本篇文章给大家分享的是有关分布式消息队列kafka的配置文件是怎么样的，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。
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kafka的配置分为 broker、producter、consumer三个不同的配置
最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。
------------------------------------------- 系统 相关 ------------------------------------------- ##每一个broker在集群中的唯一标示，要求是正数。在改变IP地址，不改变broker.id的话不会影响consumers broker.id = 1 ##kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-1，/tmp/kafka-logs-2 log.dirs = /tmp/kafka-logs ##提供给客户端响应的端口 port = 6667 ##消息体的最大大小，单位是字节 message.max.bytes = 1000000 ## broker 处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改 num.network.threads = 3 ## broker处理磁盘IO 的线程数 ，数值应该大于你的硬盘数 num.io.threads = 8 ## 一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改 background.threads = 4 ## 等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，算是一种自我保护机制 queued.max.requests = 500 ##broker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置 host.name ## 打广告的地址，若是设置的话，会提供给producers, consumers,其他broker连接，具体如何使用还未深究 advertised.host.name ## 广告地址端口，必须不同于port中的设置 advertised.port ## socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF socket.send.buffer.bytes = 100 * 1024 ## socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF socket.receive.buffer.bytes = 100 * 1024 ## socket请求的最大数值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes，会被topic创建时的指定参数覆盖 socket.request.max.bytes = 100 * 1024 * 1024 ------------------------------------------- LOG 相关 ------------------------------------------- ## topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖 log.segment.bytes = 1024 * 1024 * 1024 ## 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小，也会强制新建一个segment 会被 topic创建时的指定参数覆盖 log.roll.hours = 24*7 ## 日志清理策略 选择有：delete和compact 主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖 log.cleanup.policy = delete ## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据 ## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖 log.retention.minutes=7 days ## topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes 。-1 没有大小限制 ## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖 log.retention.bytes=-1 ## 文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略 log.retention.check.interval.ms=5 minutes ## 是否开启日志压缩 log.cleaner.enable=false ## 日志压缩运行的线程数 log.cleaner.threads =1 ## 日志压缩时候处理的最大大小 log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None ## 日志压缩去重时候的缓存空间 ，在空间允许的情况下，越大越好 log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024 ## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改 log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 ## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改 log.cleaner.io.buffer.load.factor = 0.9 ## 检查是否处罚日志清理的间隔 log.cleaner.backoff.ms =15000 ## 日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖 log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 ## 对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖 log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day ## 对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖 log.index.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024 ## 当执行一个fetch操作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数 log.index.interval.bytes = 4096 ## log文件"sync"到磁盘之前累积的消息条数 ## 因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个"数据可靠性"的必要手段 ## 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡. ## 如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞) ## 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟. ## 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失. log.flush.interval.messages=None ## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔 log.flush.scheduler.interval.ms = 3000 ## 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的. ## 此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔 ## 达到阀值,也将触发. log.flush.interval.ms = None ## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改 log.delete.delay.ms = 60000 ## 控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复 一般不需要去修改 log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 ------------------------------------------- TOPIC 相关 ------------------------------------------- ## 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 ，不得大于集群中broker的个数 default.replication.factor =1 ## 每个topic的分区个数，若是在topic创建时候没有指定的话 会被topic创建时的指定参数覆盖 num.partitions = 1 实例 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic replicated-topic ：名称replicated-topic有一个分区，分区被复制到三个broker上。 ------------------------------------------- 复制(Leader、replicas) 相关 ------------------------------------------- ## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间 controller.socket.timeout.ms = 30000 ## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸 controller.message.queue.size=10 ## replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中 replica.lag.time.max.ms = 10000 ## 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效 ## 通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后 ## 如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移 ## 到其他follower中. ## 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 ##follower与leader之间的socket超时时间 replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000 ## leader复制时候的socket缓存大小 replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 ## replicas每次获取数据的最大大小 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 ## fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件 replica.fetch.min.bytes =1 ## leader 进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO num.replica.fetchers=1 ## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率 replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = 5000 ## 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 ## 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 ------------------------------------------- ZooKeeper 相关 ------------------------------------------- ##zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 zookeeper.connect = localhost:2181 ## ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大 zookeeper.session.timeout.ms=6000 ## ZooKeeper的连接超时时间 zookeeper.connection.timeout.ms = 6000 ## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那 zookeeper.sync.time.ms = 2000 配置的修改 其中一部分配置是可以被每个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 删除配置 ： bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes
最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect
## Consumer归属的组ID，broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式，非常重要 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 = group id value ## 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置 zookeeper.connect=localhost:2182 ## zookeeper的心跳超时时间，查过这个时间就认为是dead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时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anything else：抛出异常 auto.offset.reset = largest ## socket的超时时间，实际的超时时间是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms. socket.timeout.ms= 30 * 1000 ## socket的接受缓存空间大小 socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024 ##从每个分区获取的消息大小限制 fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024 ## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper，当Consumer失败后就能从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 ## 用来处理消费消息的块，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,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新 ## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册 ## "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, ## 此值用于控制,注册节点的重试次数. rebalance.max.retries = 4 ## 每次再平衡的时间间隔 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，知道满足数值要求 fetch.min.bytes = 1 ## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间 fetch.wait.max.ms = 100 ## 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改 consumer.timeout.ms = -1
比较核心的配置：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="" ------------------------------------------- 消息模式 相关 ------------------------------------------- ## 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync：同步执行消息的发送 producer.type=sync ## 异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送 queue.buffering.max.ms = 5000 ## 异步的模式下 最长等待的消息数 queue.buffering.max.messages = 10000 ## 异步模式下，进入队列的等待时间 若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃 queue.enqueue.timeout.ms = -1 ## 异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制 batch.num.messages=200 ## 消息体的系列化处理类 ，转化为字节流进行传输 serializer.class = kafka.serializer.DefaultEncoder
以上就是分布式消息队列kafka的配置文件是怎么样的，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注创新互联行业资讯频道。
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