文章转载自:http://liyonghui160com.iteye.com/blog/2163899

server.properties配置:

server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表:

参数

说明(解释)

broker.id =0

每一个broker在集群中的唯一表示,

要求是正数。当该服务器的IP地址

发生改变时,broker.id没有变化,

则不会影响consumers的消息情况

log.dirs=/data/kafka-logs

kafka数据的存放地址,多个地址的

话用逗号分割,多个目录分布在不同

磁盘上可以提高读写性能

/data/kafka-logs-1,

/data/kafka-logs-2

port =9092

broker server服务端口

message.max.bytes =6525000

表示消息体的最大大小,

单位是字节

num.network.threads =4

broker处理消息的最大线程数,

一般情况下不需要去修改

num.io.threads =8

broker处理磁盘IO的线程数,

数值应该大于你的硬盘数

background.threads =4

一些后台任务处理的线程数,

例如过期消息文件的删除等,

一般情况下不需要去做修改

queued.max.requests =500

等待IO线程处理的请求队列最大数,

若是等待IO的请求超过这个数值,

那么会停止接受外部消息,

应该是一种自我保护机制。

host.name

broker的主机地址,若是设置了,

那么会绑定到这个地址上,

若是没有,会绑定到所有的接口上,

并将其中之一发送到ZK,一般不设置

socket.send.buffer.bytes=100*1024

socket的发送缓冲区,

socket的调优参数SO_SNDBUFF

socket.receive.buffer.bytes =100*1024

socket的接受缓冲区,

socket的调优参数SO_RCVBUFF

socket.request.max.bytes =100*1024*1024

socket请求的最大数值,

防止serverOOM,message.max.bytes

必然要小于socket.request.max.bytes,

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.segment.bytes =1024*1024*1024

topic的分区是以一堆segment文件存储的,

这个控制每个segment的大小,

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.roll.hours =24*7

这个参数会在日志segment没有

达到log.segment.bytes设置的大小,

也会强制新建一个segment会被

topic创建时的指定参数覆盖

log.cleanup.policy = delete

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

log.retention.minutes=3days

数据存储的最大时间超过这个时间会

根据log.cleanup.policy设置的

策略处理数据,也就是消费端

能够多久去消费数据

log.retention.bytes和

log.retention.minutes

任意一个达到要求,都会执行删除,

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.retention.bytes=-1

topic每个分区的最大文件大小,

一个topic的大小限制 =

分区数*log.retention.bytes。

-1没有大小限log.retention.bytes和

log.retention.minutes任意一个达到要求,

都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖

log.retention.check.interval.ms=5minutes

文件大小检查的周期时间,是否处罚

log.cleanup.policy中设置的策略

log.cleaner.enable=false

是否开启日志压缩

log.cleaner.threads = 2

日志压缩运行的线程数

log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None

日志压缩时候处理的最大大小

log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024

日志压缩去重时候的缓存空间,

在空间允许的情况下,越大越好

log.cleaner.io.buffer.size=512*1024

日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改

log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9

日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改

log.cleaner.backoff.ms =15000

检查是否处罚日志清理的间隔

log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5

日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理,

同时会存在一些空间上的浪费,

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.cleaner.delete.retention.ms =1day

对于压缩的日志保留的最长时间,

也是客户端消费消息的最长时间,

同log.retention.minutes

的区别在于一个控制未压缩数据,

一个控制压缩后的数据。

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.index.size.max.bytes =10*1024*1024

对于segment日志的索引文件大小限制,

会被topic创建时的指定参数覆盖

log.index.interval.bytes =4096

当执行一个fetch操作后,

需要一定的空间来扫描最近的offset大小,

设置越大,代表扫描速度越快,

但是也更好内存,

一般情况下不需要搭理这个参数

log.flush.interval.messages=None

log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,

因为磁盘IO操作是一个慢操作,

但又是一个”数据可靠性"的必要手段,

所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"

与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大,

将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞),

如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,

这也意味着整体的client请求有一定的延迟.

