kafka 配置文件注释
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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
- #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
- metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
- # 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区
- #partitioner.class=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner
- # 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。
- compression.codec=none
- # 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[]
- serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
- # serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
- # serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
- # 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。
- #compressed.topics=
- ########### request ack ###############
- # producer接收消息ack的时机.默认为0.
- # 0: producer不会等待broker发送ack
- # 1: 当leader接收到消息之后发送ack
- # 2: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.
- request.required.acks=0
- # 在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间
- # 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
- # 原因未能成功(比如follower未能同步成功)
- request.timeout.ms=10000
- ########## end #####################
- # 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,
- # 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
- producer.type=sync
- ############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
- # 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
- # 此值和batch.num.messages协同工作.
- queue.buffering.max.ms = 5000
- # 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
- # 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
- # 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
- queue.buffering.max.messages=20000
- # 如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200
- batch.num.messages=500
- # 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后
- # 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)
- # 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
- # -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃
- # 0:立即清空队列,消息被抛弃
- queue.enqueue.timeout.ms=-1
- ################ end ###############
- # 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
- # 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)
- # 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
- message.send.max.retries=3
- # 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
- # 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
- # (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
- topic.metadata.refresh.interval.ms=60000
kafkaconsumer端配置
- # 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)
- # 配置例子:"127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
- zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka
- # 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
- zookeeper.session.timeout.ms=5000
- zookeeper.connection.timeout.ms=10000
- # 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
- zookeeper.sync.time.ms=2000
- #指定消费组
- group.id=xxx
- # 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息
- # 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
- auto.commit.enable=true
- # 自动更新时间。默认60 * 1000
- auto.commit.interval.ms=1000
- # 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
- conusmer.id=xxx
- # 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
- client.id=xxxx
- # 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
- queued.max.message.chunks=50
- # 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
- # 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
- # "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,
- # 此值用于控制,注册节点的重试次数.
- rebalance.max.retries=5
- # 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk
- # 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
- fetch.min.bytes=6553600
- # 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
- fetch.wait.max.ms=5000
- socket.receive.buffer.bytes=655360
- # 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、
- # 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
- auto.offset.reset=smallest
- # 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[]
- derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder
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引言 这两天在项目里实用到ViewPager来做广告运营位展示.看到如今非常多APP的广告运营位都是无限循环的,所以就研究了一下这个功能的实现. 先看看效果 从一个方向上一直滑动.么有滑到尽头的感觉. ...
- DATEDIF函数
DATEDIF(start_date,end_date,unit) DATEDIF函数是Excel隐藏函数,在帮助和插入公式里面没有. 返回两个日期之间的年\月\日间隔数.常使用DATEDIF函数计算 ...
- 首次启动Kafka报Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000c0000000, 1073741824, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)
首次启动Kafka报错如下: 原因:内存不足,查看启动配置 调小一些:
- xshell连接centos vi编辑器不能使用小键盘
莫名其妙的本人的xshell,在vim编辑脚本的时候,右侧小键盘无法输出数字,输出的都是一些字母,而且还是一个字母占一行,太过艹蛋! 后来就按照正规的操作步骤,又重建了连接,居然发现正常了! 百思一虑 ...
- 优化 App 的启动时间
这是一篇 WWDC 2016 Session 406 的学习笔记,从原理到实践讲述了如何优化 App 的启动时间. App 运行理论 main() 执行前发生的事 Mach-O 格式 虚拟内存基础 M ...
- 十五分钟介绍 Redis数据结构
下面是一个对Redis官方文档<A fifteen minute introduction to Redis data types>一文的翻译,如其题目所言,此文目的在于让一个初学者能通过 ...
- SaltStack入门到精通第一篇:安装SaltStack
SaltStack入门到精通第一篇:安装SaltStack 作者:纳米龙 发布日期:2014-06-09 17:50:36 实际环境的设定: 系统环境: centos6 或centos5 实验机 ...