，不过检测节点崩愤－需要更长的时间。
1.4 max.partition.fetch.bytes
该属性指定了服务器从每个分区里返回给消费者的最大字节数。它的默认值是lMB ， 也
就是说，kafkaConsumer.poll() 方法从每个分区里返回的记录最多不超max.partitions.fetch.bytes 指定的字节。如果一个主题有20 个分区和5 个消费者，那么每个消费者需要至少4MB 的可用内存来接收记录。在为消费者分配内存时，可以给它们多分配一些，因为如果群组里有消费者发生奔溃，剩下的消费者需要处理更多的分区。max.partition.fetch.bytes 的值必须比broker 能够接收的最大消息的字节数（通过max.message.size 属性配置）大， 否则消费者可能无法读取这些消息，导致消费者一直挂起重试，例如，max.message.size设置为2MB，而该属性设置为1MB，那么当一个生产者可能就会生产一条大小为2MB的消息，那么就会出现问题，消费者能从分区取回的最大消息大小就只有1MB，但是数据量是2MB，所以就会导致消费者一直挂起重试。
在设置该属性时，另一个需要考虑的因素是消费者处理数据的时间。消费者需要频繁调用poll()方法
来避免会话过期和发生分区再均衡，如果单次调用poll()返回的数据太多，消费者需要更多的时间来处理，可能无怯及时进行下一个轮询来避免会话过期。如果出现这种情况， 可以把max.partitioin.fetch.bytes 值改小，或者延长会话过期时间。
1.5 fetch.min.bytes
消费者从服务器获取记录的最小字节数，broker收到消费者拉取数据的请求的时候，如果可用数据量小于设置的值，那么broker将会等待有足够可用的数据的时候才返回给消费者，这样可以降低消费者和broker的工作负载。
因为当主题不是很活跃的情况下，就不需要来来回回的处理消息，如果没有很多可用数据，但消费者的CPU 使用率却很高，那么就需要把该属性的值设得比默认值大。如果消费者的数量比较多，把该属性的值设置得大一点可以降低broker 的工作负载。
1.6 fetch.max.wait.ms
fetch.min.bytes设置了broker返回给消费者最小的数据量，而fetch.max.wait.ms设置的则是broker的等待时间，两个属性只要满足了任何一条，broker都会将数据返回给消费者，也就是说举个例子，fetch.min.bytes设置成1MB，fetch.max.wait.ms设置成1000ms，那么如果在1000ms时间内，如果数据量达到了1MB，broker将会把数据返回给消费者；如果已经过了1000ms，但是数据量还没有达到1MB，那么broker仍然会把当前积累的所有数据返回给消费者。
1.7 max.poll.records
控制单次调用call方法能够返回的记录数量，帮助控制在轮询里需要处理的数据量。
1.8 receive.buffer.bytes + send.buffer.bytes
socket 在读写数据时用到的TCP 缓冲区也可以设置大小。如果它们被设为-1 ，就使用操作系统的默认值。如果生产者或消费者与broker 处于不同的数据中心内，可以适当增大这些值，因为跨数据中心的网络一般都有比较高的延迟和比较低的带宽。
1.9 partition.assignment.strategy
分区分配策略，kafka有两个默认策略：
- Range：该策略会把主题的若干个连续的分区分配给消费者
- Robin：该策略把主题的所有分区逐个分配给消费者
分区策略默认是：org.apache.kafka.clients.consumer.RangeAssignor=>Range策略
org.apache.kafka.clients.consumer.RoundRobinAssignor=>Robin策略
1.10 client.id
Consumer进程的标识。如果设置一个人为可读的值，跟踪问题会比较方便。