`
liyonghui160com
  • 浏览: 782626 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

Kafka 配置说明 含0.8.1版server.properties

阅读更多

 

 server.properties配置:

 

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serverOOMmessage.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

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=3days

数据存储的最大时间超过这个时间

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

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

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,

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"

"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

副本的个数

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kafkaLeader,replicas配置参数

 

controller.socket.timeout.ms =30000

partition leaderreplicas

之间通讯时,socket的超时时间

controller.message.queue.size=10

partition leaderreplicas

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,followerleader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

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.

##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

followerleader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

replicasleader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followerIO

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

kafkazookeeper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

follower之间的同步实际那

 

 

0.8.1版server.properties配置

 

broker.id  默认值:无

每一个broker都有一个唯一的id,这是一个非负整数,这个id就是broker的"名字",这样就允许broker迁移到别的机器而不会影响消费者。你可以选择任意一个数字,只要它是唯一的。

log.dirs 默认值:/tmp/kafka-logs

一个用逗号分隔的目录列表,可以有多个,用来为Kafka存储数据。每当需要为一个新的partition分配一个目录时,会选择当前的存储partition最少的目录来存储。

port 默认值:6667

server用来接受client请求的端口。

zookeeper.connect 默认值:null

指定了ZooKeeper的connect string,以hostname:port的形式,hostname和port就是ZooKeeper集群各个节点的hostname和port。 ZooKeeper集群中的某个节点可能会挂掉,所以可以指定多个节点的connect string。如下所式:

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

ZooKeeper也可以允许你指定一个"chroot"的路径,可以让Kafka集群将需要存储在ZooKeeper的数据存储到指定的路径下这可以让多个Kafka集群或其他应用程序公用同一个ZooKeeper集群。可以使用如下的connect string:

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

这样就可以讲这个集群的所有数据存放在/chroot/path路径下。注意在启动集群前,一定要先自己创建这个路径,consumer也得使用相同的connect string。

message.max.bytes 默认值:1000000

server能接收的一条消息的最大的大小。这个属性跟consumer使用的最大fetch大小是一致的,这很重要,否则一个不守规矩的producer会发送一个太大的消息。

num.network.threads 默认值:3

处理网络的线程的数量,server端用来处理网络请求,一般不需要改变它。

num.io.threads 默认值:8

server端处理请求时的I/O线程的数量,不要小于磁盘的数量。

background.threads 默认值:4

用来处理各种不同的后台任务的线程数量,比如删除文件,一般不需要改变它。

queued.max.requests 默认值:500

I/O线程等待队列中的最大的请求数,超过这个数量,network线程就不会再接收一个新的请求。

host.name 默认值:null

broker的hostname,如果设置了它,会仅绑定这个地址。如果没有设置,则会绑定所有的网络接口,并提交一个给ZK。

advertised.host.name 默认值:null

如果设置了这个hostname,会分发给所有的producer,consumer和其他broker来连接自己。

advertised.port 默认值:null

分发这个端口给所有的producer,consumer和其他broker来建立连接。如果此端口跟server绑定的端口不同,则才有必要设置。

socket.send.buffer.bytes 默认值:100 * 1024

server端用来处理socket连接的SO_SNDBUFF缓冲大小。

socket.receive.buffer.bytes 默认值:100 * 1024

server端用来处理socket连接的SO_RCVBUFF缓冲大小。

socket.request.max.bytes 默认值:100 * 1024 * 1024

server能接受的请求的最大的大小,这是为了防止server跑光内存,不能大于Java堆的大小。

num.partitions 默认值:1

如果在创建topic的时候没有指定partition的数量,则使用这个值来设置。

log.segment.bytes 默认值:1024 * 1024 * 1024

一个topic的一个partition对应的所有segment文件称为log。这个设置控制着一个segment文件的最大的大小,如果超过了此大小,就会生成一个新的segment文件。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.roll.hours 默认值:24 * 7

这个设置会强制Kafka去roll一个新的log segment文件,即使当前使用的segment文件的大小还没有超过log.segment.bytes。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.cleanup.policy 默认值:delete

此配置可以设置成delete或compact。如果设置为delete,当log segment文件的大小达到上限,或者roll时间达到上限,文件将会被删除。如果设置成compact,则此文件会被清理,标记成已过时状态,详见 log compaction 。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.minutes 默认值:7 days

在删除log文件之前,保存在磁盘的时间,单位为分钟,这是所有topic的默认值。注意如果同时设置了log.retention.minutes和 log.retention.bytes,如果达到任意一个条件的限制,都会马上删掉。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.bytes 默认值:-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。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.retention.check.interval.ms 默认值:5 minutes

