KAFKA目录结构



找到kafka的安装目录

find / -name kafka* -type d

 

[root@DockerHostconfig]# cd/wls/kafka_2.11-0.8.2.1/config

[root@DockerHostconfig]# ll

total28

-rw-r--r--1 root root 1199 Feb 27 2015consumer.properties

-rw-r--r--1 root root 3846 Feb 27 2015log4j.properties

-rw-r--r--1 root root 2228 Feb 27 2015producer.properties

-rw-r--r--1 root root 686 Nov 24 09:48 server.properties

-rw-r--r--1 root root 3325 Feb 27 2015test-log4j.properties

-rw-r--r--1 root root 993 Feb 27  2015 tools-log4j.properties

-rw-r--r--1 root root 1023 Feb 27 2015zookeeper.properties

 

[root@DockerHostconfig]# catserver.properties

port=9092

num.network.threads=3

num.io.threads=8

socket.send.buffer.bytes=104857600

socket.receive.buffer.bytes=104857600

socket.request.max.bytes=1048576000

#log.dirs=/wls/kafka-logs

num.partitions=1

num.recovery.threads.per.data.dir=1

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

log.cleaner.enable=false

zookeeper.connect=10.30.12.135:2181,10.30.12.136:2181,10.30.12.137:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=60000

#broker.id=135

#host.name=10.30.12.135

#broker.id=135

#host.name=10.30.12.135

#broker.id=136

#host.name=10.30.12.136

#broker.id=136

#host.name=10.30.12.136

broker.id=135

host.name=10.30.12.135

log.dirs=/data/kafka-logs135

 

[root@DockerHostconfig]# cd /data/

[root@DockerHostdata]# ll

total96

lrwxrwxrwx  1 root 5001     6 Oct 24 15:31 conf -> config

drwxrwsr-x333 root 5001 28672 Dec 23 18:25kafka-logs135

drwxrwsr-x331 root 5001 28672 Dec 23 18:25kafka-logs136

drwxrwsr-x333 root 5001 28672 Dec 23 18:25kafka-logs137

[root@DockerHostdata]#cd kafka-logs135

[root@DockerHostkafka-logs135]# ll

drwxrwsr-x2 root 5001 4096 Dec 15 04:45order-topic-local1-0

drwxrwsr-x2 root 5001 4096 Dec 2 00:52order-topic-local1-1

drwxrwsr-x2 root 5001 4096 Dec 15 22:40 order-topic-local1-2

drwxrwsr-x2 root 5001 4096 Dec 15 04:45 order-topic-local1-3

 

[root@DockerHostkafka-logs135]#cd order-topic-local1-0

[root@DockerHostorder-topic-local1-0]# ll

total0

-rw-r--r--1 root 5001 10485760 Dec 14 17:2900000000000000000141.index

-rw-r--r--1 root 5001       0 Dec 14 17:29 00000000000000000141.log

 

 

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，一般情况下数量为cpu核数

num.io.threads =8

broker处理磁盘IO的线程数，数值为cpu核数2倍

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=300

或

log.retention.hours=24

数据文件保留多长时间， 存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置数据清除策略

log.retention.bytes和log.retention.minutes或log.retention.hours任意一个达到要求，都会执行删除

 

有2删除数据文件方式：

      按照文件大小删除：log.retention.bytes

 按照2中不同时间粒度删除：分别为分钟，小时

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

是否开启日志清理

log.cleaner.threads = 2

日志清理运行的线程数

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

日志清理时候处理的最大大小

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

日志清理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

例如log.flush.interval.messages=1000

表示每当消息记录数达到1000时flush一次数据到磁盘

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

例如：log.flush.interval.ms=1000

表示每间隔1000毫秒flush一次数据到磁盘

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

是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic

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

 

源文档 <http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/25667831>

 

 

