这篇文章主要介绍“Kafka主要参数总结”，在日常操作中，相信很多人在Kafka主要参数总结问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Kafka主要参数总结”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID，要求是正数。 broker.id=0 #服务端口，默认9092 port=9092 #监听地址，不设为所有地址 host.name=debugo01 # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads=2 # 处理磁盘I/O的线程数 num.io.threads=8 # 一些后台线程数 background.threads = 4 # 等待IO线程处理的请求队列最大数 queued.max.requests = 500 # socket的发送缓冲区（SO_SNDBUF） socket.send.buffer.bytes=1048576 # socket的接收缓冲区 (SO_RCVBUF) socket.receive.buffer.bytes=1048576 # socket请求的最大字节数。为了防止内存溢出，message.max.bytes必然要小于 socket.request.max.bytes = 104857600 ############################# Topic ############################# # 每个topic的分区个数，更多的partition会产生更多的segment file num.partitions=2 # 是否允许自动创建topic ，若是false，就需要通过命令创建topic auto.create.topics.enable =true # 一个topic ，默认分区的replication个数 ，不能大于集群中broker的个数。 default.replication.factor =1 # 消息体的最大大小，单位是字节 message.max.bytes = 1000000 ############################# ZooKeeper ############################# # Zookeeper quorum设置。如果有多个使用逗号分割 zookeeper.connect=debugo01:2181,debugo02,debugo03 # 连接zk的超时时间 zookeeper.connection.timeout.ms=1000000 # ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际 zookeeper.sync.time.ms = 2000 ############################# Log ############################# #日志存放目录，多个目录使用逗号分割 log.dirs=/var/log/kafka # 当达到下面的消息数量时，会将数据flush到日志文件中。默认10000 #log.flush.interval.messages=10000 # 当达到下面的时间(ms)时，执行一次强制的flush操作。interval.ms和interval.messages无论哪个达到，都会flush。默认3000ms #log.flush.interval.ms=1000 # 检查是否需要将日志flush的时间间隔 log.flush.scheduler.interval.ms = 3000 # 日志清理策略（delete|compact） log.cleanup.policy = delete # 日志保存时间 (hours|minutes)，默认为7天（168小时）。超过这个时间会根据policy处理数据。bytes和minutes无论哪个先达到都会触发。 log.retention.hours=168 # 日志数据存储的最大字节数。超过这个时间会根据policy处理数据。 #log.retention.bytes=1073741824 # 控制日志segment文件的大小，超出该大小则追加到一个新的日志segment文件中（-1表示没有限制） log.segment.bytes=536870912 # 当达到下面时间，会强制新建一个segment log.roll.hours = 24*7 # 日志片段文件的检查周期，查看它们是否达到了删除策略的设置（log.retention.hours或log.retention.bytes） log.retention.check.interval.ms=60000 # 是否开启压缩 log.cleaner.enable=false # 对于压缩的日志保留的最长时间 log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day # 对于segment日志的索引文件大小限制 log.index.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024 #y索引计算的一个缓冲区，一般不需要设置。 log.index.interval.bytes = 4096 ############################# replica ############################# # partition management controller 与replicas之间通讯的超时时间 controller.socket.timeout.ms = 30000 # controller-to-broker-channels消息队列的尺寸大小 controller.message.queue.size=10 # replicas响应leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas排除在管理之外 replica.lag.time.max.ms = 10000 # 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.enable = false # 控制器关闭的尝试次数 controlled.shutdown.max.retries = 3 # 每次关闭尝试的时间间隔 controlled.shutdown.retry.backoff.ms = 5000 # 如果relicas落后太多,将会认为此partition relicas已经失效。而一般情况下,因为网络延迟等原因,总会导致replicas中消息同步滞后。如果消息严重滞后,leader将认为此relicas网络延迟较大或者消息吞吐能力有限。在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值. replica.lag.max.messages = 4000 #leader与relicas的socket超时时间 replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000 # leader复制的socket缓存大小 replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 # replicas每次获取数据的最大字节数 replica.fetch.max.bytes = 1024 * 1024 # replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试 replica.fetch.wait.max.ms = 500 # 每一个fetch操作的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会等待直到数据达到这个大小 replica.fetch.min.bytes =1 # leader中进行复制的线程数，增大这个数值会增加relipca的IO num.replica.fetchers = 1 # 每个replica将最高水位进行flush的时间间隔 replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = 5000 # 是否自动平衡broker之间的分配策略 auto.leader.rebalance.enable = false # 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.per.broker.percentage = 10 # 检查leader是否不平衡的时间间隔 leader.imbalance.check.interval.seconds = 300 # 客户端保留offset信息的最大空间大小 offset.metadata.max.bytes = 1024 #############################Consumer ############################# # Consumer端核心的配置是group.id、zookeeper.connect # 决定该Consumer归属的唯一组ID，By setting the same group id multiple processes indicate that they are all part of the same consumer group. 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 =# 对于zookeeper集群的指定，必须和broker使用同样的zk配置 zookeeper.connect=debugo01:2182,debugo02:2182,debugo03:2182 # zookeeper的心跳超时时间，查过这个时间就认为是无效的消费者 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，或者超出offset上限时的处理方式 。 # smallest ：重置为最小值 # largest:重置为最大值 # anything else：抛出异常给consumer auto.offset.reset = largest # socket的超时时间，实际的超时时间为max.fetch.wait + socket.timeout.ms. socket.timeout.ms= 30 * 1000 # socket的接收缓存空间大小 socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 #从每个分区fetch的消息大小限制 fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024 # true时，Consumer会在消费消息后将offset同步到zookeeper，这样当Consumer失败后，新的consumer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 # 用于消费的最大数量的消息块缓冲大小，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,将尝试reblance,将partitions的消费端迁移到新的consumer中, 该设置是尝试的次数 rebalance.max.retries = 4 # 每次reblance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直到满足指定大小。默认为1表示立即接收。 fetch.min.bytes = 1 # 若是不满足fetch.min.bytes时，等待消费端请求的最长等待时间 fetch.wait.max.ms = 100 # 如果指定时间内没有新消息可用于消费，就抛出异常，默认-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 # 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面设置一个vip metadata.broker.list #消息的确认模式 # 0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP # 1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性 # -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性 request.required.acks = 0 # 消息发送的最长等待时间 request.timeout.ms = 10000 # socket的缓存大小 send.buffer.bytes=100*1024 # key的序列化方式，若是没有设置，同serializer.class key.serializer.class # 分区的策略，默认是取模 partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner # 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy compression.codec = none # 可以针对默写特定的topic进行压缩 compressed.topics=null # 消息发送失败后的重试次数 message.send.max.retries = 3 # 每次失败后的间隔时间 retry.backoff.ms = 100 # 生产者定时更新topic元信息的时间间隔 ，若是设置为0，那么会在每个消息发送后都去更新数据 topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000 # 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息 client.id="" # 异步模式下缓冲数据的最大时间。例如设置为100则会集合100ms内的消息后发送，这样会提高吞吐量，但是会增加消息发送的延时 queue.buffering.max.ms = 5000 # 异步模式下缓冲的最大消息数，同上 queue.buffering.max.messages = 10000 # 异步模式下，消息进入队列的等待时间。若是设置为0，则消息不等待，如果进入不了队列，则直接被抛弃 queue.enqueue.timeout.ms = -1 # 异步模式下，每次发送的消息数，当queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms满足条件之一时producer会触发发送。 batch.num.messages=200
到此，关于“Kafka主要参数总结”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