物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.

log.flush.scheduler.interval.ms =3000

检查是否需要固化到硬盘的时间间隔

log.flush.interval.ms = None

仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,

是不足的.此参数用于控制"fsync"的时间间隔,

如果消息量始终没有达到阀值,

但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.

log.delete.delay.ms =60000

文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改

log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000

控制上次固化硬盘的时间点,

以便于数据恢复一般不需要去修改

auto.create.topics.enable =true

是否允许自动创建topic,若是false

就需要通过命令创建topic

default.replication.factor =1

副本的个数

num.partitions =1

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

   

以下是kafka中Leader,replicas配置参数

 

controller.socket.timeout.ms =30000

partition leader与replicas

之间通讯时,socket的超时时间

controller.message.queue.size=10

partition leader与replicas

数据同步时,消息的队列尺寸

replica.lag.time.max.ms =10000

replicas响应partition leader

的最长等待时间,若是超过这个时间,

就将replicas列入ISR(in-sync replicas),

并认为它是死的,不会再加入管理中

replica.lag.max.messages =4000

如果follower落后与leader太多,

将会认为此follower[或者说

partition relicas]已经失效

##通常,在follower与leader通讯时,

因为网络延迟或者链接断开,

总会导致replicas中消息同步滞后

##如果消息之后太多,leader将认为

此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,

将会把此replicas迁移

##到其他follower中.

##在broker数量较少,

或者网络不足的环境中,

建议提高此值.

replica.socket.timeout.ms=30*1000

follower与leader之间的socket超时时间

replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024

leader复制时候的socket缓存大小

replica.fetch.max.bytes =1024*1024

replicas每次获取数据的最大大小

replica.fetch.wait.max.ms =500

replicas同leader之间通信的

最大等待时间,失败了会重试

replica.fetch.min.bytes =1

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

num.replica.fetchers=1

leader进行复制的线程数,

增大这个数值会增加follower的IO

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000

每个replica检查是否将

最高水位进行固化的频率

controlled.shutdown.enable =false

是否允许控制器关闭broker ,

若是设置为true,会关闭所有

在这个broker上的leader,

并转移到其他broker

controlled.shutdown.max.retries =3

控制器关闭的尝试次数

controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000

每次关闭尝试的时间间隔

leader.imbalance.per.broker.percentage =10

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.check.interval.seconds =300

检查leader是否不平衡的时间间隔

offset.metadata.max.bytes

客户端保留offset信息的最大空间大小

kafka中zookeeper参数配置

 

zookeeper.connect = localhost:2181

zookeeper集群的地址,可以是多个,

多个之间用逗号分割

hostname1:port1,hostname2:port2,

hostname3:port3

zookeeper.session.timeout.ms=6000

ZooKeeper的最大超时时间,

就是心跳的间隔,若是没有反映,

那么认为已经死了,不易过大

zookeeper.connection.timeout.ms =6000

ZooKeeper的连接超时时间

zookeeper.sync.time.ms =2000

ZooKeeper集群中leader和

follower之间的同步实际那

0.8.1版server.properties配置

broker.id  默认值:无

每一个broker都有一个唯一的id,这是一个非负整数,这个id就是broker的"名字",这样就允许broker迁移到别的机器而不会影响消费者。你可以选择任意一个数字,只要它是唯一的。

log.dirs 默认值:/tmp/kafka-logs

一个用逗号分隔的目录列表,可以有多个,用来为Kafka存储数据。每当需要为一个新的partition分配一个目录时,会选择当前的存储partition最少的目录来存储。

port 默认值:6667

server用来接受client请求的端口。

zookeeper.connect 默认值:null

指定了ZooKeeper的connect string,以hostname:port的形式,hostname和port就是ZooKeeper集群各个节点的hostname和port。 ZooKeeper集群中的某个节点可能会挂掉,所以可以指定多个节点的connect string。如下所式:

hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 .

