配置及参数说明

Broker 端参数

所谓静态参数，是指你必须在 Kafka 的配置文件 server.properties 中进行设置的参数，不管你是新增、修改还是删除。同时，你必须重启 Broker 进程才能令它们生效。而主题级别参数的设置则有所不同，Kafka 提供了专门的 kafka-configs 命令来修改它们。

Broker 是需要配置存储信息：

• log.dirs：这是非常重要的参数，指定了 Broker 需要使用的若干个文件目录路径。要知道这个参数是没有默认值的，这说明什么？这说明它必须由你亲自指定。
• log.dir：注意这是 dir，结尾没有 s，说明它只能表示单个路径，它是补充上一个参数用的。

在线上生产环境中一定要为log.dirs配置多个路径，优点：

• 提升读写性能：比起单块磁盘，多块物理磁盘同时读写数据有更高的吞吐量。
• 能够实现故障转移：即 Failover。这是 Kafka 1.1 版本新引入的强大功能。要知道在以前，只要 Kafka Broker 使用的任何一块磁盘挂掉了，整个 Broker 进程都会关闭。但是自 1.1 开始，这种情况被修正了，坏掉的磁盘上的数据会自动地转移到其他正常的磁盘上，而且 Broker 还能正常工作。还记得上一期我们关于 Kafka 是否需要使用 RAID 的讨论吗？这个改进正是我们舍弃 RAID 方案的基础：没有这种 Failover 的话，我们只能依靠 RAID 来提供保障。

附加信息： ZooKeeper 是一个分布式协调框架，负责协调管理并保存 Kafka 集群的所有元数据信息，比如集群都有哪些 Broker 在运行、创建了哪些 Topic，每个 Topic 都有多少分区以及这些分区的 Leader 副本都在哪些机器上等信息。

Kafka 与 ZooKeeper 相关的最重要的参数当属zookeeper.connect，例如：zookeeper.connect = zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181

若是两套Kafka集群共用同一个zookeeper，配置方式如下：

 zookeeper.connect参数可以这样指定：zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka1和zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka2
 即是：
 zookeeper.connect =  zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka1
 zookeeper.connect =  zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181/kafka2

第三组参数是与 Broker 连接相关的，即客户端程序或其他 Broker 如何与该 Broker 进行通信的设置。有以下三个参数：

• listeners：学名叫监听器，其实就是告诉外部连接者要通过什么协议访问指定主机名和端口开放的 Kafka 服务。若定义了协议名称，你必须还要指定listener.security.protocol.map参数告诉这个协议底层使用了哪种安全协议，比如指定listener.security.protocol.map=CONTROLLER:PLAINTEXT表示CONTROLLER这个自定义协议底层使用明文不加密传输数据。
• advertised.listeners：和 listeners 相比多了个 advertised。Advertised 的含义表示宣称的、公布的，就是说这组监听器是 Broker 用于对外发布的。
• host.name/port：列出这两个参数就是想说你把它们忘掉吧，压根不要为它们指定值，毕竟都是过期的参数了。

操作主机相关的配置：最好全部使用主机名，即 Broker 端和 Client 端应用配置中全部填写主机名。

第四组参数是关于 Topic 管理的。下面这三个参数：

• auto.create.topics.enable：是否允许自动创建 Topic。最好设置成 false，即不允许自动创建 Topic
• unclean.leader.election.enable：是否允许 Unclean Leader 选举。最新版的 Kafka 中默认就是 false。设置成 false，坚决不能让那些落后太多的副本竞选 Leader。若设置为true，数据有可能就丢失了，因为这些副本保存的数据本来就不全。
• auto.leader.rebalance.enable：是否允许定期进行 Leader 选举。生产环境建议设置为false。设置它的值为 true 表示允许 Kafka 定期地对一些 Topic 分区进行 Leader 重选举，当然这个重选举不是无脑进行的，它要满足一定的条件才会发生。严格来说它与上一个参数中 Leader 选举的最大不同在于，它不是选 Leader，而是换 Leader！比如 Leader A 一直表现得很好，但若auto.leader.rebalance.enable=true，那么有可能一段时间后 Leader A 就要被强行卸任换成 Leader B。

最后一组参数是数据留存方面的：

• log.retention.{hours|minutes|ms}：这是个“三兄弟”，都是控制一条消息数据被保存多长时间。从优先级上来说 ms 设置最高、minutes 次之、hours 最低。通常情况下我们还是设置 hours 级别的多一些，比如log.retention.hours=168表示默认保存 7 天的数据。
• log.retention.bytes：这是指定 Broker 为消息保存的总磁盘容量大小。这个值默认是 -1，表明你想在这台 Broker 上保存多少数据都可以。
• message.max.bytes：控制 Broker 能够接收的最大消息大小。

