Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数。 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的。
本文列出了一些重要的配置参数。
官方的文档
Configuration比较老了，很多参数有所变动， 有些名字也有所改变。我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正。
Boker配置参数
| name |
默认值 |
描述 |
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brokerid
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none
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每一个boker都有一个唯一的id作为它们的名字。 这就允许boker切换到别的主机/端口上， consumer依然知道
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enable.zookeeper
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true
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允许注册到zookeeper
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log.flush.interval.messages
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Long.MaxValue
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在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量
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log.flush.interval.ms
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Long.MaxValue
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在数据被写入到硬盘前的最大时间
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log.flush.scheduler.interval.ms
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Long.MaxValue
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检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。
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log.retention.hours
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168
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控制一个log保留多长个小时
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log.retention.bytes
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-1
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控制log文件最大尺寸
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log.cleaner.enable
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false
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是否log cleaning
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log.cleanup.policy
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delete
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delete还是compat. 其它控制参数还包括log.cleaner.threads，log.cleaner.io.max.bytes.per.second，log.cleaner.dedupe.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.size，log.cleaner.io.buffer.load.factor，log.cleaner.backoff.ms，log.cleaner.min.cleanable.ratio，log.cleaner.delete.retention.ms
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log.dir
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/tmp/kafka-logs
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指定log文件的根目录
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log.segment.bytes
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110241024*1024
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单一的log segment文件大小
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log.roll.hours
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24 * 7
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开始一个新的log文件片段的最大时间
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message.max.bytes
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1000000 + MessageSet.LogOverhead
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一个socket 请求的最大字节数
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num.network.threads
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3
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处理网络请求的线程数
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num.io.threads
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8
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处理IO的线程数
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background.threads
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10
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后台线程序
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num.partitions
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1
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默认分区数
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socket.send.buffer.bytes
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102400
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socket SO_SNDBUFF参数
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socket.receive.buffer.bytes
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102400
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socket SO_RCVBUFF参数
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zookeeper.connect
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localhost:2182/kafka
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指定zookeeper连接字符串， 格式如hostname:port/chroot。chroot是一个namespace
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zookeeper.connection.timeout.ms
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6000
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指定客户端连接zookeeper的最大超时时间
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zookeeper.session.timeout.ms
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6000
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连接zk的session超时时间
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zookeeper.sync.time.ms
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2000
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zk follower落后于zk leader的最长时间
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High-levelConsumer配置参数
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name
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控制在一个请求中获取的消息的字节数。 这个参数在0.8.x中由fetch.message.max.bytes,fetch.min.bytes取代
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这个参数避免在没有新数据的情况下重复频繁的拉数据。 如果拉到空数据，则多推后这个时间
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queued.max.message.chunks
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high level consumer内部缓存拉回来的消息到一个队列中。 这个值控制这个队列的大小
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如果true,consumer定期地往zookeeper写入每个分区的offset
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如果offset出了返回，则 smallest: 自动设置reset到最小的offset. largest : 自动设置offset到最大的offset. 其它值不允许，会抛出异常.
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默认-1,consumer在没有新消息时无限期的block。如果设置一个正值， 一个超时异常会抛出
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Producer配置参数
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name
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kafka.serializer.DefaultEncoder
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必须实现kafka.serializer.Encoder接口，将T类型的对象encode成kafka message
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kafka.producer.DefaultPartitioner
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必须实现kafka.producer.Partitioner，根据Key提供一个分区策略
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指定消息发送是同步还是异步。异步asyc成批发送用kafka.producer.AyncProducer， 同步sync用kafka.producer.SyncProducer
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使用这个参数传入boker和分区的静态信息，如host1:port1,host2:port2, 这个可以是全部boker的一部分
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在设置了压缩的情况下，可以指定特定的topic压缩，为指定则全部压缩
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topic.metadata.refresh.interval.ms
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定期的获取元数据的时间。当分区丢失，leader不可用时producer也会主动获取元数据，如果为0，则每次发送完消息就获取元数据，不推荐。如果为负值，则只有在失败的情况下获取元数据。
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在producer queue的缓存的数据最大时间，仅仅for asyc
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queue.buffering.max.message
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producer 缓存的消息的最大数量，仅仅for asyc
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0当queue满时丢掉，负值是queue满时block,正值是queue满时block相应的时间，仅仅for asyc
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0表示producer毋须等待leader的确认，1代表需要leader确认写入它的本地log并立即确认，-1代表所有的备份都完成后确认。 仅仅for sync
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kafka.serializer.DefaultEncoder
默认的这个Encoder事实上不做任何处理，接收到什么byte[]就返回什么byte[]:
- class DefaultEncoder(props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[Array[Byte]] {
- override def toBytes(value: Array[Byte]): Array[Byte] = value
- }
NullEncoder则不管接收什么都返回null:
- class NullEncoder[T](props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[T] {
- override def toBytes(value: T): Array[Byte] = null
- }
StringEncoder则返回字符串，默认UTF-8格式：
- class StringEncoder(props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[String] {
- val encoding =
- if(props == null)
- "UTF8"
- else
- props.getString("serializer.encoding", "UTF8")
- override def toBytes(s: String): Array[Byte] =
- if(s == null)
- null
- else
- s.getBytes(encoding)
- }
kafka.producer.DefaultPartitioner
默认的分区函数为DefaultPartitioner,它根据key的hashcode与分区数取余，得到相应的分区。
- class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner {
- private val random = new java.util.Random
- def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = {
- Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
- }
- }
但是如果key为null时会发送到哪个分区？在一定时间内往一个特定的分区发送，超过一定时间又会随机选择一个，请参考key为null时Kafka会将消息发送给哪个分区?.所以推荐你发送Kafka消息时总是指定一个key,以便消息能均匀的分到每个分区上。
转载：http://www.aboutyun.com/thread-12211-1-1.html