ZooKeeper也可以允许你指定一个"chroot"的路径,可以让Kafka集群将需要存储在ZooKeeper的数据存储到指定的路径下这可以让多个Kafka集群或其他应用程序公用同一个ZooKeeper集群。可以使用如下的connect string:

hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3/chroot/path

这样就可以讲这个集群的所有数据存放在/chroot/path路径下。注意在启动集群前,一定要先自己创建这个路径,consumer也得使用相同的connect string。

message.max.bytes 默认值:1000000

server能接收的一条消息的最大的大小。这个属性跟consumer使用的最大fetch大小是一致的,这很重要,否则一个不守规矩的producer会发送一个太大的消息。

num.network.threads 默认值:3

处理网络的线程的数量,server端用来处理网络请求,一般不需要改变它。

num.io.threads 默认值:8

server端处理请求时的I/O线程的数量,不要小于磁盘的数量。

background.threads 默认值:4

用来处理各种不同的后台任务的线程数量,比如删除文件,一般不需要改变它。

queued.max.requests 默认值:500

I/O线程等待队列中的最大的请求数,超过这个数量,network线程就不会再接收一个新的请求。

host.name 默认值:null

broker的hostname,如果设置了它,会仅绑定这个地址。如果没有设置,则会绑定所有的网络接口,并提交一个给ZK。

advertised.host.name 默认值:null

如果设置了这个hostname,会分发给所有的producer,consumer和其他broker来连接自己。

advertised.port 默认值:null

分发这个端口给所有的producer,consumer和其他broker来建立连接。如果此端口跟server绑定的端口不同,则才有必要设置。

socket.send.buffer.bytes 默认值:100 * 1024

server端用来处理socket连接的SO_SNDBUFF缓冲大小。

socket.receive.buffer.bytes 默认值:100 * 1024

server端用来处理socket连接的SO_RCVBUFF缓冲大小。

socket.request.max.bytes 默认值:100 * 1024 * 1024

server能接受的请求的最大的大小,这是为了防止server跑光内存,不能大于Java堆的大小。

num.partitions 默认值:1

如果在创建topic的时候没有指定partition的数量,则使用这个值来设置。

log.segment.bytes 默认值:1024 * 1024 * 1024

一个topic的一个partition对应的所有segment文件称为log。这个设置控制着一个segment文件的最大的大小,如果超过了此大小,就会生成一个新的segment文件。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.roll.hours 默认值:24 * 7

这个设置会强制Kafka去roll一个新的log segment文件,即使当前使用的segment文件的大小还没有超过log.segment.bytes。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.cleanup.policy 默认值:delete

此配置可以设置成delete或compact。如果设置为delete,当log segment文件的大小达到上限,或者roll时间达到上限,文件将会被删除。如果设置成compact,则此文件会被清理,标记成已过时状态,详见 log compaction 。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.minutes 默认值:7 days

在删除log文件之前,保存在磁盘的时间,单位为分钟,这是所有topic的默认值。注意如果同时设置了log.retention.minutes和 log.retention.bytes,如果达到任意一个条件的限制,都会马上删掉。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.bytes 默认值:-1

topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数 * log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个 达到要求,都会执行删除。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.check.interval.ms 默认值:5 minutes

检查任意一个log segment文件是否需要进行retention处理的时间间隔。

log.cleaner.enable 默认值:false

设置为true就开启了log compaction功能。

log.cleaner.threads 默认值:1

使用log compaction功能来清理log的线程的数量。

log.cleaner.io.max.bytes.per.second 默认值:None

在执行log compaction的过程中,限制了cleaner每秒钟I/O的数据量,以免cleaner影响正在执行的请求。

log.cleaner.dedupe.buffer.size 默认值:500 * 1024 * 1024

日志压缩去重时候的缓存空间,在空间允许的情况下,越大越好。

log.cleaner.io.buffer.size 默认值:512 * 1024

日志清理时候用到的I/O块(chunk)大小,一般不需要修改。

log.cleaner.io.buffer.load.factor 默认值:0.9

日志清理中hash表的扩大因子,一般不需要修改。

log.cleaner.backoff.ms 默认值:15000

检查log是否需要clean的时间间隔。

log.cleaner.min.cleanable.ratio 默认值:0.5

控制了log compactor进行clean操作的频率。默认情况下,当log的50%以上已被clean时,就不用继续clean了。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.cleaner.delete.retention.ms 默认值:1 day

