Kafka 配置参数汇总及相关说明

Posted 2020-09-26

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

下表列出了Boker的重要的配置参数， 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig

name	默认值	描述
brokerid	none	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
enable.zookeeper	true	允许注册到zookeeper
log.flush.interval.messages	Long.MaxValue	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
log.flush.interval.ms	Long.MaxValue	在数据被写入到硬盘前的最大时间
log.flush.scheduler.interval.ms	Long.MaxValue	检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。
log.retention.hours	168	控制一个log保留多长个小时
log.retention.bytes	-1	控制log文件最大尺寸
log.cleaner.enable	false	是否log cleaning
log.cleanup.policy	delete	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
log.dir	/tmp/kafka-logs	指定log文件的根目录
log.segment.bytes	110241024*1024	单一的log segment文件大小
log.roll.hours	24 * 7	开始一个新的log文件片段的最大时间
message.max.bytes	1000000 + MessageSet.LogOverhead	一个socket 请求的最大字节数
num.network.threads	3	处理网络请求的线程数
num.io.threads	8	处理IO的线程数
background.threads	10	后台线程序
num.partitions	1	默认分区数
socket.send.buffer.bytes	102400	socket SO_SNDBUFF参数
socket.receive.buffer.bytes	102400	socket SO_RCVBUFF参数
zookeeper.connect	localhost:2182/kafka	指定zookeeper连接字符串， 格式如hostname:port/chroot。chroot是一个namespace
zookeeper.connection.timeout.ms	6000	指定客户端连接zookeeper的最大超时时间
zookeeper.session.timeout.ms	6000	连接zk的session超时时间
zookeeper.sync.time.ms	2000	zk follower落后于zk leader的最长时间

High-levelConsumer配置参数

下表列出了high-level consumer的重要的配置参数。
更多的配置请参考 kafka.consumer.ConsumerConfig

name	默认值	描述
groupid	groupid	一个字符串用来指示一组consumer所在的组
socket.timeout.ms	30000	socket超时时间
socket.buffersize	64*1024	socket receive  buffer
fetch.size	300 * 1024	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
backoff.increment.ms	1000	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
queued.max.message.chunks	2	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
auto.commit.enable	true	如果true,consumer定期地往zookeeper写入每个分区的offset
auto.commit.interval.ms	10000	往zookeeper上写offset的频率
auto.offset.reset	largest	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.
consumer.timeout.ms	-1	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
rebalance.retries.max	4	rebalance时的最大尝试次数

Producer配置参数

下表列出了producer的重要的参数。
更多的配置请参考 kafka.producer.ProducerConfig

name	默认值	描述
serializer.class	kafka.serializer.DefaultEncoder	必须实现kafka.serializer.Encoder接口，将T类型的对象encode成kafka message
key.serializer.class	serializer.class	key对象的serializer类
partitioner.class	kafka.producer.DefaultPartitioner	必须实现kafka.producer.Partitioner，根据Key提供一个分区策略
producer.type	sync	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
metadata.broker.list	boker list	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
compression.codec	NoCompressionCodec	消息压缩，默认不压缩
compressed.topics	null	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
message.send.max.retries	3	消息发送最大尝试次数
retry.backoff.ms	300	每次尝试增加的额外的间隔时间
topic.metadata.refresh.interval.ms	600000	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。
queue.buffering.max.ms	5000	在producer queue的缓存的数据最大时间，仅仅for asyc
queue.buffering.max.message	10000	producer 缓存的消息的最大数量，仅仅for asyc
queue.enqueue.timeout.ms	-1	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
batch.num.messages	200	一批消息的数量，仅仅for asyc
request.required.acks	0	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
request.timeout.ms	10000	确认超时时间

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[]:

1. class DefaultEncoder(props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[Array[Byte]] {
2.   override def toBytes(value: Array[Byte]): Array[Byte] = value
3. }

复制代码

NullEncoder则不管接收什么都返回null:

1. class NullEncoder[T](props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[T] {
2.   override def toBytes(value: T): Array[Byte] = null
3. }

复制代码

StringEncoder则返回字符串，默认UTF-8格式：

1. class StringEncoder(props: VerifiableProperties = null) extends Encoder[String] {
2.   val encoding =
3.     if(props == null)
4.       "UTF8"
5.     else
6.       props.getString("serializer.encoding", "UTF8")
8.   override def toBytes(s: String): Array[Byte] =
9.     if(s == null)
10.       null
11.     else
12.       s.getBytes(encoding)
13. }

复制代码

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。

1. class DefaultPartitioner(props: VerifiableProperties = null) extends Partitioner {
2.   private val random = new java.util.Random
4.   def partition(key: Any, numPartitions: Int): Int = {
5.     Utils.abs(key.hashCode) % numPartitions
6.   }
7. }

复制代码

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