罗源县建设局网站,网站外包项目,广州aso优化,网站建设优化服务策划在kafka/config/目录下面有3个配置文件#xff1a; producer.propertiesconsumer.propertiesserver.properties (1).producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表#xff0c;用于获取metadata#xff0c;不必全部指定
#需要kafka的服务器地址#xff0c;来获取…在kafka/config/目录下面有3个配置文件 producer.propertiesconsumer.propertiesserver.properties (1).producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表用于获取metadata不必全部指定
#需要kafka的服务器地址来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.listkafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092#生产者生产的消息被发送到哪个block需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner表通过key哈希到对应分区
#partitioner.classkafka.producer.DefaultPartitioner#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略或者说压缩算法来压缩。消息被压缩后发送到broker集群#而broker集群是不会进行解压缩的broker集群只会把消息发送到消费者集群然后由消费者来解压缩。
#是否压缩默认0表示不压缩1表示用gzip压缩2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codecnone#指定序列化处理类消息在网络上传输就需要序列化它有String、数组等许多种实现。
serializer.classkafka.serializer.DefaultEncoder#如果要压缩消息这里指定哪些topic要压缩消息默认empty表示不压缩。
#如果上面启用了压缩那么这里就需要设置
#compressed.topics
#这是消息的确认机制默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数有三个值分别代表
#1不在乎是否写入成功
#2写入leader成功
#3写入leader和所有副本都成功
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失至少要设置为1也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1分别代表3种状态
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后就认为发送成功了这是第1种情况
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后并且消息被写入到本地文件才认为发送成功这是第二种情况#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了#而且其所有的分区的副本数也都同步好了才会被认为发动成功这是第3种情况。
request.required.acks0#broker必须在该时间范围之内给出反馈否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms10000#生产者将消息发送到broker有两种方式一种是同步表示生产者发送一条broker就接收一条#还有一种是异步表示生产者积累到一批的消息装到一个池子里面缓存起来再发送给broker#这个池子不会无限缓存消息在下面它分别有一个时间限制时间阈值和一个数量限制数量阈值的参数供我们来设置。#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息默认“sync”表同步async表异步。异步可以提高发送吞吐量,#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.typesync#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms 5000#异步情况下缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages20000#如果是异步指定每次批量发送数据量默认为200
batch.num.messages500#在生产端的缓冲池中消息发送出去之后在没有收到确认之前该缓冲池中的消息是不能被删除的#但是生产者一直在生产消息这个时候缓冲池可能会被撑爆所以这就需要有一个处理的策略。#有两种处理方式一种是让生产者先别生产那么快阻塞一下等会再生产另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到queue.buffering.max.meesages后阻塞一定时间后,#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制阻塞的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
#0: 立即清空队列,消息被抛弃
queue.enqueue.timeout.ms-1#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries3#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms60000 (2).consumer.properties:消费端的配置文件 #消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connectzk01:2181,zk02:2181,zk03:2181#zookeeper的session过期时间默认5000ms用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms5000#当消费者挂掉其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms10000#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms2000#指定消费
group.idxxxxx#这是一个数量阈值经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enabletrue# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms1000# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.idxxx# 消费者客户端编号用于区分不同客户端默认客户端程序自动产生
client.idxxxx# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks50# 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.retries5#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes6553600#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达如果每一批是10条消息如果某一批还
#不到10条但是超时了也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms5000
socket.receive.buffer.bytes655360# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.resetsmallest# 指定序列化处理类
derializer.classkafka.serializer.DefaultDecoder (3).server.properties:服务端的配置文件 #broker的全局唯一编号不能重复
broker.id0#用来监听链接的端口producer或consumer将在此端口建立连接
port9092#处理网络请求的线程数量也就是接收消息的线程数。
#接收线程会将接收到的消息放到内存中然后再从内存中写入磁盘。
num.network.threads3#消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads8#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes102400#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes102400#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes104857600#kafka运行日志存放的路径
log.dirs/export/servers/logs/kafka#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions2#我们知道segment文件默认会被保留7天的时间超时的话就
#会被清理那么清理这件事情就需要有一些线程来做。这里就是
#用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir1#segment文件保留的最长时间默认保留7天168小时
#超时将被删除也就是说7天之前的数据将被清理掉。
log.retention.hours168#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours168#日志文件中每个segment的大小默认为1G
log.segment.bytes1073741824#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G那么
#就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G
#多长时间去检查一次就需要设置一个周期性检查文件大小
#的时间单位是毫秒。
log.retention.check.interval.ms300000#日志清理是否打开
log.cleaner.enabletrue#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connectzk01:2181,zk02:2181,zk03:2181#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms6000#上面我们说过接收线程会将接收到的消息放到内存中然后再从内存
#写到磁盘上那么什么时候将消息从内存中写入磁盘就有一个
#时间限制时间阈值和一个数量限制数量阈值这里设置的是
#数量阈值下一个参数设置的则是时间阈值。
#partion buffer中消息的条数达到阈值将触发flush到磁盘。
log.flush.interval.messages10000#消息buffer的时间达到阈值将触发将消息从内存flush到磁盘
#单位是毫秒。
log.flush.interval.ms3000#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enabletrue否则只是标记删除
delete.topic.enabletrue#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:
#Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
host.namekafka01advertised.host.name192.168.239.128 如果觉得本文对您有帮助不妨扫描下方微信二维码打赏点您的鼓励是我前进最大的动力 转载于:https://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256371.html