对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的最长时间,同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据,一个控制压缩后的数据,参考 the per-topic configuration section。

log.index.size.max.bytes 默认值:10 * 1024 * 1024

每一个log segment文件的offset index文件的最大的size。注意总是预分配一个稀疏(sparse)文件,当roll这个文件时再shrink down。如果index文件被写满,那么就roll一个新的log segment文件,即使还没达到log.segment.byte限制。参考 the per-topic configuration section。

log.index.interval.bytes 默认值:4096

当执行一个fetch操作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大小,设置越大,代表扫描速度越快,但是也更耗内存,一般情况下不需要改变这个参数。

log.flush.interval.messages 默认值:None

在强制fsync一个partition的log文件之前暂存的消息数量。调低这个值会更频繁的sync数据到磁盘,影响性能。通常建议人家使用replication来确保持久性,而不是依靠单机上的fsync,但是这可以带来更多的可靠性。

log.flush.scheduler.interval.ms 默认值:3000

log flusher检查是否需要把log刷到磁盘的时间间隔,单位为ms。

log.flush.interval.ms 默认值:None

2次fsync调用之间最大的时间间隔,单位为ms。即使log.flush.interval.messages没有达到,只要这个时间到了也需要调用fsync。

log.delete.delay.ms 默认值:60000

在log文件被移出索引后,log文件的保留时间。在这段时间内运行的任意正在进行的读操作完成操作,不用去打断它。通常不需要改变。

log.flush.offset.checkpoint.interval.ms 默认值:60000

记录上次把log刷到磁盘的时间点的频率,用来日后的recovery。通常不需要改变。

auto.create.topics.enable 默认值:true

是否允许自动创建topic。如果设为true,那么produce,consume或者fetch metadata一个不存在的topic时,就会自动创建一个默认replication factor和partition number的topic。

controller.socket.timeout.ms 默认值:30000

partition管理控制器发向replica的命令的socket超时时间。

controller.message.queue.size 默认值:10

partition leader与replicas数据同步时的消息的队列大小。

default.replication.factor 默认值:1

自动创建topic时的默认replication factor的(副本)个数。

replica.lag.time.max.ms 默认值:10000

如果一个follower在有一个时间窗口内没有发送任意fetch请求,leader就会把这个follower从ISR(in-sync replicas)移除,并认为它已挂掉。

replica.lag.max.messages 默认值:4000

如果一个replica落后leader此配置指定的消息条数,leader就会把它移除ISR,并认为它挂掉。

replica.socket.timeout.ms 默认值:300 * 1000

复制数据过程中,replica发送给leader的网络请求的socket超时时间。

replica.socket.receive.buffer.bytes 默认值:64 * 1024

复制数据过程中,replica发送网络请求给leader的socket receiver buffer的大小。

replica.fetch.max.bytes 默认值:1024 * 1024

复制数据过程中,replica发送给leader的fetch请求试图获取数据的最大的字节数。

replica.fetch.wait.max.ms 默认值:500

复制数据过程中,为了fetch数据,replica发送请求给leader的最大的等待时间。

replica.fetch.min.bytes 默认值:1

复制数据过程中,replica收到的每个fetch响应,期望的最小的字节数,如果没有收到足够的字节数,就会等待期望更多的数据,直到达到replica.fetch.wait.max.ms。

num.replica.fetchers 默认值:1

用来从leader复制消息的线程数量,增大这个值可以增加follow的I/O并行度。

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms 默认值:5000

每一个replica存储自己的high watermark到磁盘的频率,用来日后的recovery。

fetch.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000

含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the fetch request purgatory.

producer.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000

含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the producer request purgatory.

zookeeper.session.timeout.ms 默认值:6000

ZooKeeper的session的超时时间,如果在这段时间内没有收到ZK的心跳,则会被认为该Kafka server挂掉了。如果把这个值设置得过低可能被误认为挂掉,如果设置得过高,如果真的挂了,则需要很长时间才能被server得知。

zookeeper.connection.timeout.ms 默认值:6000

client连接到ZK server的超时时间。

zookeeper.sync.time.ms 默认值:2000

一个ZK follower能落后leader多久。

controlled.shutdown.enable 默认值:false

如果为true,在关闭一个broker前,会把当前broker上的所有partition,如果有为leader的话,会把leader权交给其他broker上的相应的partition。这会降低在关闭期间不可用的时间窗口。

controlled.shutdown.max.retries 默认值:3

在执行一个unclean(强行关闭?)的关闭操作前,为了成功完成关闭操作,最大的重试次数。

controlled.shutdown.retry.backoff.ms 默认值:5000

在关闭重试期间的回退(backoff)时间。

auto.leader.rebalance.enable 默认值:false

如果设为true,复制控制器会周期性的自动尝试,为所有的broker的每个partition平衡leadership,为更优先(preferred)的replica分配leadership。