Topic 级别参数

如果同时设置了 Topic 级别参数和全局 Broker 参数，到底听谁的呢？哪个说了算呢？答案就是 Topic 级别参数会覆盖全局 Broker 参数的值，而每个 Topic 都能设置自己的参数值，这就是所谓的 Topic 级别参数。

保存消息方面的参数：

• retention.ms：规定了该 Topic 消息被保存的时长。默认是 7 天，即该 Topic 只保存最近 7 天的消息。一旦设置了这个值，它会覆盖掉 Broker 端的全局参数值。
• retention.bytes：规定了要为该 Topic 预留多大的磁盘空间。和全局参数作用相似，这个值通常在多租户的 Kafka 集群中会有用武之地。当前默认值是 -1，表示可以无限使用磁盘空间。
• max.message.bytes：它决定了 Kafka Broker 能够正常接收该 Topic 的最大消息大小。

创建 Topic 时进行设置：

 bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --create --topic transaction --partitions 1 --replication-factor 1 --config retention.ms=15552000000 --config max.message.bytes=5242880

结尾处的--config设置，我们就是在 config 后面指定了想要设置的 Topic 级别参数。

自带的命令kafka-configs来修改 Topic 级别参数：

bin/kafka-configs.sh --zookeeper localhost:2181 --entity-type topics --entity-name transaction --alter --add-config max.message.bytes=10485760

Kafka 社区很有可能统一使用kafka-configs脚本来调整 Topic 级别参数，最好使用这种kafka-configs方式。

consumer的配置参数

#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。
spring.kafka.consumer.auto-commit-interval = 5000;

#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
# earliest： 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
# latest： 当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
# none： topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=latest;

#以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接。
spring.kafka.consumer.bootstrap-servers = 192.168.240.42:9092,192.168.240.43:9092,192.168.240.44:9092;

#ID在发出请求时传递给服务器;用于服务器端日志记录。
spring.kafka.consumer.client-id;

#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
spring.kafka.consumer.enable-auto-commit=true;

#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
spring.kafka.consumer.fetch-max-wait = 500;

#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。
spring.kafka.consumer.fetch-min-size = 1;

#用于标识此使用者所属的使用者组的唯一字符串。
spring.kafka.consumer.group-id = allenGroup;

#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
spring.kafka.consumer.heartbeat-interval = 3000;

#密钥的反序列化器类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer
spring.kafka.consumer.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
spring.kafka.consumer.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
spring.kafka.consumer.max-poll-records;

producer的配置参数

#procedure要求leader在考虑完成请求之前收到的确认数，用于控制发送记录在服务端的持久化，其值可以为如下：
#acks = 0 如果设置为零，则生产者将不会等待来自服务器的任何确认，该记录将立即添加到套接字缓冲区并视为已发送。
在这种情况下，无法保证服务器已收到记录，并且重试配置将不会生效（因为客户端通常不会知道任何故障），为每条记录返回的偏移量始终设置为-1。
#acks = 1 这意味着leader会将记录写入其本地日志，但无需等待所有副本服务器的完全确认即可做出回应，
在这种情况下，如果leader在确认记录后立即失败，但在将数据复制到所有的副本服务器之前，则记录将会丢失。
#acks = all 这意味着leader将等待完整的同步副本集以确认记录，这保证了只要至少一个同步副本服务器仍然存活，记录就不会丢失，这是最强有力的保证，这相当于acks = -1的设置。
#可以设置的值为：all, -1, 0, 1
spring.kafka.producer.acks=1

#每当多个记录被发送到同一分区时，生产者将尝试将记录一起批量处理为更少的请求，
#这有助于提升客户端和服务器上的性能，此配置控制默认批量大小（以字节为单位），默认值为16384
spring.kafka.producer.batch-size=16384

#以逗号分隔的主机：端口对列表，用于建立与Kafka群集的初始连接
spring.kafka.producer.bootstrap-servers = 192.168.240.42:9092,192.168.240.43:9092,192.168.240.44:9092;

#生产者可用于缓冲等待发送到服务器的记录的内存总字节数，默认值为33554432
spring.kafka.producer.buffer-memory=33554432

