Kafka broker配置介绍 (四)
这部分内容对了解系统和提高软件性能都有很大的帮助,kafka官网上也给出了比较详细的配置详单,但是我们还是直接从代码来看broker到底有哪些配置需要我们去了解的,配置都有英文注释,所以每一部分是干什么的就不翻译了,都能看懂:
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
|
/** * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with * this work for additional information regarding copyright ownership. * The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0 * (the "License"); you may not use this file except in compliance with * the License. You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */package kafka.serverimport java.util.Propertiesimport kafka.utils.{Utils, ZKConfig}import kafka.message.Message/** * Configuration settings for the kafka server */class KafkaConfig(props: Properties) extends ZKConfig(props) { /* the port to listen and accept connections on */ val port: Int = Utils.getInt(props, "port", 6667) /* hostname of broker. If not set, will pick up from the value returned from getLocalHost. If there are multiple interfaces getLocalHost may not be what you want. */ val hostName: String = Utils.getString(props, "hostname", null) /* the broker id for this server */ val brokerId: Int = Utils.getInt(props, "brokerid") /* the SO_SNDBUFF buffer of the socket sever sockets */ val socketSendBuffer: Int = Utils.getInt(props, "socket.send.buffer", 100*1024) /* the SO_RCVBUFF buffer of the socket sever sockets */ val socketReceiveBuffer: Int = Utils.getInt(props, "socket.receive.buffer", 100*1024) /* the maximum number of bytes in a socket request */ val maxSocketRequestSize: Int = Utils.getIntInRange(props, "max.socket.request.bytes", 100*1024*1024, (1, Int.MaxValue)) /* the maximum size of message that the server can receive */ val maxMessageSize = Utils.getIntInRange(props, "max.message.size", 1000000, (0, Int.MaxValue)) /* the number of worker threads that the server uses for handling all client requests*/ val numThreads = Utils.getIntInRange(props, "num.threads", Runtime.getRuntime().availableProcessors, (1, Int.MaxValue)) /* the interval in which to measure performance statistics */ val monitoringPeriodSecs = Utils.getIntInRange(props, "monitoring.period.secs", 600, (1, Int.MaxValue)) /* the default number of log partitions per topic */ val numPartitions = Utils.getIntInRange(props, "num.partitions", 1, (1, Int.MaxValue)) /* the directory in which the log data is kept */ val logDir = Utils.getString(props, "log.dir") /* the maximum size of a single log file */ val logFileSize = Utils.getIntInRange(props, "log.file.size", 1*1024*1024*1024, (Message.MinHeaderSize, Int.MaxValue)) /* the maximum size of a single log file for some specific topic */ val logFileSizeMap = Utils.getTopicFileSize(Utils.getString(props, "topic.log.file.size", "")) /* the maximum time before a new log segment is rolled out */ val logRollHours = Utils.getIntInRange(props, "log.roll.hours", 24*7, (1, Int.MaxValue)) /* the number of hours before rolling out a new log segment for some specific topic */ val logRollHoursMap = Utils.getTopicRollHours(Utils.getString(props, "topic.log.roll.hours", "")) /* the number of hours to keep a log file before deleting it */ val logRetentionHours = Utils.getIntInRange(props, "log.retention.hours", 24*7, (1, Int.MaxValue)) /* the number of hours to keep a log file before deleting it for some specific topic*/ val logRetentionHoursMap = Utils.getTopicRetentionHours(Utils.getString(props, "topic.log.retention.hours", "")) /* the maximum size of the log before deleting it */ val logRetentionSize = Utils.getLong(props, "log.retention.size", -1) /* the maximum size of the log for some specific topic before deleting it */ val logRetentionSizeMap = Utils.getTopicRetentionSize(Utils.getString(props, "topic.log.retention.size", "")) /* the frequency in minutes that the log cleaner checks whether any log is eligible for deletion */ val logCleanupIntervalMinutes = Utils.getIntInRange(props, "log.cleanup.interval.mins", 10, (1, Int.MaxValue)) /* enable zookeeper registration in the server */ val enableZookeeper = Utils.getBoolean(props, "enable.zookeeper", true) /* the number of messages accumulated on a log partition before messages are flushed to disk */ val flushInterval = Utils.getIntInRange(props, "log.flush.interval", 500, (1, Int.MaxValue)) /* the maximum time in ms that a message in selected topics is kept in memory before flushed to disk, e.g., topic1:3000,topic2: 6000 */ val flushIntervalMap = Utils.getTopicFlushIntervals(Utils.getString(props, "topic.flush.intervals.ms", "")) /* the frequency in ms that the log flusher checks whether any log needs to be flushed to disk */ val flushSchedulerThreadRate = Utils.getInt(props, "log.default.flush.scheduler.interval.ms", 3000) /* the maximum time in ms that a message in any topic is kept in memory before flushed to disk */ val defaultFlushIntervalMs = Utils.getInt(props, "log.default.flush.interval.ms", flushSchedulerThreadRate) /* the number of partitions for selected topics, e.g., topic1:8,topic2:16 */ val topicPartitionsMap = Utils.getTopicPartitions(Utils.getString(props, "topic.partition.count.map", "")) /* the maximum length of topic name*/ val maxTopicNameLength = Utils.getIntInRange(props, "max.topic.name.length", 255, (1, Int.MaxValue))} |
上面这段代码来自kafka.server包下的KafkaConfig类,之前我们就说过,broker就是kafka中的server,所以讲配置放在这个包中也不奇怪。这里我们顺着代码往下读,也顺便看看scala的语法。和java一样也要import相关的包,kafka将同一包内的两个类写在大括号中:
|
1
|
import kafka.utils.{Utils, ZKConfig} |
然后我们看类的写法:
|
1
|
class KafkaConfig(props: Properties) extends ZKConfig(props) |
我们看到在加载kafkaConfig的时候会加载一个properties对象,同时也会加载有关zookeeper的properties,这个时候我们可以回忆一下,之前我们启动kafka broker的命令:
1. 启动zookeeper server :bin/zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties & (用&是为了能退出命令行)
2. 启动kafka server: bin/kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
所以你能明白,初始化kafka broker的时候程序一定是去加载位于config文件夹下的properties,这个和java都一样没有区别。当然properties我们也可以通过程序来给出,这个我们后面再说,继续看我们的代码。既然找到了对应的properties文件,我们就结合代码和properties一起来看。
Kafka broker的properties中,将配置分为以下六类:
l Server Basics:关于brokerid,hostname等配置
l Socket Server Settings:关于传输的配置,端口、buffer的区间等。
l Log Basics:配置log的位置和partition的数量。
l Log Flush Policy:这部分是kafka配置中最重要的部分,决定了数据flush到disk的策略。
l Log Retention Policy:这部分主要配置日志处理时的策略。
l Zookeeper:配置zookeeper的相关信息。
在文件properties中的配置均出现在kafkaConfig这个类中,我们再看看kafkaConfig中的代码:
|
1
2
3
4
5
|
/* the broker id for this server */ val brokerId: Int = Utils.getInt(props, "brokerid") /* the SO_SNDBUFF buffer of the socket sever sockets */ val socketSendBuffer: Int = Utils.getInt(props, "socket.send.buffer", 100*1024) |
凡是参数中有三个的,最后一个是default,而参数只有两个的则要求你一定要配置,否则的话则报错。当然在这么多参数中肯定是有一些经验参数的,至于这些参数怎么配置我确实没有一个特别的推荐,需要在不断的测试中才能磨合出来。
当然你也可以将配置写在程序里,然后通过程序去启动broker,这样kafka的配置就可以像下面一样写:
|
1
2
3
|
Properties props = new Properties();props.setProperty("port","9093");props.setProperty("log.dir","/home/kafka/data1"); |
我倒是觉得配置还是直接写在配置文件中比较好,如果需要修改也不会影响正在运行的服务,写在内存中,总是会有些不方便的地方。所以还是建议大家都写配置好了,后面讲到的producer和consumer都一样。
这里再提两个参数一个是brokerid,每个broker的id必须要区分;第二个参数是hostname,这个是broker和producer、consumer联系的关键,这里记住一定要改成你的地址和端口,否则永远连得都是localhost。
--------------------------------------------------------
下一篇将写producer和consumer的配置了,涉及到这部分就要开始编程了,写着写着又往源码里看进去了,下篇会先讲如何搭建开发环境,然后再写两个简单那的例子去熟悉配置。
Kafka broker配置介绍 (四)的更多相关文章
- Kafka Broker配置
Kafka发行包里自带的配置样本可以用来安装单机服务,但并不能满足大多数安装场景的要求.kafka有很多配置选项,Kafka有很多配置选项,涉及安装和调优的方方面面.不过大多数调优选项可以使用默认配置 ...