在partition中如何通过offset查找message

例如读取offset=368776的message，需要通过下面2个步骤查找。

• 第一步查找segment file
  上述图2为例，其中00000000000000000000.index表示最开始的文件，起始偏移量(offset)为0.第二个文件00000000000000368769.index的消息量起始偏移量为368770 = 368769 + 1.同样，第三个文件00000000000000737337.index的起始偏移量为737338=737337 + 1，其他后续文件依次类推，以起始偏移量命名并排序这些文件，只要根据offset **二分查找**文件列表，就可以快速定位到具体文件。
  当offset=368776时定位到00000000000000368769.index|log
• 第二步通过segment file查找message
  通过第一步定位到segment file，当offset=368776时，依次定位到00000000000000368769.index的元数据物理位置和00000000000000368769.log的物理偏移地址，然后再通过00000000000000368769.log顺序查找直到offset=368776为止。

从上述图3可知这样做的优点，segment indexfile采取稀疏索引存储方式，它减少索引文件大小，通过mmap可以直接内存操作，稀疏索引为数据文件的每个对应message设置一个元数据指针,它比稠密索引节省了更多的存储空间，但查找起来需要消耗更多的时间。

 

源文档 <http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46048589>

 

4.总结

Kafka高效文件存储设计特点

• Kafka把topic中一个parition大文件分成多个小文件段，通过多个小文件段，就容易定期清除或删除已经消费完文件，减少磁盘占用。
• 通过索引信息可以快速定位message和确定response的最大大小。
• 通过index元数据全部映射到memory，可以避免segment file的IO磁盘操作。
• 通过索引文件稀疏存储，可以大幅降低index文件元数据占用空间大小。

 

源文档 <http://blog.csdn.net/opensure/article/details/46048589>

 

 

 

 

如果auto.commit.enable=true，当consumer fetch了一些数据但还没有完全处理掉的时候，刚好到commitinterval出发了提交offset操作，接着consumercrash掉了。这时已经fetch的数据还没有处理完成但已经被commit掉，因此没有机会再次被处理，数据丢失。

 

源文档 <http://kane-xie.iteye.com/blog/2225085>

 Broker Configs

 

Property

Default

Description

broker.id

 

每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识；这个id可以作为broker的“名字”，并且它的存在使得broker无须混淆consumers就可以迁移到不同的host/port上。你可以选择任意你喜欢的数字作为id，只要id是唯一的即可。

log.dirs

/tmp/kafka-logs

kafka存放数据的路径。这个路径并不是唯一的，可以是多个，路径之间只需要使用逗号分隔即可；每当创建新partition时，都会选择在包含最少partitions的路径下进行。

port

6667

server接受客户端连接的端口

zookeeper.connect

null

ZooKeeper连接字符串的格式为：hostname:port，此处hostname和port分别是ZooKeeper集群中某个节点的host和port；为了当某个host宕掉之后你能通过其他ZooKeeper节点进行连接，你可以按照一下方式制定多个hosts：

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

 

ZooKeeper允许你增加一个“chroot”路径，将集群中所有kafka数据存放在特定的路径下。当多个Kafka集群或者其他应用使用相同ZooKeeper集群时，可以使用这个方式设置数据存放路径。这种方式的实现可以通过这样设置连接字符串格式，如下所示：

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

这样设置就将所有kafka集群数据存放在/chroot/path路径下。注意，在你启动broker之前，你必须创建这个路径，并且consumers必须使用相同的连接格式。

message.max.bytes

1000000

server可以接收的消息最大尺寸。重要的是，consumer和producer有关这个属性的设置必须同步，否则producer发布的消息对consumer来说太大。