#ID在发出请求时传递给服务器，用于服务器端日志记录
spring.kafka.producer.client-id

#生产者生成的所有数据的压缩类型，此配置接受标准压缩编解码器（'gzip'，'snappy'，'lz4'），
#它还接受'uncompressed'以及'producer'，分别表示没有压缩以及保留生产者设置的原始压缩编解码器，
#默认值为producer
spring.kafka.producer.compression-type=producer

#key的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

#值的Serializer类，实现类实现了接口org.apache.kafka.common.serialization.Serializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

#如果该值大于零时，表示启用重试失败的发送次数
spring.kafka.producer.retries = 3

listener的配置参数

#侦听器的AckMode,参见https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/htmlsingle/#committing-offsets
#当enable.auto.commit的值设置为false时，该值会生效；为true时不会生效。AckMode取值入下：
# 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
# COUNT_TIME  TIME或COUNT　有一个条件满足时提交
spring.kafka.listener.ack-mode ;

#在侦听器容器中运行的线程数
spring.kafka.listener.concurrency;

#轮询消费者时使用的超时（以毫秒为单位）
spring.kafka.listener.poll-timeout;

#当ackMode为“COUNT”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的记录数
spring.kafka.listener.ack-count;

#当ackMode为“TIME”或“COUNT_TIME”时，偏移提交之间的时间（以毫秒为单位）
spring.kafka.listener.ack-time;

重要配置（去掉默认）

# 集群地址
spring.kafka.bootstrap-servers=172.17.35.141:9092,172.17.41.159:9092,172.17.38.154:9092,172.17.40.60:9092
# 消费者配置
spring.kafka.consumer.topic=test_topic
spring.kafka.consumer.group-id=streamProcesser
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# 生产者配置
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

其他

• session.timeout.ms 会话超时时间

检测消费者是否超时故障的超时时间。group coordinator检测consumer发生崩溃所需的时间。一个consumer group里面的某个consumer挂掉了，最长需要 session.timeout.ms 秒检测出来。

机制：消费者 定期发送心跳证明自己的存活，如果在这个时间之内broker没收到，那broker就将此消费者从group中移除，进行一次reblance。

注意：此值的配置需要在group.min.session.timeout.ms 和 group.max.session.timeout.ms 范围内。

• heartbeat.interval.ms 心跳间隔时间

  当消费者使用group时，用于确保消费者存活，并在消费者加入或离开group时促进reblance。 每个consumer 都会根据 heartbeat.interval.ms 参数指定的时间周期性地向group coordinator发送 hearbeat，group coordinator会给各个consumer响应，若发生了 rebalance，各个consumer收到的响应中会包含 REBALANCE_IN_PROGRESS 标识，这样各个consumer就知道已经发生了rebalance，同时 group coordinator也知道了各个consumer的存活情况。

注意：必须小于session.timeout.ms,但通常又不能大于session.timeout.ms的1/3,越小重新平衡的时间越短

• max.poll.interval.ms 最大拉取间隔时间

检测消费者是否pull超时或失败.如果消费者两次pull的时间超过了此值,那就认为此消费者能力不足，将此消费者的commit标记为失败，并将此消费者从group移除，触发一次reblance,将该消费者消费的分区分配给其他人。

注意：该值越大，reblance的时间越长。

所以这三个参数的目的是保证group中都是能正常消费的消费者：

1、通过心跳判断：消费者隔heartbeat.interval.ms向broker汇报一次心跳，broker计算消费者多久没有向自己发心跳了，如果超过了session.timeout.ms，那么就认为该消费者不可用了，将其移除。

2、通过pull()时间间隔判断：broker如果发现max.poll.interval.ms没有调用pull()方法，那么就将此消费者移除。

那么有同学可能会问了：如果通过心跳判断消费者没有死，但是通过pull超时的，那么会移除么？

虽然从0.10.1以后session.timeout.ms 和 max.poll.interval.ms 解耦了，可以在处理消息的同时发送心跳，在处理消息的时候不被移除，但是当处理完毕再次调用pull方法时发现此消费者的两次pull是超时的，仍然会将其做失败的重试处理，销毁旧线程，从线程池取新线程，所以答案是会移除。

1、session.timeout.ms一定要大于heartbeat.interval.ms，否则消费者组会一直处于rebalance状态

2、session.timeout.ms最好几倍于heartbeat.interval.ms；这是因为如果因为某一时间段的网络延迟导致coordinator未感知到心跳请求，session.timeout.ms和heartbeat.interval.ms接近的话，会导致consumer组rebalance过于频繁，影响消费性能

Spring Kafka中关于Kafka的配置参数_冯立彬的博客-CSDN博客_kafkaproperties

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