检查任意一个log segment文件是否需要进行retention处理的时间间隔。

log.cleaner.enable 默认值:false

设置为true就开启了log compaction功能。

log.cleaner.threads 默认值:1

使用log compaction功能来清理log的线程的数量。

log.cleaner.io.max.bytes.per.second 默认值:None

在执行log compaction的过程中,限制了cleaner每秒钟I/O的数据量,以免cleaner影响正在执行的请求。

log.cleaner.dedupe.buffer.size 默认值: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 默认值:512 * 1024

日志清理时候用到的I/O块(chunk)大小,一般不需要修改。

log.cleaner.io.buffer.load.factor 默认值: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 默认值:15000

检查log是否需要clean的时间间隔。

log.cleaner.min.cleanable.ratio 默认值:0.5

控制了log compactor进行clean操作的频率。默认情况下,当log的50%以上已被clean时,就不用继续clean了。此配置可以被覆盖,参考 the per-topic configuration section。

log.cleaner.delete.retention.ms 默认值:1 day

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,参考 the per-topic configuration section。

log.index.size.max.bytes 默认值:10 * 1024 * 1024

每一个log segment文件的offset index文件的最大的size。注意总是预分配一个稀疏(sparse)文件,当roll这个文件时再shrink down。如果index文件被写满,那么就roll一个新的log segment文件,即使还没达到log.segment.byte限制。参考 the per-topic configuration section。

log.index.interval.bytes 默认值: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,但是也更耗内存,一般情况下不需要改变这个参数。

log.flush.interval.messages 默认值:None

在强制fsync一个partition的log文件之前暂存的消息数量。调低这个值会更频繁的sync数据到磁盘,影响性能。通常建议人家使用replication来确保持久性,而不是依靠单机上的fsync,但是这可以带来更多的可靠性。

log.flush.scheduler.interval.ms 默认值:3000

log flusher检查是否需要把log刷到磁盘的时间间隔,单位为ms。

log.flush.interval.ms 默认值:None

2次fsync调用之间最大的时间间隔,单位为ms。即使log.flush.interval.messages没有达到,只要这个时间到了也需要调用fsync。

log.delete.delay.ms 默认值:60000

在log文件被移出索引后,log文件的保留时间。在这段时间内运行的任意正在进行的读操作完成操作,不用去打断它。通常不需要改变。

log.flush.offset.checkpoint.interval.ms 默认值:60000

 

记录上次把log刷到磁盘的时间点的频率,用来日后的recovery。通常不需要改变。

auto.create.topics.enable 默认值:true

是否允许自动创建topic。如果设为true,那么produce,consume或者fetch metadata一个不存在的topic时,就会自动创建一个默认replication factor和partition number的topic。

controller.socket.timeout.ms 默认值:30000

partition管理控制器发向replica的命令的socket超时时间。

controller.message.queue.size 默认值:10

partition leader与replicas数据同步时的消息的队列大小。

default.replication.factor 默认值:1

自动创建topic时的默认replication factor的(副本)个数。

replica.lag.time.max.ms 默认值:10000

如果一个follower在有一个时间窗口内没有发送任意fetch请求,leader就会把这个follower从ISR(in-sync replicas)移除,并认为它已挂掉。

replica.lag.max.messages 默认值:4000

如果一个replica落后leader此配置指定的消息条数,leader就会把它移除ISR,并认为它挂掉。

replica.socket.timeout.ms 默认值:300 * 1000

复制数据过程中,replica发送给leader的网络请求的socket超时时间。

replica.socket.receive.buffer.bytes 默认值:64 * 1024

复制数据过程中,replica发送网络请求给leader的socket receiver buffer的大小。

replica.fetch.max.bytes 默认值:1024 * 1024

复制数据过程中,replica发送给leader的fetch请求试图获取数据的最大的字节数。

replica.fetch.wait.max.ms 默认值:500

复制数据过程中,为了fetch数据,replica发送请求给leader的最大的等待时间。

replica.fetch.min.bytes 默认值:1

复制数据过程中,replica收到的每个fetch响应,期望的最小的字节数,如果没有收到足够的字节数,就会等待期望更多的数据,直到达到replica.fetch.wait.max.ms。

num.replica.fetchers 默认值:1

用来从leader复制消息的线程数量,增大这个值可以增加follow的I/O并行度。

replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms 默认值:5000

每一个replica存储自己的high watermark到磁盘的频率,用来日后的recovery。

fetch.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000

含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the fetch request purgatory.

producer.purgatory.purge.interval.requests 默认值:10000

含义暂不明,日后研究。The purge interval (in number of requests) of the producer request purgatory.

