Kafka參數詳解
每個kafka broker中配置文件server.properties默認必須配置的屬性如下：
broker.id=0
num.network.threads=2
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=1048576
socket.receive.buffer.bytes=1048576
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=2
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=60000
log.cleaner.enable=false
zookeeper.connect=localhost:2181
系統參數
#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
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
# 一些后台線程數
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必然要小於
socket.request.max.bytes = 104857600
Topic參數
# 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 ，不能大於集群中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參數
# 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
日志參數
#日志存放目錄，多個目錄使用逗號分割
log.dirs=/var/log/kafka
# 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
# 對於壓縮的日志保留的最長時間
log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day
# 對於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
副本參數
# 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
消費者參數
# 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
# 一個用於跟蹤調查的ID ，最好同group.id相同
client.id = <group_id>
# 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
# 用於消費的最大數量的消息塊緩沖大小，每個塊可以等同於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於消費，就拋出異常，默認-1表示不受限
consumer.timeout.ms = -1
生產者參數
# 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，並會等待leader 收到確認后，一定的可靠性
# -1：發送消息，等待leader收到確認，並進行復制操作后，才返回，最高的可靠性
request.required.acks = 0
# 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
server.properties中所有配置參數說明(解釋)如下列表：
| 參數 |
說明(解釋) |
| broker.id =0 |
每一個broker在集群中的唯一表示，要求是正數。當該服務器的IP地址發生改變時，broker.id沒有變化，則不會影響consumers的消息情況 |
| log.dirs=/data/kafka-logs |
kafka數據的存放地址，多個地址的話用逗號分割/data/kafka-logs-1，/data/kafka-logs-2 |
| port =9092 |
broker server服務端口 |
| message.max.bytes =6525000 |
表示消息體的最大大小，單位是字節 |
| num.network.threads =4 |
broker處理消息的最大線程數，一般情況下不需要去修改 |
| num.io.threads =8 |
broker處理磁盤IO的線程數，數值應該大於你的硬盤數 |
| background.threads =4 |
一些后台任務處理的線程數，例如過期消息文件的刪除等，一般情況下不需要去做修改 |
| queued.max.requests =500 |
等待IO線程處理的請求隊列最大數，若是等待IO的請求超過這個數值，那么會停止接受外部消息，應該是一種自我保護機制。 |
| host.name |
broker的主機地址，若是設置了，那么會綁定到這個地址上，若是沒有，會綁定到所有的接口上，並將其中之一發送到ZK，一般不設置 |
| socket.send.buffer.bytes=100*1024 |
socket的發送緩沖區，socket的調優參數SO_SNDBUFF |
| socket.receive.buffer.bytes =100*1024 |
socket的接受緩沖區，socket的調優參數SO_RCVBUFF |
| socket.request.max.bytes =100*1024*1024 |
socket請求的最大數值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小於socket.request.max.bytes，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.segment.bytes =1024*1024*1024 |
topic的分區是以一堆segment文件存儲的，這個控制每個segment的大小，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.roll.hours =24*7 |
這個參數會在日志segment沒有達到log.segment.bytes設置的大小，也會強制新建一個segment會被 topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.cleanup.policy = delete |
日志清理策略選擇有：delete和compact主要針對過期數據的處理，或是日志文件達到限制的額度，會被 topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.retention.minutes=3days |
數據存儲的最大時間超過這個時間會根據log.cleanup.policy設置的策略處理數據，也就是消費端能夠多久去消費數據 log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求，都會執行刪除，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.retention.bytes=-1 |
topic每個分區的最大文件大小，一個topic的大小限制 =分區數*log.retention.bytes。-1沒有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一個達到要求，都會執行刪除，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.retention.check.interval.ms=5minutes |
文件大小檢查的周期時間，是否處罰 log.cleanup.policy中設置的策略 |
| log.cleaner.enable=false |
是否開啟日志壓縮 |
| log.cleaner.threads = 2 |
日志壓縮運行的線程數 |
| log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None |
日志壓縮時候處理的最大大小 |
| log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024 |
日志壓縮去重時候的緩存空間，在空間允許的情況下，越大越好 |
| log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 |
日志清理時候用到的IO塊大小一般不需要修改 |