leader.imbalance.per.broker.percentage 默认值:10

每个broker允许的不平衡的leader的百分比。如果每个broker超过了这个百分比,复制控制器会重新平衡leadership。

leader.imbalance.check.interval.seconds 默认值:300

检测leader不平衡的时间间隔。

offset.metadata.max.bytes 默认值:1024

允许client(消费者)保存它们元数据(offset)的最大的数据量。

 

kafka producer配置

  1. #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
  2. metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
  3. # 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区
  4. #partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner
  5. # 是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
  6. compression.codec=none
  7. # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki),默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]
  8. serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
  9. # serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
  10. # serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
  11. # 如果要压缩消息,这里指定哪些topic要压缩消息,默认empty,表示不压缩。
  12. #compressed.topics=
  13. ########### request ack ###############
  14. # producer接收消息ack的时机.默认为0.
  15. # 0: producer不会等待broker发送ack
  16. # 1: 当leader接收到消息之后发送ack
  17. # 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.
  18. request.required.acks=0
  19. # 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间
  20. # 如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种
  21. # 原因未能成功(比如follower未能同步成功)
  22. request.timeout.ms=10000
  23. ########## end #####################
  24. # 同步还是异步发送消息,默认“sync”表同步,"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
  25. # 也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送,但是也可能导致丢失未发送过去的消息
  26. producer.type=sync
  27. ############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
  28. # 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms
  29. # 此值和batch.num.messages协同工作.
  30. queue.buffering.max.ms = 5000
  31. # 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
  32. # 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
  33. # 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃,默认为10000
  34. queue.buffering.max.messages=20000
  35. # 如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200
  36. batch.num.messages=500
  37. # 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后
  38. # 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
  39. # 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
  40. # -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃
  41. # 0:立即清空队列,消息被抛弃
  42. queue.enqueue.timeout.ms=-1
  43. ################ end ###############
  44. # 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
  45. # 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
  46. # 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
  47. message.send.max.retries=3
  48. # producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader的位置,以及当前topic的情况
  49. # 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新
  50. # (比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制,默认值600000
  51. topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

kafkaconsumer端配置

    1. # zookeeper连接服务器地址,此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)
    2. # 配置例子:"127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
    3. zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka
    4. # zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉,当消费者挂掉,其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
    5. zookeeper.session.timeout.ms=5000
    6. zookeeper.connection.timeout.ms=10000
    7. # 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启,将可能拿到已拿到过的消息
    8. zookeeper.sync.time.ms=2000
    9. #指定消费组
    10. group.id=xxx
    11. # 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息
    12. # 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
    13. auto.commit.enable=true
    14. # 自动更新时间。默认60 * 1000
    15. auto.commit.interval.ms=1000
    16. # 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
    17. conusmer.id=xxx
    18. # 消费者客户端编号,用于区分不同客户端,默认客户端程序自动产生
    19. client.id=xxxx
    20. # 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
    21. queued.max.message.chunks=50
    22. # 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
    23. # 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
    24. # "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
    25. # 此值用于控制,注册节点的重试次数.
    26. rebalance.max.retries=5
    27. # 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk
    28. # 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
    29. fetch.min.bytes=6553600
    30. # 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer
    31. fetch.wait.max.ms=5000
    32. socket.receive.buffer.bytes=655360
    33. # 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
    34. # anything可选,分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest
    35. auto.offset.reset=smallest
    36. # 指定序列化处理类(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki),默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]
    37. derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

kafka 配置文件注释的更多相关文章

  1. Ibatis XML 配置文件注释引起错误及解决方案

    详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcytp35 Ibatis XML 配置文件注释引起错误及解决方案 最近在使用Iba ...

  2. Hadoop生态圈-Kafka配置文件详解

    Hadoop生态圈-Kafka配置文件详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.默认kafka配置文件内容([yinzhengjie@s101 ~]$ more /s ...

  3. kafka配置文件中参数的限制

    在kafka的优化过程中,不断的调节配置文件中的参数,但是有时候会遇到java.lang.NumberFormatException这样的错误 比如socket.receive.buffer.byte ...

