Kafka主要參數總結

這篇文章主要介紹“Kafka主要參數總結”，在日常操作中，相信很多人在Kafka主要參數總結問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Kafka主要參數總結”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

############################# System #############################
#唯一標識在集群中的ID，要求是正數。
broker.id=0
#服務端口，默認9092
port=9092
#監聽地址，不設為所有地址
host.name=debugo01
 
# 處理網絡請求的最大線程數
num.network.threads=2
# 處理磁盤I/O的線程數
num.io.threads=8
# 一些后臺線程數
background.threads = 4
# 等待IO線程處理的請求隊列最大數
queued.max.requests = 500
 
#  socket的發送緩沖區（SO_SNDBUF）
socket.send.buffer.bytes=1048576
# socket的接收緩沖區 (SO_RCVBUF) 
socket.receive.buffer.bytes=1048576
# socket請求的最大字節數。為了防止內存溢出，message.max.bytes必然要小于
socket.request.max.bytes = 104857600
 
############################# Topic #############################
# 每個topic的分區個數，更多的partition會產生更多的segment file
num.partitions=2
# 是否允許自動創建topic ，若是false，就需要通過命令創建topic
auto.create.topics.enable =true
# 一個topic ，默認分區的replication個數 ，不能大于集群中broker的個數。
default.replication.factor =1
# 消息體的最大大小，單位是字節
message.max.bytes = 1000000
 
############################# ZooKeeper #############################
# Zookeeper quorum設置。如果有多個使用逗號分割
zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02,debugo03
# 連接zk的超時時間
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000
# ZooKeeper集群中leader和follower之間的同步實際
zookeeper.sync.time.ms = 2000
 
############################# Log #############################
#日志存放目錄，多個目錄使用逗號分割
log.dirs=/var/log/kafka
 
# 當達到下面的消息數量時，會將數據flush到日志文件中。默認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。默認3000ms
#log.flush.interval.ms=1000
# 檢查是否需要將日志flush的時間間隔
log.flush.scheduler.interval.ms = 3000
 
# 日志清理策略（delete|compact）
log.cleanup.policy = delete
# 日志保存時間 (hours|minutes)，默認為7天（168小時）。超過這個時間會根據policy處理數據。bytes和minutes無論哪個先達到都會觸發。
log.retention.hours=168
# 日志數據存儲的最大字節數。超過這個時間會根據policy處理數據。
#log.retention.bytes=1073741824
 
# 控制日志segment文件的大小，超出該大小則追加到一個新的日志segment文件中（-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
# 日志片段文件的檢查周期，查看它們是否達到了刪除策略的設置（log.retention.hours或log.retention.bytes）
log.retention.check.interval.ms=60000
 
# 是否開啟壓縮
log.cleaner.enable=false
# 對于壓縮的日志保留的最長時間
log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day
 
# 對于segment日志的索引文件大小限制
log.index.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024
#y索引計算的一個緩沖區，一般不需要設置。
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消息隊列的尺寸大小
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 ,若是設置為true,會關閉所有在這個broker上的leader，并轉移到其他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落后太多,將會認為此partition relicas已經失效。而一般情況下,因為網絡延遲等原因,總會導致replicas中消息同步滯后。如果消息嚴重滯后,leader將認為此relicas網絡延遲較大或者消息吞吐能力有限。在broker數量較少,或者網絡不足的環境中,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復制的socket緩存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024
# replicas每次獲取數據的最大字節數
replica.fetch.max.bytes = 1024 * 1024
# replicas同leader之間通信的最大等待時間，失敗了會重試
replica.fetch.wait.max.ms = 500
# 每一個fetch操作的最小數據尺寸,如果leader中尚未同步的數據不足此值,將會等待直到數據達到這個大小
replica.fetch.min.bytes =1
# leader中進行復制的線程數，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，會對分區進行重新的平衡
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信息的最大空間大小
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，若是沒有設置的話，會自增
consumer.id
# 一個用于跟蹤調查的ID ，最好同group.id相同
client.id = <group_id>
 
# 對于zookeeper集群的指定，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，查過這個時間就認為是無效的消費者
zookeeper.session.timeout.ms = 6000
# zookeeper的等待連接時間
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：拋出異常給consumer
auto.offset.reset = largest
 
# 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的接收緩存空間大小
socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024
#從每個分區fetch的消息大小限制
fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024
 
# true時，Consumer會在消費消息后將offset同步到zookeeper，這樣當Consumer失敗后，新的consumer就能從zookeeper獲取最新的offset
auto.commit.enable = true
# 自動提交的時間間隔
auto.commit.interval.ms = 60 * 1000
 
# 用于消費的最大數量的消息塊緩沖大小，每個塊可以等同于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, 該設置是嘗試的次數
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發送到消費端的最小數據，若是不滿足這個數值則會等待直到滿足指定大小。默認為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消息可用于消費，就拋出異常，默認-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
 
# 消費者獲取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面設置一個vip
metadata.broker.list
 
#消息的確認模式
# 0：不保證消息的到達確認，只管發送，低延遲但是會出現消息的丟失，在某個server失敗的情況下，有點像TCP
# 1：發送消息，并會等待leader 收到確認后，一定的可靠性
# -1：發送消息，等待leader收到確認，并進行復制操作后，才返回，最高的可靠性
request.required.acks = 0
 
# 消息發送的最長等待時間
request.timeout.ms = 10000
# socket的緩存大小
send.buffer.bytes=100*1024
# key的序列化方式，若是沒有設置，同serializer.class
key.serializer.class
# 分區的策略，默認是取模
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
# 消息的壓縮模式，默認是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
# 消息發送失敗后的重試次數
message.send.max.retries = 3
# 每次失敗后的間隔時間
retry.backoff.ms = 100
# 生產者定時更新topic元信息的時間間隔 ，若是設置為0，那么會在每個消息發送后都去更新數據
topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000
# 用戶隨意指定，但是不能重復，主要用于跟蹤記錄消息
client.id=""
 
# 異步模式下緩沖數據的最大時間。例如設置為100則會集合100ms內的消息后發送，這樣會提高吞吐量，但是會增加消息發送的延時
queue.buffering.max.ms = 5000
# 異步模式下緩沖的最大消息數，同上
queue.buffering.max.messages = 10000
# 異步模式下，消息進入隊列的等待時間。若是設置為0，則消息不等待，如果進入不了隊列，則直接被拋棄
queue.enqueue.timeout.ms = -1
# 異步模式下，每次發送的消息數，當queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms滿足條件之一時producer會觸發發送。
batch.num.messages=200

到此，關于“Kafka主要參數總結”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！