| log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 |
日志清理中hash表的擴大因子一般不需要修改 |
| log.cleaner.backoff.ms =15000 |
檢查是否處罰日志清理的間隔 |
| log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 |
日志清理的頻率控制，越大意味着更高效的清理，同時會存在一些空間上的浪費，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.cleaner.delete.retention.ms =1day |
對於壓縮的日志保留的最長時間，也是客戶端消費消息的最長時間，同log.retention.minutes的區別在於一個控制未壓縮數據，一個控制壓縮后的數據。會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.index.size.max.bytes =10*1024*1024 |
對於segment日志的索引文件大小限制，會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
| log.index.interval.bytes =4096 |
當執行一個fetch操作后，需要一定的空間來掃描最近的offset大小，設置越大，代表掃描速度越快，但是也更好內存，一般情況下不需要搭理這個參數 |
| log.flush.interval.messages=None |
log文件”sync”到磁盤之前累積的消息條數,因為磁盤IO操作是一個慢操作,但又是一個”數據可靠性"的必要手段,所以此參數的設置,需要在"數據可靠性"與"性能"之間做必要的權衡.如果此值過大,將會導致每次"fsync"的時間較長(IO阻塞),如果此值過小,將會導致"fsync"的次數較多,這也意味着整體的client請求有一定的延遲.物理server故障,將會導致沒有fsync的消息丟失. |
| log.flush.scheduler.interval.ms =3000 |
檢查是否需要固化到硬盤的時間間隔 |
| log.flush.interval.ms = None |
僅僅通過interval來控制消息的磁盤寫入時機,是不足的.此參數用於控制"fsync"的時間間隔,如果消息量始終沒有達到閥值,但是離上一次磁盤同步的時間間隔達到閥值,也將觸發. |
| log.delete.delay.ms =60000 |
文件在索引中清除后保留的時間一般不需要去修改 |
| log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 |
控制上次固化硬盤的時間點，以便於數據恢復一般不需要去修改 |
| auto.create.topics.enable =true |
是否允許自動創建topic，若是false，就需要通過命令創建topic |
| default.replication.factor =1 |
是否允許自動創建topic，若是false，就需要通過命令創建topic |
| num.partitions =1 |
每個topic的分區個數，若是在topic創建時候沒有指定的話會被topic創建時的指定參數覆蓋 |
|
|
|
| 以下是kafka中Leader,replicas配置參數 |
|
| controller.socket.timeout.ms =30000 |
partition leader與replicas之間通訊時,socket的超時時間 |
| controller.message.queue.size=10 |
partition leader與replicas數據同步時,消息的隊列尺寸 |
| replica.lag.time.max.ms =10000 |
replicas響應partition leader的最長等待時間，若是超過這個時間，就將replicas列入ISR(in-sync replicas)，並認為它是死的，不會再加入管理中 |
| replica.lag.max.messages =4000 |
如果follower落后與leader太多,將會認為此follower[或者說partition relicas]已經失效 ##通常,在follower與leader通訊時,因為網絡延遲或者鏈接斷開,總會導致replicas中消息同步滯后 ##如果消息之后太多,leader將認為此follower網絡延遲較大或者消息吞吐能力有限,將會把此replicas遷移 ##到其他follower中. ##在broker數量較少,或者網絡不足的環境中,建議提高此值. |
| replica.socket.timeout.ms=30*1000 |
follower與leader之間的socket超時時間 |
| replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024 |
leader復制時候的socket緩存大小 |
| replica.fetch.max.bytes =1024*1024 |
replicas每次獲取數據的最大大小 |
| replica.fetch.wait.max.ms =500 |
replicas同leader之間通信的最大等待時間，失敗了會重試 |
| replica.fetch.min.bytes =1 |
fetch的最小數據尺寸,如果leader中尚未同步的數據不足此值,將會阻塞,直到滿足條件 |
| num.replica.fetchers=1 |
leader進行復制的線程數，增大這個數值會增加follower的IO |
| replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000 |
每個replica檢查是否將最高水位進行固化的頻率 |
| controlled.shutdown.enable =false |
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，並轉移到其他broker |
| controlled.shutdown.max.retries =3 |
控制器關閉的嘗試次數 |
| controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000 |
每次關閉嘗試的時間間隔 |
| leader.imbalance.per.broker.percentage =10 |
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.check.interval.seconds =300 |
檢查leader是否不平衡的時間間隔 |
| offset.metadata.max.bytes |
客戶端保留offset信息的最大空間大小 |
| kafka中zookeeper參數配置 |
|
| zookeeper.connect = localhost:2181 |
zookeeper集群的地址，可以是多個，多個之間用逗號分割hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 |
| zookeeper.session.timeout.ms=6000 |
ZooKeeper的最大超時時間，就是心跳的間隔，若是沒有反映，那么認為已經死了，不易過大 |
| zookeeper.connection.timeout.ms =6000 |
ZooKeeper的連接超時時間 |
| zookeeper.sync.time.ms =2000 |
ZooKeeper集群中leader和follower之間的同步實際那 |
kafka命令和參數