num.network.threads

3

server用来处理网络请求的网络线程数目；一般你不需要更改这个属性。

num.io.threads

8

server用来处理请求的I/O线程的数目；这个线程数目至少要等于硬盘的个数。

background.threads

4

用于后台处理的线程数目，例如文件删除；你不需要更改这个属性。

queued.max.requests

500

在网络线程停止读取新请求之前，可以排队等待I/O线程处理的最大请求个数。

host.name

null

broker的hostname；如果hostname已经设置的话，broker将只会绑定到这个地址上；如果没有设置，它将绑定到所有接口，并发布一份到ZK

advertised.host.name

null

如果设置，则就作为broker的hostname发往producer、consumers以及其他brokers

advertised.port

null

此端口将给与producers、consumers、以及其他brokers，它会在建立连接时用到；它仅在实际端口和server需要绑定的端口不一样时才需要设置。

socket.send.buffer.bytes

100 * 1024

SO_SNDBUFF缓存大小，server进行socket连接所用

socket.receive.buffer.bytes

100 * 1024

SO_RCVBUFF缓存大小，server进行socket连接时所用

socket.request.max.bytes

100 * 1024 * 1024

server允许的最大请求尺寸；  这将避免server溢出，它应该小于Java  heap size

num.partitions

1

如果创建topic时没有给出划分partitions个数，这个数字将是topic下partitions数目的默认数值。

log.segment.bytes

1014*1024*1024

topic  partition的日志存放在某个目录下诸多文件中，这些文件将partition的日志切分成一段一段的；这个属性就是每个文件的最大尺寸；当尺寸达到这个数值时，就会创建新文件。此设置可以由每个topic基础设置时进行覆盖。

查看  the per-topic  configuration section

log.roll.hours

24 * 7

即使文件没有到达log.segment.bytes，只要文件创建时间到达此属性，就会创建新文件。这个设置也可以有topic层面的设置进行覆盖；

查看the per-topic  configuration section

log.cleanup.policy

delete

 

log.retention.minutes和log.retention.hours

7 days

每个日志文件删除之前保存的时间。默认数据保存时间对所有topic都一样。

log.retention.minutes和 log.retention.bytes都是用来设置删除日志文件的，无论哪个属性已经溢出。

这个属性设置可以在topic基本设置时进行覆盖。

查看the per-topic  configuration section

log.retention.bytes

-1

每个topic下每个partition保存数据的总量；注意，这是每个partitions的上限，因此这个数值乘以partitions的个数就是每个topic保存的数据总量。同时注意：如果log.retention.hours和log.retention.bytes都设置了，则超过了任何一个限制都会造成删除一个段文件。

注意，这项设置可以由每个topic设置时进行覆盖。

查看the per-topic  configuration section

log.retention.check.interval.ms

5 minutes

检查日志分段文件的间隔时间，以确定是否文件属性是否到达删除要求。

log.cleaner.enable

false

当这个属性设置为false时，一旦日志的保存时间或者大小达到上限时，就会被删除；如果设置为true，则当保存属性达到上限时，就会进行log compaction。

log.cleaner.threads

1

进行日志压缩的线程数

log.cleaner.io.max.bytes.per.second

None

进行log compaction时，log cleaner可以拥有的最大I/O数目。这项设置限制了cleaner，以避免干扰活动的请求服务。

log.cleaner.io.buffer.size

500*1024*1024

log cleaner清除过程中针对日志进行索引化以及精简化所用到的缓存大小。最好设置大点，以提供充足的内存。

log.cleaner.io.buffer.load.factor

512*1024

进行log cleaning时所需要的I/O chunk尺寸。你不需要更改这项设置。

log.cleaner.io.buffer.load.factor

0.9

log cleaning中所使用的hash表的负载因子；你不需要更改这个选项。

log.cleaner.backoff.ms

15000

进行日志是否清理检查的时间间隔

log.cleaner.min.cleanable.ratio

0.5

这项配置控制log  compactor试图清理日志的频率（假定log compaction是打开的）。默认避免清理压缩超过50%的日志。这个比率绑定了备份日志所消耗的最大空间（50%的日志备份时压缩率为50%）。更高的比率则意味着浪费消耗更少，也就可以更有效的清理更多的空间。这项设置在每个topic设置中可以覆盖。

