這篇文章主要介紹“Kafka主要參數(shù)總結(jié)”，在日常操作中，相信很多人在Kafka主要參數(shù)總結(jié)問(wèn)題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡(jiǎn)單好用的操作方法，希望對(duì)大家解答”Kafka主要參數(shù)總結(jié)”的疑惑有所幫助！接下來(lái)，請(qǐng)跟著小編一起來(lái)學(xué)習(xí)吧！

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############################# System #############################
#唯一標(biāo)識(shí)在集群中的ID，要求是正數(shù)。
broker.id=0
#服務(wù)端口，默認(rèn)9092
port=9092
#監(jiān)聽(tīng)地址，不設(shè)為所有地址
host.name=debugo01
 
# 處理網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求的最大線程數(shù)
num.network.threads=2
# 處理磁盤(pán)I/O的線程數(shù)
num.io.threads=8
# 一些后臺(tái)線程數(shù)
background.threads = 4
# 等待IO線程處理的請(qǐng)求隊(duì)列最大數(shù)
queued.max.requests = 500
 
#  socket的發(fā)送緩沖區(qū)（SO_SNDBUF）
socket.send.buffer.bytes=1048576
# socket的接收緩沖區(qū) (SO_RCVBUF) 
socket.receive.buffer.bytes=1048576
# socket請(qǐng)求的最大字節(jié)數(shù)。為了防止內(nèi)存溢出，message.max.bytes必然要小于
socket.request.max.bytes = 104857600
 
############################# Topic #############################
# 每個(gè)topic的分區(qū)個(gè)數(shù)，更多的partition會(huì)產(chǎn)生更多的segment file
num.partitions=2
# 是否允許自動(dòng)創(chuàng)建topic ，若是false，就需要通過(guò)命令創(chuàng)建topic
auto.create.topics.enable =true
# 一個(gè)topic ，默認(rèn)分區(qū)的replication個(gè)數(shù) ，不能大于集群中broker的個(gè)數(shù)。
default.replication.factor =1
# 消息體的最大大小，單位是字節(jié)
message.max.bytes = 1000000
 
############################# ZooKeeper #############################
# Zookeeper quorum設(shè)置。如果有多個(gè)使用逗號(hào)分割
zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02,debugo03
# 連接zk的超時(shí)時(shí)間
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000
# ZooKeeper集群中l(wèi)eader和follower之間的同步實(shí)際
zookeeper.sync.time.ms = 2000
 
############################# Log #############################
#日志存放目錄，多個(gè)目錄使用逗號(hào)分割
log.dirs=/var/log/kafka
 
# 當(dāng)達(dá)到下面的消息數(shù)量時(shí)，會(huì)將數(shù)據(jù)flush到日志文件中。默認(rèn)10000
#log.flush.interval.messages=10000
# 當(dāng)達(dá)到下面的時(shí)間(ms)時(shí)，執(zhí)行一次強(qiáng)制的flush操作。interval.ms和interval.messages無(wú)論哪個(gè)達(dá)到，都會(huì)flush。默認(rèn)3000ms
#log.flush.interval.ms=1000
# 檢查是否需要將日志flush的時(shí)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(shí)間 (hours|minutes)，默認(rèn)為7天（168小時(shí)）。超過(guò)這個(gè)時(shí)間會(huì)根據(jù)policy處理數(shù)據(jù)。bytes和minutes無(wú)論哪個(gè)先達(dá)到都會(huì)觸發(fā)。
log.retention.hours=168
# 日志數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的最大字節(jié)數(shù)。超過(guò)這個(gè)時(shí)間會(huì)根據(jù)policy處理數(shù)據(jù)。
#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(gè)新的日志segment文件中（-1表示沒(méi)有限制）
log.segment.bytes=536870912
# 當(dāng)達(dá)到下面時(shí)間，會(huì)強(qiáng)制新建一個(gè)segment
log.roll.hours = 24*7
# 日志片段文件的檢查周期，查看它們是否達(dá)到了刪除策略的設(shè)置（log.retention.hours或log.retention.bytes）
log.retention.check.interval.ms=60000
 