1.查看topic的詳細信息 ./kafka-topics.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -describe -topic testKJ1 2、為topic增加副本 ./kafka-reassign-partitions.sh -zookeeper 127.0.0.1:2181 -reassignment-json-file json/partitions-to-move.json -execute 3、創建topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testKJ1 4、為topic增加partition ./bin/kafka-topics.sh –zookeeper 127.0.0.1:2181 –alter –partitions 20 –topic testKJ1 5、kafka生產者客戶端命令 ./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic testKJ1 6、kafka消費者客戶端命令 ./kafka-console-consumer.sh -zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic testKJ1 7、kafka服務啟動 ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties 8、下線broker ./kafka-run-class.sh kafka.admin.ShutdownBroker --zookeeper 127.0.0.1:2181 --broker #brokerId# --num.retries 3 --retry.interval.ms 60 shutdown broker 9、刪除topic ./kafka-run-class.sh kafka.admin.DeleteTopicCommand --topic testKJ1 --zookeeper 127.0.0.1:2181 ./kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --delete --topic testKJ1 10、查看consumer組內消費的offset ./kafka-run-class.sh kafka.tools.ConsumerOffsetChecker --zookeeper localhost:2181 --group test --topic testKJ1
1，刪除操作：
$bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --delete --topic first
默認是標記刪除，如果要真的刪除，需要設置：delete.topic.enable=true
2，創建一個主題，該主題有三個分區，有兩個副本
$bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --create --topic first --partitions 3 --replication-factor 2
3，查看當前有多少主題：
$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --list
first
因為主題相關的信息都存儲在zookeeper中，所以我們需要連接到zookeeper集群，獲取到主題相關的數據
4，查看某個topic的詳情：
$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --describe --topic first Topic:first PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: first Partition: 0 Leader: 9 Replicas: 9,10 Isr: 9,10 Topic: first Partition: 1 Leader: 10 Replicas: 10,8 Isr: 10,8 Topic: first Partition: 2 Leader: 8 Replicas: 8,9 Isr: 8,9
這里，主題是名稱是first，分區0，的leader在9上，副本在9 和10 上，分區1的leader在10上，副本在8和10 上；分區2的leader在8上，副本在8,9 上；ISR：in sync replication，正在同步的副本；
如此此時我們kill掉10；
bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --describe --topic first Topic:first PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: first Partition: 0 Leader: 9 Replicas: 9,10 Isr: 9 Topic: first Partition: 1 Leader: 8 Replicas: 10,8 Isr: 8 Topic: first Partition: 2 Leader: 8 Replicas: 8,9 Isr: 8,9
此時，分區1的leader變為8等待一會時間之后，分區會自平衡，所謂的自平衡就是leader均勻的分布，在本題中就是partition2的leader會重新恢復為10
5，生產數據：數據的生產和zookeeper沒有關系
$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop108:9092 --topic first >hello >kafka
生產數據的時候需要獲得消息隊列集群的broker，這樣才能知道生產完畢的數據放在哪里，所以需要指定kafka消息隊列的集群在集群通信的端口號。c除此之外，還需要指定該數據是在哪個分區的。
6，數據的消費，需要連接到zookeeper，這樣才能獲取上次消費的offset，從而決定從哪里消費，還要指定消費的主題
[isea@hadoop108 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop108:2181 --from-beginning -topic first
hello
kafka
在生產者中生產數據之后，在消費者端能夠接收到數據
我們在查看一下數據：
[isea@hadoop108 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop108:2181 --describe --topic first Topic:first PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs: Topic: first Partition: 0 Leader: 9 Replicas: 9,10 Isr: 9,10 Topic: first Partition: 1 Leader: 10 Replicas: 10,8 Isr: 8,10 Topic: first Partition: 2 Leader: 8 Replicas: 8,9 Isr: 8,9
當前的機器是8，分區2的數據，保存了兩份，在8 9 兩台機器上，leader在8，所以我們查看一下logs下的first2，下面是有數據的，為kafka；
[isea@hadoop108 first-2]$ strings 00000000000000000000.log
kafka
對於分區0 ，在9 10 機器上有數據信息，leader在9上，所以查看一下logs下面的first0，有數據為hello
hello[isea@hadoop109 first-0]$ strings 00000000000000000000.log
hello
分析：我們產生的消息是 hello 和 kafka，這是一份完整的數據被標記為first主題，該first主題有三個分區，被標記為first主題的每一粒數據，進入消息隊列的時候將會被存儲到這三個分區中的一個，這里hello被存儲到了分區0，分區0在9號機器上，同時分區0還有一個備份在10號機器上；而kafka被存儲到了分區1，在10號機器上，同時分區1在8號機器上還有一個備份
在kafka0.9及其之后，kafka消費者做了相應的變化，將原本放在zookeeper中的offset數據放在了kafka的集群本地，於是我們還可以使用下面的客戶端命令來進行消費：
[isea@hadoop101 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop101:9092 --topic first
hello
kafka
此時我們在查看一下log日志的：
[isea@hadoop101 logs]$ tree . ├── cleaner-offset-checkpoint ├── __consumer_offsets-0 │ ├── 00000000000000000000.index │ ├── 00000000000000000000.log │ ├── 00000000000000000000.timeindex │ └── leader-epoch-checkpoint
發現offset的信息存儲在了log中，而且偏移量的信息保存在了集群中，也即所有的機器中，但是整個集群合起來是所有的偏移量的信息。
參考：
https://www.jianshu.com/p/49f23183a6a3
https://www.jb51.net/article/99923.htm