Kafka 配置参数

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-level Consumer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[]:

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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:

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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:

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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。

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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。

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