1. producer端配置文件说明

#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092

# 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=kafka.producer.DefaultPartitioner

# 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
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

# 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=

# 设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1
# 0: producer不会等待broker发送ack 
# 1: 当leader接收到消息之后发送ack 
# -1: 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

# 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

# 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


# 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

2.broker端配置文件说明

#broker的全局唯一编号,不能重复
broker.id=0

#用来监听链接的端口,producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092

#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3

#用来处理磁盘IO的现成数量
num.io.threads=8

#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400

#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400

#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600

#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/export/data/kafka/

#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions=2

#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1

#segment文件保留的最长时间,超时将被删除
log.retention.hours=1

#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours=1

#日志文件中每个segment的大小,默认为1G
log.segment.bytes=1073741824

#周期性检查文件大小的时间
log.retention.check.interval.ms=300000

#日志清理是否打开
log.cleaner.enable=true

#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#partion buffer中,消息的条数达到阈值,将触发flush到磁盘
log.flush.interval.messages=10000

#消息buffer的时间,达到阈值,将触发flush到磁盘
log.flush.interval.ms=3000

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除
delete.topic.enable=true

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:Producer connection to localhost:9092 unsuccessfu* 错误!
host.name=kafka01

advertised.host.name=192.168.140.128

3.consumer端配置文件说明

# zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

# zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000

#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.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 
group.id=itcast

# 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
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

4.Kafka整体概念梳理

  • Producer :消息生产者,就是向kafka broker发消息的客户端。
  • Consumer :消息消费者,向kafka broker取消息的客户端
  • Topic :名称。
  • Consumer Group (CG):这是kafka用来实现一个topic消息的广播(发给所有的consumer)和单播(发给任意一个consumer)的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制(不是真的复制,是概念上的)到所有的CG,但每个partion只会把消息发给该CG中的一个consumer。如果需要实现广播,只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。
  • Broker :一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
  • Partition:为了实现扩展性,一个非常大的topic可以分布到多个broker(即服务器)上,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id(offset)。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer,不保证一个topic的整体(多个partition间)的顺序。
  • Offset:kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名,用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置,只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka
  • Replication:Kafka支持以Partition为单位对Message进行冗余备份,每个Partition都可以配置至少1个Replication(当仅1个Replication时即仅该Partition本身)。
  • Leader:每个Replication集合中的Partition都会选出一个唯一的Leader,所有的读写请求都由Leader处理。其他Replicas从Leader处把数据更新同步到本地,过程类似大家熟悉的MySQL中的Binlog同步。每个Cluster当中会选举出一个Broker来担任Controller,负责处理Partition的Leader选举,协调Partition迁移等工作。
  • ISR(In-Sync Replica):是Replicas的一个子集,表示目前Alive且与Leader能够“Catch-up”的Replicas集合。由于读写都是首先落到Leader上,所以一般来说通过同步机制从Leader上拉取数据的Replica都会和Leader有一些延迟(包括了延迟时间和延迟条数两个维度),任意一个超过阈值都会把该Replica踢出ISR。每个Partition都有它自己独立的ISR。

5.使用Kafka Producer生产数据的分发策略

The default partitioning strategy:
 * <li>If a partition is specified in the record, use it
 * <li>If no partition is specified but a key is present choose a partition based on a hash of the key
 * <li>If no partition or key is present choose a partition in a round-robin fashion
分发策略:
1)如果指定了partition,直接使用
2)如果没有指定partition,但是制定了key,可以使用key做hash取模
3)如果没有指定partition,又没有指定key,使用轮训的方式
//在ProducerRecord构造参数中有key的情况下,会根据key进行hash取模,得到partition的编号
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("topic01","num","Consumer Group "));
// 如果沒有key,也沒有partition就會轮询
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("topic01", "afka Web "));
//如果指定了partition,就會使用partition
kafkaProducer.send(new ProducerRecord<String, String>("topic01",1,"num","value"));

6.producer数据生产不丢失的问题

  • 如果是同步模式下
    • 将发送状态设置为-1,是最为妥当的。但是,由于-1是让所有的副本都确定收到数据,这个过程会有较长的等待。面对海量的数据,如果每条消息都确认的话,效率会大大降低。
    • 一般做法的做法: 设置让leader接收到数据就确认,就也是1,提高效率,这个方案可能会有丢失的风险。
  • 如果是在异步模式下(也有ack)
    • 生产的数据并不会立即发送给broker,会在produer段有个容器(队列)来临时缓存数据。
    • 针对这个容器,有个阻塞设置。如果设置为0,就是立即丢弃数据。如果这是为-1,就永久阻塞。
      • 如果在producer永久阻塞时,人为关闭producer代码所在进程,会立即清空队列中的数据,导致数据丢失。

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