查看the per-topic  configuration section。

log.cleaner.delete.retention.ms

1day

保存时间；保存压缩日志的最长时间；也是客户端消费消息的最长时间，荣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创建时的指定时间覆盖。

log.index.size.max.bytes

10*1024*1024

每个log segment的最大尺寸。注意，如果log尺寸达到这个数值，即使尺寸没有超过log.segment.bytes限制，也需要产生新的log  segment。

log.index.interval.bytes

4096

当执行一次fetch后，需要一定的空间扫描最近的offset，设置的越大越好，一般使用默认值就可以

log.flush.interval.messages

Long.MaxValue

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，所以检查是否需要固化到硬盘的时间间隔。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“发sync”的时间过长（IO阻塞），如果此值过小，将会导致“fsync”的时间较长（IO阻塞），如果此值过小，将会导致”发sync“的次数较多，这也就意味着整体的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

Long.MaxValue

检查是否需要fsync的时间间隔

log.flush.interval.ms

Long.MaxValue

仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机，是不足的，这个数用来控制”fsync“的时间间隔，如果消息量始终没有达到固化到磁盘的消息数，但是离上次磁盘同步的时间间隔达到阈值，也将触发磁盘同步。

log.delete.delay.ms

60000

文件在索引中清除后的保留时间，一般不需要修改

auto.create.topics.enable

true

是否允许自动创建topic。如果是真的，则produce或者fetch不存在的topic时，会自动创建这个topic。否则需要使用命令行创建topic

controller.socket.timeout.ms

30000

partition管理控制器进行备份时，socket的超时时间。

controller.message.queue.size

Int.MaxValue

controller-to-broker-channles的buffer尺寸

default.replication.factor

1

默认备份份数，仅指自动创建的topics

replica.lag.time.max.ms

10000

如果一个follower在这个时间内没有发送fetch请求，leader将从ISR重移除这个follower，并认为这个follower已经挂了

replica.lag.max.messages

4000

如果一个replica没有备份的条数超过这个数值，则leader将移除这个follower，并认为这个follower已经挂了

replica.socket.timeout.ms

30*1000

leader备份数据时的socket网络请求的超时时间

replica.socket.receive.buffer.bytes

64*1024

备份时向leader发送网络请求时的socket receive buffer

replica.fetch.max.bytes

1024*1024

备份时每次fetch的最大值

replica.fetch.min.bytes

500

leader发出备份请求时，数据到达leader的最长等待时间

replica.fetch.min.bytes

1

备份时每次fetch之后回应的最小尺寸

num.replica.fetchers

1

从leader备份数据的线程数

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

fetch.purgatory.purge.interval.requests

1000

fetch请求清除时的清除间隔

producer.purgatory.purge.interval.requests

1000

producer请求清除时的清除间隔

zookeeper.session.timeout.ms

6000

zookeeper会话超时时间。

zookeeper.connection.timeout.ms

6000

客户端等待和zookeeper建立连接的最大时间

zookeeper.sync.time.ms

2000

zk follower落后于zk leader的最长时间

controlled.shutdown.enable

true

是否能够控制broker的关闭。如果能够，broker将可以移动所有leaders到其他的broker上，在关闭之前。这减少了不可用性在关机过程中。

controlled.shutdown.max.retries

3

在执行不彻底的关机之前，可以成功执行关机的命令数。

controlled.shutdown.retry.backoff.ms

5000

在关机之间的backoff时间

auto.leader.rebalance.enable

true

如果这是true，控制者将会自动平衡brokers对于partitions的leadership

leader.imbalance.per.broker.percentage

10

每个broker所允许的leader最大不平衡比率

leader.imbalance.check.interval.seconds

300

检查leader不平衡的频率

offset.metadata.max.bytes

4096

允许客户端保存他们offsets的最大个数

max.connections.per.ip

Int.MaxValue

每个ip地址上每个broker可以被连接的最大数目

max.connections.per.ip.overrides

 