# 是否開(kāi)啟壓縮
log.cleaner.enable=false
# 對(duì)于壓縮的日志保留的最長(zhǎng)時(shí)間
log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day
 
# 對(duì)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(jì)算的一個(gè)緩沖區(qū)，一般不需要設(shè)置。
log.index.interval.bytes = 4096
 
############################# replica #############################
# partition management controller 與replicas之間通訊的超時(shí)時(shí)間
controller.socket.timeout.ms = 30000
# controller-to-broker-channels消息隊(duì)列的尺寸大小
controller.message.queue.size=10
# replicas響應(yīng)leader的最長(zhǎng)等待時(shí)間，若是超過(guò)這個(gè)時(shí)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(guān)閉broker ,若是設(shè)置為true,會(huì)關(guān)閉所有在這個(gè)broker上的leader，并轉(zhuǎn)移到其他broker
controlled.shutdown.enable = false
# 控制器關(guān)閉的嘗試次數(shù)
controlled.shutdown.max.retries = 3
# 每次關(guān)閉嘗試的時(shí)間間隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms = 5000
 
# 如果relicas落后太多,將會(huì)認(rèn)為此partition relicas已經(jīng)失效。而一般情況下,因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)延遲等原因,總會(huì)導(dǎo)致replicas中消息同步滯后。如果消息嚴(yán)重滯后,leader將認(rèn)為此relicas網(wǎng)絡(luò)延遲較大或者消息吞吐能力有限。在broker數(shù)量較少,或者網(wǎng)絡(luò)不足的環(huán)境中,建議提高此值.
replica.lag.max.messages = 4000
#leader與relicas的socket超時(shí)時(shí)間
replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000
# leader復(fù)制的socket緩存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024
# replicas每次獲取數(shù)據(jù)的最大字節(jié)數(shù)
replica.fetch.max.bytes = 1024 * 1024
# replicas同leader之間通信的最大等待時(shí)間，失敗了會(huì)重試
replica.fetch.wait.max.ms = 500
# 每一個(gè)fetch操作的最小數(shù)據(jù)尺寸,如果leader中尚未同步的數(shù)據(jù)不足此值,將會(huì)等待直到數(shù)據(jù)達(dá)到這個(gè)大小
replica.fetch.min.bytes =1
# leader中進(jìn)行復(fù)制的線程數(shù)，增大這個(gè)數(shù)值會(huì)增加relipca的IO
num.replica.fetchers = 1
# 每個(gè)replica將最高水位進(jìn)行flush的時(shí)間間隔
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = 5000
 
# 是否自動(dòng)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(guò)這個(gè)數(shù)值，會(huì)對(duì)分區(qū)進(jìn)行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage = 10
# 檢查leader是否不平衡的時(shí)間間隔
leader.imbalance.check.interval.seconds = 300
# 客戶(hù)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(fèi)者的ID，若是沒(méi)有設(shè)置的話(huà)，會(huì)自增
consumer.id
# 一個(gè)用于跟蹤調(diào)查的ID ，最好同group.id相同
client.id = <group_id>
 
# 對(duì)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(shí)時(shí)間，查過(guò)這個(gè)時(shí)間就認(rèn)為是無(wú)效的消費(fèi)者
zookeeper.session.timeout.ms = 6000
# zookeeper的等待連接時(shí)間
zookeeper.connection.timeout.ms = 6000
# zookeeper的follower同leader的同步時(shí)間
zookeeper.sync.time.ms = 2000
# 當(dāng)zookeeper中沒(méi)有初始的offset時(shí)，或者超出offset上限時(shí)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(shí)時(shí)間，實(shí)際的超時(shí)時(shí)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(gè)分區(qū)fetch的消息大小限制
fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024
 
# true時(shí)，Consumer會(huì)在消費(fèi)消息后將offset同步到zookeeper，這樣當(dāng)Consumer失敗后，新的consumer就能從zookeeper獲取最新的offset
auto.commit.enable = true
# 自動(dòng)提交的時(shí)間間隔
auto.commit.interval.ms = 60 * 1000
 