- 🏆【Alibaba中间件技术系列】「RocketMQ技术专题」Broker配置介绍及发送流程、异常(XX Busy)问题分析
参考资料 Rocketmq官网:http://rocketmq.apache.org/ Rocketmq的其它项目:https://github.com/apache/rocketmq-externa ...
- 关于Kafka broker IO的讨论
Apache Kafka是大量使用磁盘和页缓存(page cache)的,特别是对page cache的应用被视为是Kafka实现高吞吐量的重要因素之一.实际场景中用户调整page cache的手段并 ...
- _00017 Kafka的体系结构介绍以及Kafka入门案例(0基础案例+Java API的使用)
博文作者:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_000 ...
- kafka入门配置
问题导读: 1.zookeeper在kafka的作用是什么? 2.kafka中几乎不允许对消息进行“随机读写”的原因是什么? 3.kafka集群consumer和producer状态信息是如何保存的? ...
- kafka之基本介绍
什么是kafka? Kakfa起初是由LinkedIn公司开发的一个分布式的消息系统,后成为Apache的一部分,它使用Scala编写,以可水平扩展和高吞吐率而被广泛使用.目前越来越多的开源分布式处理 ...
- Kafka动态配置实现原理解析
问题导读 Apache Kafka在全球各个领域各大公司获得广泛使用,得益于它强大的功能和不断完善的生态.其中Kafka动态配置是一个比较高频好用的功能,下面我们就来一探究竟. 动态配置是如何设计的? ...
- kafka SASL认证介绍及自定义SASL PLAIN认证功能
目录 kafka 2.x用户认证方式小结 SASL/PLAIN实例(配置及客户端) broker配置 客户端配置 自定义SASL/PLAIN认证(二次开发) kafka2新的callback接口介绍 ...
- kafka设计原理介绍
背景介绍 Kafka简介 Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统.主要设计目标如下: 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能 高吞吐 ...
随机推荐
- 【LOJ】#2542. 「PKUWC2018」随机游走
题解 虽然我知道minmax容斥,但是--神仙能想到把这个dp转化成一个一次函数啊= = 我们相当于求给定的\(S\)集合里最后一个被访问到的点的时间,对于这样的max的问题,我们可以用容斥把它转化成 ...
- (转)看懂UML类图
转自:http://design-patterns.readthedocs.io/zh_CN/latest/read_uml.html 这里不会将UML的各种元素都提到,我只想讲讲类图中各个类之间的关 ...
- C++实现平衡二叉树
1.概念 平衡二叉树(AVL Tree)首先要满足二叉树的定义,如下 二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: 若右子树不空, ...
- java UTF8 HEX
private final static char[] hexArray = "0123456789ABCDEF".toCharArray(); public static Str ...
- ThinkPHP3.2设置异常页面404跳转页面
在ThinkPHP3.2版本中当我们访问不存在的页面时会出现非常不友好错误提示页面,类如下图: 0 «上一篇:div非弹出框半透明遮罩实现全屏幕遮盖css实现»下一篇:利于反向代理绑定任意的域名 po ...
- Educational Codeforces Round 45 (Div 2) (A~G)
目录 Codeforces 990 A.Commentary Boxes B.Micro-World C.Bracket Sequences Concatenation Problem D.Graph ...
- BZOJ.1032.[JSOI2007]祖码(区间DP)
题目链接 BZOJ 洛谷 AC代码: 区间DP,f[i][j]表示消掉i~j需要的最少珠子数. 先把相邻的相同颜色的珠子合并起来. 枚举方法一样,处理一下端点可以碰撞消除的情况就行. 当然合并会出现问 ...
- 【BZOJ-3527】力 FFT
3527: [Zjoi2014]力 Time Limit: 30 Sec Memory Limit: 256 MBSec Special JudgeSubmit: 1544 Solved: 89 ...
- Mac安装homebrew安装到指定目录
第一种直接安装在/usr/local目录下 mac 打开终端输入 ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebr ...
- 【spark系列3】spark开发简单指南
分布式数据集创建之textFile 文本文件的RDDs能够通过SparkContext的textFile方法创建,该方法接受文件的URI地址(或者机器上的文件本地路径,或者一个hdfs ...