每个ip或者hostname默认的连接的最大覆盖

connections.max.idle.ms

600000

空连接的超时限制

log.roll.jitter.{ms,hours}

0

从logRollTimeMillis抽离的jitter最大数目

num.recovery.threads.per.data.dir

1

每个数据目录用来日志恢复的线程数目

unclean.leader.election.enable

true

指明了是否能够使不在ISR中replicas设置用来作为leader

delete.topic.enable

false

能够删除topic

offsets.topic.num.partitions

50

The number of partitions for the offset commit topic. Since changing this after deployment is currently unsupported, we recommend using a higher setting for production (e.g., 100-200).

offsets.topic.retention.minutes

1440

存在时间超过这个时间限制的offsets都将被标记为待删除

offsets.retention.check.interval.ms

600000

offset管理器检查陈旧offsets的频率

offsets.topic.replication.factor

3

topic的offset的备份份数。建议设置更高的数字保证更高的可用性

offset.topic.segment.bytes

104857600

offsets topic的segment尺寸。

offsets.load.buffer.size

5242880

这项设置与批量尺寸相关，当从offsets segment中读取时使用。

offsets.commit.required.acks

-1

在offset  commit可以接受之前，需要设置确认的数目，一般不需要更改

 

Property

Default

Server Default Property

Description

cleanup.policy

delete

log.cleanup.policy

要么是”delete“要么是”compact“；这个字符串指明了针对旧日志部分的利用方式；默认方式（"delete"）将会丢弃旧的部分当他们的回收时间或者尺寸限制到达时。”compact“将会进行日志压缩

delete.retention.ms

86400000 (24 hours)

log.cleaner.delete.retention.ms

对于压缩日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，通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。此项配置可以在topic创建时的置顶参数覆盖

flush.messages

None

log.flush.interval.messages

此项配置指定时间间隔：强制进行fsync日志。例如，如果这个选项设置为1，那么每条消息之后都需要进行fsync，如果设置为5，则每5条消息就需要进行一次fsync。一般来说，建议你不要设置这个值。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.

flush.ms

None

log.flush.interval.ms

此项配置用来置顶强制进行fsync日志到磁盘的时间间隔；例如，如果设置为1000，那么每1000ms就需要进行一次fsync。一般不建议使用这个选项

index.interval.bytes

4096

log.index.interval.bytes

默认设置保证了我们每4096个字节就对消息添加一个索引，更多的索引使得阅读的消息更加靠近，但是索引规模却会由此增大；一般不需要改变这个选项

max.message.bytes

1000000

max.message.bytes

kafka追加消息的最大尺寸。注意如果你增大这个尺寸，你也必须增大你consumer的fetch尺寸，这样consumer才能fetch到这些最大尺寸的消息。

min.cleanable.dirty.ratio

0.5

min.cleanable.dirty.ratio

此项配置控制log压缩器试图进行清除日志的频率。默认情况下，将避免清除压缩率超过50%的日志。这个比率避免了最大的空间浪费

min.insync.replicas

1

min.insync.replicas

当producer设置request.required.acks为-1时，min.insync.replicas指定replicas的最小数目（必须确认每一个repica的写数据都是成功的），如果这个数目没有达到，producer会产生异常。

retention.bytes

None

log.retention.bytes

如果使用“delete”的retention  策略，这项配置就是指在删除日志之前，日志所能达到的最大尺寸。默认情况下，没有尺寸限制而只有时间限制

retention.ms

7 days

log.retention.minutes

如果使用“delete”的retention策略，这项配置就是指删除日志前日志保存的时间。

segment.bytes

1GB

log.segment.bytes

kafka中log日志是分成一块块存储的，此配置是指log日志划分成块的大小

segment.index.bytes

10MB

log.index.size.max.bytes

此配置是有关offsets和文件位置之间映射的索引文件的大小；一般不需要修改这个配置

segment.ms

7 days

log.roll.hours

即使log的分块文件没有达到需要删除、压缩的大小，一旦log的时间达到这个上限，就会强制新建一个log分块文件

segment.jitter.ms

0 

log.roll.jitter.{ms,hours}

The maximum jitter to subtract from logRollTimeMillis.