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  • Kafka系列(一)安装和配置说明

    单机模式

    修改kafak安装文件中 .../kafka_2.9.2-0.8.1.1/config 下面的server.properties 配置文件
    1、broker.id=0   [默认不用修改,该值在集群中需要唯一]
    2、log.dirs=/opt/hadoop/kafka/kafka-logs  [kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割]
    3、zookeeper.connect=zookeeper地址:端口

    在kafka安装文件的bin目录下执行:

    ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &

    看到如下信息就表示成功:

    2015-03-15 23:15:52,689 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=/soft/jdk1.6.0_45/jre/lib/i386/client:/soft/jdk1.6.0_45/jre/lib/i386:/soft/jdk1.6.0_45/jre/../lib/i386:/usr/java/packages/lib/i386:/lib:/usr/lib
    2015-03-15 23:15:52,690 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp
    2015-03-15 23:15:52,690 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA>
    2015-03-15 23:15:52,691 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux
    2015-03-15 23:15:52,691 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=i386
    2015-03-15 23:15:52,694 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-358.el6.i686
    2015-03-15 23:15:52,695 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.name=root
    2015-03-15 23:15:52,696 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/root
    2015-03-15 23:15:52,696 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/cloud/zookeeper-3.4.5/bin
    2015-03-15 23:15:52,701 [myid:] - INFO  [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@5ffb18
    Welcome to ZooKeeper!
    2015-03-15 23:15:52,789 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@966] - Opening socket connection to server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (Unable to locate a login configuration)
    JLine support is enabled
    2015-03-15 23:15:52,803 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@849] - Socket connection established to localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, initiating session
    2015-03-15 23:15:52,844 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1207] - Session establishment complete on server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, sessionid = 0x24c20f6d6b50004, negotiated timeout = 30000

    集群模式

    1、伪集群:与单机模式部署类似,不同的是需要配置多份server.properties文件(文件名不要一样),而broker.id与log.dirs不要相同,启动的时候指定对应配置文件即可,如:./kafka-server-start.sh ../config/配置文件名 &  ;

    2、多机集群:与伪集群部署差不多;

    Kafak配置文件server.properties中所有配置参数说明

    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,最大值为255

    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,/data1/kafka-logs-1

    port =9092

    broker server服务端口

    message.max.bytes =65250000

    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=60*24*3

    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=1000*60*5

    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

    检查是否触发日志清理的间隔

    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 =1000*60*60*24*1

    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

    默认创建topic的时候的副本数,可以被topic创建时的指定参数覆盖

    num.partitions =2

    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

    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

    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 =6000

    client连接到ZK server的超时时间。

    zookeeper.sync.time.ms =2000

    一个ZK follower能落后leader多久。

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