# 用于消費(fèi)的最大數(shù)量的消息塊緩沖大小，每個(gè)塊可以等同于fetch.message.max.bytes中數(shù)值
queued.max.message.chunks = 10
 
# 當(dāng)有新的consumer加入到group時(shí),將嘗試reblance,將partitions的消費(fèi)端遷移到新的consumer中, 該設(shè)置是嘗試的次數(shù)
rebalance.max.retries = 4
# 每次reblance的時(shí)間間隔
rebalance.backoff.ms = 2000
# 每次重新選舉leader的時(shí)間
refresh.leader.backoff.ms
 
# server發(fā)送到消費(fèi)端的最小數(shù)據(jù)，若是不滿(mǎn)足這個(gè)數(shù)值則會(huì)等待直到滿(mǎn)足指定大小。默認(rèn)為1表示立即接收。
fetch.min.bytes = 1
# 若是不滿(mǎn)足fetch.min.bytes時(shí)，等待消費(fèi)端請(qǐng)求的最長(zhǎng)等待時(shí)間
fetch.wait.max.ms = 100
# 如果指定時(shí)間內(nèi)沒(méi)有新消息可用于消費(fèi)，就拋出異常，默認(rèn)-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(fèi)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(shè)置一個(gè)vip
metadata.broker.list
 
#消息的確認(rèn)模式
# 0：不保證消息的到達(dá)確認(rèn)，只管發(fā)送，低延遲但是會(huì)出現(xiàn)消息的丟失，在某個(gè)server失敗的情況下，有點(diǎn)像TCP
# 1：發(fā)送消息，并會(huì)等待leader 收到確認(rèn)后，一定的可靠性
# -1：發(fā)送消息，等待leader收到確認(rèn)，并進(jìn)行復(fù)制操作后，才返回，最高的可靠性
request.required.acks = 0
 
# 消息發(fā)送的最長(zhǎng)等待時(shí)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(méi)有設(shè)置，同serializer.class
key.serializer.class
# 分區(qū)的策略，默認(rèn)是取模
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
# 消息的壓縮模式，默認(rèn)是none，可以有g(shù)zip和snappy
compression.codec = none
# 可以針對(duì)默寫(xiě)特定的topic進(jìn)行壓縮
compressed.topics=null
# 消息發(fā)送失敗后的重試次數(shù)
message.send.max.retries = 3
# 每次失敗后的間隔時(shí)間
retry.backoff.ms = 100
# 生產(chǎn)者定時(shí)更新topic元信息的時(shí)間間隔 ，若是設(shè)置為0，那么會(huì)在每個(gè)消息發(fā)送后都去更新數(shù)據(jù)
topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000
# 用戶(hù)隨意指定，但是不能重復(fù)，主要用于跟蹤記錄消息
client.id=""
 
# 異步模式下緩沖數(shù)據(jù)的最大時(shí)間。例如設(shè)置為100則會(huì)集合100ms內(nèi)的消息后發(fā)送，這樣會(huì)提高吞吐量，但是會(huì)增加消息發(fā)送的延時(shí)
queue.buffering.max.ms = 5000
# 異步模式下緩沖的最大消息數(shù)，同上
queue.buffering.max.messages = 10000
# 異步模式下，消息進(jìn)入隊(duì)列的等待時(shí)間。若是設(shè)置為0，則消息不等待，如果進(jìn)入不了隊(duì)列，則直接被拋棄
queue.enqueue.timeout.ms = -1
# 異步模式下，每次發(fā)送的消息數(shù)，當(dāng)queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms滿(mǎn)足條件之一時(shí)producer會(huì)觸發(fā)發(fā)送。
batch.num.messages=200

到此，關(guān)于“Kafka主要參數(shù)總結(jié)”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實(shí)踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)，請(qǐng)繼續(xù)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站，小編會(huì)繼續(xù)努力為大家?guī)?lái)更多實(shí)用的文章！

當(dāng)前題目：Kafka主要參數(shù)總結(jié)
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