Broker
线程数
## broker 处理消息的最大线程数,默认为 3,建议设为 cpu 核数 + 1
num.network.threads = 9
## broker 处理磁盘 IO 的线程数,建议设为 cpu 核数 x 2
num.io.threads = 16
数据落盘策略
## 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘
log.flush.interval.messages=10000
## 每间隔5秒钟时间,刷数据到磁盘
log.flush.interval.ms=5000
segment 分段存储策略
## 日志滚动的周期时间,到达指定周期时间时,强制生成一个新的segment
log.roll.hours=72
## segment的索引文件最大尺寸限制,即时log.segment.bytes没达到,也会生成一个新的segment
log.index.size.max.bytes=10*1024*1024
## 控制日志segment文件的大小,超出该大小则追加到一个新的日志segment文件中(-1表示没有限制)
log.segment.bytes=1024*1024*1024
日志清理策略
## 开启日志清理
log.cleaner.enable=true
## 日志清理运行的线程数
log.cleaner.threads = 2
## 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,默认 delete
log.cleanup.policy = delete
## 数据文件保留多长时间, 存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置数据清除策略
## log.retention.bytes和 log.retention.minutes或 log.retention.hours任意一个达到要求,都会执行删除
## 300 分钟
log.retention.minutes=300
## 24小时
log.retention.hours=24
## topic每个分区的最大文件大小,-1没有大小限
log.retention.bytes=1G
## 文件大小检查的周期时间,是否触发 log.cleanup.policy中设置的策略
log.retention.check.interval.ms=5minutes
基础配置
## 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
## 默认副本的数量,可以根据 Broker 的个数进行设置。
default.replication.factor = 3
## 默认,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 = 3
## 消息体的最大大小,单位是字节,如果发送的消息过大,可以适当的增大该参数
message.max.bytes = 6525000
## socket的发送缓冲区的大小
socket.send.buffer.bytes=102400
## socket的接受缓冲区的大小
socket.request.max.bytes=104857600
副本同步策略
## 默认10s,isr中的follow没有向isr发送心跳包就会被移除
replica.lag.time.max.ms = 10000
## 根据leader 和副本的信息条数差值决定是否从isr 中剔除此副本,此信息条数差值根据配置参数,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
## 数据同步时的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
## 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
Producer
spring:
kafka:
# kafka服务器地址(可以多个)
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9090,127.0.0.1:9091,127.0.0.1:9092
producer:
# key/value的序列化
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
# 批量抓取发送的的缓存大小,默认是16kB,意思是缓存中的数据达到配置的数值大小,kafka的生产端发送数据
batch-size: 65536
# 缓存容量 默认值为33554432
# 用于指定producer端用于缓存消息的缓冲区大小,单位为字节,默认值为:33554432 32M。
# kafka采用的是异步发送的消息架构,producer启动时会首先创建一块内存缓冲区用于保存待发送的消息,
# 然后由一个专属线程负责从缓冲区读取消息进行真正的发送。
# 消息持续发送过程中,当缓冲区被填满后,producer立即进入阻塞状态直到空闲内存被释放出来,这段时间不能超过max.blocks.ms设置的值,
# 一旦超过,producer则会抛出TimeoutException 异常,因为Producer是线程安全的,若一直报TimeoutException,需要考虑调高buffer.memory了。
# 用户在使用多个线程共享kafka producer时,很容易把 buffer.memory 打满。
buffer-memory: 524288
#失败重试次数
retries: 3
# ACK
# 0:Producer 不等待 Broker 的 ACK,这提供了最低延迟,Broker 一收到数据还没有写入磁盘就已经返回,当 Broker 故障时有可能丢失数据。
# 1:Producer 等待 Broker 的 ACK,Partition 的 Leader 落盘成功后返回 ACK,如果在 Follower 同步成功之前 Leader 故障,那么将会丢失数据。
# -1(all):Producer 等待 Broker 的 ACK,Partition 的 Leader 和 Follower 全部落盘成功后才返回 ACK。但是在 Broker 发送 ACK 时,Leader 发生故障,则会造成数据重复。
acks: 1
Consumer
spring:
kafka:
bootstrap-servers: 127.0.0.1:9090,127.0.0.1:9091,127.0.0.1:9092
consumer:
#用于标识此使用者所属的使用者组的唯一字符串。
group-id: consumer
#当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量
#可选的值为latest, earliest, none
auto-offset-reset: earliest
#如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000。
auto-commit-interval: 5000ms
#如果为true,则消费者的偏移量将在后台定期提交,默认值为true
enable-auto-commit: false
#如果没有足够的数据立即满足“fetch.min.bytes”给出的要求,服务器在回答获取请求之前将阻塞的最长时间(以毫秒为单位)
#默认值为500
fetch-max-wait: 500ms
#服务器应以字节为单位返回获取请求的最小数据量,默认值为1,对应的kafka的参数为fetch.min.bytes。
fetch-min-size: 1
#心跳与消费者协调员之间的预期时间(以毫秒为单位),默认值为3000
heartbeat-interval: 3000ms
#密钥的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#值的反序列化器类,实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
#一次调用poll()操作时返回的最大记录数,默认值为500
max-poll-records: 50
properties:
max:
poll:
interval:
ms: 600000 #0.10.1.0版本后新增的,这个参数需要根据实际业务处理时间进行设置,一旦Consumer处理不过来,就会被踢出Consumer Group
session:
timeout:
ms: 1800000
listener:
# 监听器的 AckMode
# MANUAL :当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后, 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后提交
# MANUAL_IMMEDIATE : 手动调用Acknowledgment.acknowledge()后立即提交
# RECORD : 当每一条记录被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后提交
# BATCH :当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后提交
# TIME 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后,距离上次提交时间大于TIME时提交
# COUNT 当每一批poll()的数据被消费者监听器(ListenerConsumer)处理之后,被处理record数量大于等于COUNT时提交
ack-mode: manual
## poll拉取数据超时时间
poll-timeout: 600000
# ack_mode为COUNT/COUNT_TIME 时配置
ack-count: 10
# ack_mode为/COUNT_TIME 时配置
ack-time: 60000
标签:log,##,max,性能,bytes,kafka,调优,replica
From: https://www.cnblogs.com/ding-dang/p/17606081.html