  4. caffe-windows之网络描述文件和参数配置文件注释(mnist例程)

    caffe-windows之网络描述文件和参数配置文件注释(mnist例程) lenet_solver.prototxt:在训练和测试时涉及到一些参数配置,训练超参数文件 <-----lenet ...

  5. kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解

    kafka实战教程(python操作kafka),kafka配置文件详解 应用往Kafka写数据的原因有很多:用户行为分析.日志存储.异步通信等.多样化的使用场景带来了多样化的需求:消息是否能丢失?是 ...

  6. Kafka配置文件server.properties(三个版本)

    前言 其实每个版本都有些许改动,只不过改动大小而已,但是网上的教程都真的太老了,其实更新一下也费不了多少时间 0.9.0 # Licensed to the Apache Software Found ...

  7. MySQL数据库my.cnf配置文件注释详解

    我们知道,在MySQL数据库安装完成后,要对my.cnf配置文件进行适当的修改才能充分利用MySQL数据库的功能.但是对于初学者来说,修改my.cnf配置文件似乎是一个比较难的过程.为了解决这个问题, ...

  8. MySQL my.cnf 配置文件注释

    以下是my.cnf配置文件参数解释 [client] port                     = 3309socket                   = /home/longxiben ...

  9. 《转》vue-cli的webpack模板项目配置文件注释

    一.文件结构 本文主要分析开发(dev)和构建(build)两个过程涉及到的文件,故下面文件结构仅列出相应的内容. ├─build │ ├─build.js │ ├─check-versions.js ...

随机推荐

  1. Emacs 使用graphviz-dot-mode创建架构图

    安装 首先要安装graphviz-dot-mode模块,假设list-packages的网站国内无法訪问,改为手动下载graphviz-dot-model.el.放到~/.emacs.d/文件夹下. ...

  2. 〖Windows〗三星(SAMSUNG)905S3G-K07 安装Windows 7 过程分享

    在京东买了一台笔记本(SAMSUNG 905S3G-K07)给女朋友,发现Win8还是使用得不太顺手: 于是决定把这个Win8操作系统切换到Win7,也开始了一段虐心的过程: 一.制作U盘启动 1. ...

  3. 错误提示:通过 Web 服务器的身份验证的用户无权打开文件系统上的文件

    //win7中iis配置好了可是网页打不开,为什么.? //错误提示:通过 Web 服务器的身份验证的用户无权打开文件系统上的文件 //解决办法1.右键单击你的网站根目录文件夹,如wwwroot文件夹 ...

  4. SpringBoot中mybatis配置自动转换驼峰标识没有生效

    mybatis提供了一个配置: #开启驼峰命名转换 mybatis.configuration.map-underscore-to-camel-case=true 使用该配置可以让mybatis自动将 ...

  5. iOS获取真机沙盒文件、获取真机本地数据

    有时我们需要对真机内的数据进行分析,那么如何获取沙盒所有数据文件呢? 1.设备连接到电脑,打开xcode 2.打开window-devices 3.打开后,选择设备名,选择app,导出数据 4.最后拿 ...

  6. tensorflow没有代码提示的问题

    在tensorflow包下的__init__.py文件中定义了一个contrib变量表示tensorflow.contrib包下的内容,但是tensorflow.contrib这个包是懒加载的,也就是 ...

  7. 要成为linux网站运维工程师必须要掌握的技能

    要成为linux网站运维工程师必须要掌握的技能 2015-07-27 发表 老男孩点评:感谢此文的作者,写的非常到位,值得入门的初学者认真看看 我是一名linux运维工程师,确切的说是网站运维工程师, ...

  8. springboot(五):spring data jpa的使用

    在上篇文章springboot(二):web综合开发中简单介绍了一下spring data jpa的基础性使用,这篇文章将更加全面的介绍spring data jpa 常见用法以及注意事项 使用spr ...

  9. React(0.13) 定义一个使用动画

    <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>React JS</title> <script src=& ...

  10. 【HTML】WWW简介

    www 什么是WWW www(world wide web),又称为万维网,或通常称为web,是一个基于超文本方式的信息检索服务工具. WWW的工作模式 C/S结构(client/server结构), ...