#broker集群名称,用于划分broker
brokerClusterName=MQCluster001
#broker名称,用于主从配对,相同名称的broker才能做主从设置
brokerName=mq_broker_1
#用于标识主从关系,0为主,其他大于0的为从(不能小于0)master设置0,slave设置1。Master角色的Broker支持读和写,Slave角色的Broker仅支持读,也就是Producer只能和Master角色的Broker连接写人消息:Consumer可以连接Master角色的Broker,也可以连接Slave角色的Broker来读取消息。
#Master节点设置
brokerId=0
#Slave节点设置
#brokerId=1
#name server服务器地址及端口,可以是多个,分号隔开
namesrvAddr=192.168.1.100:9876
#创建topic时,若未指定topic下的队列数,则取该默认值作为默认队列数
defaultTopicQueueNums=8
#是否自动创建默认topic,生产需保持关闭
autoCreateTopicEnable=true
#是否自动创建topic的订阅组,默认开启
autoCreateSubscriptionGroup=true
#broker服务监听端口
listenPort=10911
#未消费的持久化消息清理时间点
deleteWhen=04
#持久化消息保存周期(单位:小时),超过该周期将被清理
fileReservedTime=24
#单个commitLog文件的大小限制(单位:字节)
mapedFileSizeCommitLog=1073741824
#单个consumeQueue大小限制(存储的消息条数 * 每条消息的索引大小20)
mapedFileSizeConsumeQueue=8000000
#存储使用率阀值,当使用率超过阀值时,将拒绝发送消息请求
diskMaxUsedSpaceRatio=88
#持久化消息存储根路径
storePathRootDir=/data/store
#commitLog文件存储路径
storePathCommitLog=/data/store/commitlog
#最大消息大小限制(单位:字节)
maxMessageSize=65536
#commitLog最少刷盘page数
flushCommitLogLeastPages=4
#consumeQueue最少刷盘page数
flushConsumeQueueLeastPages=2
#commitLog刷盘间隔时间
flushCommitLogThoroughInterval=10000
#consumeQueue刷盘间隔时间
flushConsumeQueueThoroughInterval=60000
#处理消息发送线程池大小
sendMessageThreadPoolNums=128
#处理消息拉取线程池大小
pullMessageThreadPoolNums=128
#broker角色(SYNC_MASTER:同步双写Master、ASYNC_MASTER:异步复制Master、SLAVE:Slave)
brokerRole=ASYNC_MASTER
#Slave节点设置
#brokerRole=SLAVE
#刷盘方式(ASYNC_FLUSH:异步刷盘、SYNC_FLUSH:同步刷盘)
flushDiskType=ASYNC_FLUSH

刷盘方式与同步方式(以上flushDiskType配置)
    异步刷盘方式:在返回写成功状态时,消息可能只是被写人了内存的PAGECACHE ,写操作的返回快,吞吐量大;当内存里的消息量积累到一定程度时,统一触发写磁盘动作,快速写人。
    同步刷盘方式:在返回写成功状态时,消息已经被写入了磁盘。具体流程是,消息、写入内存的PAGECACHE 后,立刻通知刷盘线程刷盘,然后等待刷盘成,刷盘线程执行完成后唤醒等待的线程,返回消息写成功的状态。

broker的同步于异步复制(以上brokerRole配置)
    同步复制:
        同步复制是等Master和Slave均成功写成功后才反馈给客户端写成功状态。
        如果Master出故障,Slave上有全部的备份数据,容易恢复,但是同步复制会增大数据写人延迟,降低系统吞吐量。
    异步复制:
        只要是Master写成功后即返回客户端写成功状态。
        系统拥有较低的延迟和较高的吞吐量,但是如果Master出了故障,有些数据因为没有被写人Slave ,有可能会丢失

通常情况下,应该把Master和Save配置成ASYNC FLUSH的刷盘方式,主从之间配置成SYNC MASTER的复制方式,这样即使有一台机器出故障,仍然能保证数据不丢,是个不错的选择。

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