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本篇文章給大家分享的是有關分布式消息隊列kafka的配置文件是怎么樣的,小編覺得挺實用的,因此分享給大家學習,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲,話不多說,跟著小編一起來看看吧。
kafka的配置分為 broker、producter、consumer三個不同的配置
最為核心的三個配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。
------------------------------------------- 系統 相關 ------------------------------------------- ##每一個broker在集群中的唯一標示,要求是正數。在改變IP地址,不改變broker.id的話不會影響consumers broker.id = 1 ##kafka數據的存放地址,多個地址的話用逗號分割 /tmp/kafka-logs-1,/tmp/kafka-logs-2 log.dirs = /tmp/kafka-logs ##提供給客戶端響應的端口 port = 6667 ##消息體的最大大小,單位是字節 message.max.bytes = 1000000 ## broker 處理消息的最大線程數,一般情況下不需要去修改 num.network.threads = 3 ## broker處理磁盤IO 的線程數 ,數值應該大于你的硬盤數 num.io.threads = 8 ## 一些后臺任務處理的線程數,例如過期消息文件的刪除等,一般情況下不需要去做修改 background.threads = 4 ## 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,算是一種自我保護機制 queued.max.requests = 500 ##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,并將其中之一發送到ZK,一般不設置 host.name ## 打廣告的地址,若是設置的話,會提供給producers, consumers,其他broker連接,具體如何使用還未深究 advertised.host.name ## 廣告地址端口,必須不同于port中的設置 advertised.port ## socket的發送緩沖區,socket的調優參數SO_SNDBUFF socket.send.buffer.bytes = 100 * 1024 ## socket的接受緩沖區,socket的調優參數SO_RCVBUFF socket.receive.buffer.bytes = 100 * 1024 ## socket請求的最大數值,防止serverOOM,message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes,會被topic創建時的指定參數覆蓋 socket.request.max.bytes = 100 * 1024 * 1024 ------------------------------------------- LOG 相關 ------------------------------------------- ## 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.segment.bytes = 1024 * 1024 * 1024 ## 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.roll.hours = 24*7 ## 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.cleanup.policy = delete ## 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.minutes=7 days ## 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 沒有大小限制 ## 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 ## 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.retention.check.interval.ms=5 minutes ## 是否開啟日志壓縮 log.cleaner.enable=false ## 日志壓縮運行的線程數 log.cleaner.threads =1 ## 日志壓縮時候處理的最大大小 log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None ## 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.dedupe.buffer.size=500*1024*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.size=512*1024 ## 日志清理中hash表的擴大因子 一般不需要修改 log.cleaner.io.buffer.load.factor = 0.9 ## 檢查是否處罰日志清理的間隔 log.cleaner.backoff.ms =15000 ## 日志清理的頻率控制,越大意味著更高效的清理,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.min.cleanable.ratio=0.5 ## 對于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的區別在于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.cleaner.delete.retention.ms = 1 day ## 對于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.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024 ## 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.index.interval.bytes = 4096 ## 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,這也意味著整體的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.interval.messages=None ## 檢查是否需要固化到硬盤的時間間隔 log.flush.scheduler.interval.ms = 3000 ## 僅僅通過interval來控制消息的磁盤寫入時機,是不足的. ## 此參數用于控制"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.flush.interval.ms = None ## 文件在索引中清除后保留的時間 一般不需要去修改 log.delete.delay.ms = 60000 ## 控制上次固化硬盤的時間點,以便于數據恢復 一般不需要去修改 log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 ------------------------------------------- TOPIC 相關 ------------------------------------------- ## 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 ,不得大于集群中broker的個數 default.replication.factor =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 num.partitions = 1 實例 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic replicated-topic :名稱replicated-topic有一個分區,分區被復制到三個broker上。 ------------------------------------------- 復制(Leader、replicas) 相關 ------------------------------------------- ## partition leader與replicas之間通訊時,socket的超時時間 controller.socket.timeout.ms = 30000 ## partition leader與replicas數據同步時,消息的隊列尺寸 controller.message.queue.size=10 ## 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),并認為它是死的,不會再加入管理中 replica.lag.time.max.ms = 10000 ## 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.lag.max.messages = 4000 ##follower與leader之間的socket超時時間 replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000 ## leader復制時候的socket緩存大小 replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 ## replicas每次獲取數據的最大大小 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 ## 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 replica.fetch.min.bytes =1 ## leader 進行復制的線程數,增大這個數值會增加follower的IO num.replica.fetchers=1 ## 每個replica檢查是否將最高水位進行固化的頻率 replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = 5000 ## 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 ## 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 ------------------------------------------- ZooKeeper 相關 ------------------------------------------- ##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.connect = localhost:2181 ## 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.session.timeout.ms=6000 ## ZooKeeper的連接超時時間 zookeeper.connection.timeout.ms = 6000 ## ZooKeeper集群中leader和follower之間的同步實際那 zookeeper.sync.time.ms = 2000 配置的修改 其中一部分配置是可以被每個topic自身的配置所代替,例如 新增配置 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --create --topic my-topic --partitions 1 --replication-factor 1 --config max.message.bytes=64000 --config flush.messages=1 修改配置 bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000 刪除配置 : bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes
最為核心的配置是group.id、zookeeper.connect
## Consumer歸屬的組ID,broker是根據group.id來判斷是隊列模式還是發布訂閱模式,非常重要 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 value ## 對于zookeeper集群的指定,可以是多個 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必須和broker使用同樣的zk配置 zookeeper.connect=localhost:2182 ## zookeeper的心跳超時時間,查過這個時間就認為是dead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時候的處理方式 。smallest :重置為最小值 largest:重置為最大值 anything else:拋出異常 auto.offset.reset = largest ## socket的超時時間,實際的超時時間是:max.fetch.wait + socket.timeout.ms. socket.timeout.ms= 30 * 1000 ## socket的接受緩存空間大小 socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 ##從每個分區獲取的消息大小限制 fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024 ## 是否在消費消息后將offset同步到zookeeper,當Consumer失敗后就能從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 ## 用來處理消費消息的塊,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,將會reblance,此后將會有partitions的消費端遷移到新 ## 的consumer上,如果一個consumer獲得了某個partition的消費權限,那么它將會向zk注冊 ## "Partition Owner registry"節點信息,但是有可能此時舊的consumer尚沒有釋放此節點, ## 此值用于控制,注冊節點的重試次數. rebalance.max.retries = 4 ## 每次再平衡的時間間隔 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,知道滿足數值要求 fetch.min.bytes = 1 ## 若是不滿足最小大小(fetch.min.bytes)的話,等待消費端請求的最長等待時間 fetch.wait.max.ms = 100 ## 指定時間內沒有消息到達就拋出異常,一般不需要改 consumer.timeout.ms = -1
比較核心的配置: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="" ------------------------------------------- 消息模式 相關 ------------------------------------------- ## 生產者的類型 async:異步執行消息的發送 sync:同步執行消息的發送 producer.type=sync ## 異步模式下,那么就會在設置的時間緩存消息,并一次性發送 queue.buffering.max.ms = 5000 ## 異步的模式下 最長等待的消息數 queue.buffering.max.messages = 10000 ## 異步模式下,進入隊列的等待時間 若是設置為0,那么要么進入隊列,要么直接拋棄 queue.enqueue.timeout.ms = -1 ## 異步模式下,每次發送的最大消息數,前提是觸發了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制 batch.num.messages=200 ## 消息體的系列化處理類 ,轉化為字節流進行傳輸 serializer.class = kafka.serializer.DefaultEncoder
以上就是分布式消息隊列kafka的配置文件是怎么樣的,小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。
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