zookeeper.session.timeout.ms 默认值: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 默认值:6000

client连接到ZK server的超时时间。

zookeeper.sync.time.ms 默认值:2000

一个ZK follower能落后leader多久。

controlled.shutdown.enable 默认值:false

如果为true,在关闭一个broker前,会把当前broker上的所有partition,如果有为leader的话,会把leader权交给其他broker上的相应的partition。这会降低在关闭期间不可用的时间窗口。

controlled.shutdown.max.retries 默认值:3

在执行一个unclean(强行关闭?)的关闭操作前,为了成功完成关闭操作,最大的重试次数。

controlled.shutdown.retry.backoff.ms 默认值:5000

在关闭重试期间的回退(backoff)时间。

auto.leader.rebalance.enable 默认值:false

如果设为true,复制控制器会周期性的自动尝试,为所有的broker的每个partition平衡leadership,为更优先(preferred)的replica分配leadership。

leader.imbalance.per.broker.percentage 默认值: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leadership。

leader.imbalance.check.interval.seconds 默认值:300

检测leader不平衡的时间间隔。

offset.metadata.max.bytes 默认值:1024

允许client(消费者)保存它们元数据(offset)的最大的数据量。

 

 

 

kafka producer配置
#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
metadata.broker.list=192.168.2.105:9092,192.168.2.106:9092
# 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=com.meituan.mafka.client.producer.CustomizePartitioner
 
# 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(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki),默认为kafka.serializer.DefaultEncoder,即byte[]
serializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageEncoder
# serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
# serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder
# 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=
 
########### request ack ###############
# producer接收消息ack的时机.默认为0. 
# 0: producer不会等待broker发送ack 
# 1: 当leader接收到消息之后发送ack 
# 2: 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
########## end #####################
 
 
# 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
############## 异步发送 (以下四个异步参数可选) ####################
# 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
################ end ###############
 
# 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
 

kafkaconsumer端配置

 

# zookeeper连接服务器地址,此处为线下测试环境配置(kafka消息服务-->kafka broker集群线上部署环境wiki)
# 配置例子:"127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002"
zookeeper.connect=192.168.2.225:2181,192.168.2.225:2182,192.168.2.225:2183/config/mobile/mq/mafka
# zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉,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.session.timeout.ms=5000
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
 
#指定消费组
group.id=xxx
# 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(mafka client API调用说明-->3.序列化约定wiki),默认为kafka.serializer.DefaultDecoder,即byte[]
derializer.class=com.meituan.mafka.client.codec.MafkaMessageDecoder

 

 

 

 

 

 

 

 

分享到:
评论

相关推荐

    kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz

    kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz 安装 liunx环境 ... 2) 删除kafka存储目录(server.properties文件log.dirs配置,默认为"/tmp/kafka-logs")相关topic目录删除zookeeper "/brokers/topics/"目录下相关topic节点

    Zookeeper和kafka集群搭建手册

    # bin/kafka-server-start.sh config/server.properties ``` 4. **测试Kafka集群** - 创建Topic ```bash # bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper <zookeeper_connect> --replication-factor 3 --...

    kafka集群安装

    - 在`/usr/kafka/config`目录下编辑`server.properties`文件,配置如下关键参数: - `zookeeper.connect=192.168.40.130:2181,192.168.40.131:2181,192.168.40.132:2181`:指定Zookeeper集群地址。 - `broker.id`...

    网络技术-文件服务器-远程访问-个人应用实践Flask-Fi-1744736795.zip

    java入门 - 方法的使用网络技术_文件服务器_远程访问_个人应用实践Flask_Fi_1744736795.zip

    光伏系统中基于MPPT算法与PI双闭环控制的48V直流输出稳定性优化

    内容概要:本文深入探讨了光伏系统中用于稳定直流输出电压的关键技术,主要包括最大功率点跟踪(MPPT)算法、Boost升压电路和电池侧电压电流PI双闭环控制。MPPT算法通过实时监测光伏板的电压和电流,调整电路工作状态使光伏板始终处于最大功率点附近。Boost电路负责将光伏板输出的较低电压提升到所需的较高电压水平。而电池侧的电压电流PI双闭环控制系统,则确保电池在充放电过程中保持稳定。文中还提供了具体的Python代码示例,展示了这些技术的实际应用方法。 适合人群:从事光伏系统设计、开发与维护的专业技术人员,尤其是对提高光伏系统效率感兴趣的工程师。 使用场景及目标:适用于需要构建高效稳定的光伏发电系统的场合,旨在通过优化MPPT算法、Boost电路设计和电池管理策略,实现光伏系统直流输出电压的稳定性和可靠性。 其他说明:文中不仅介绍了理论概念和技术细节,还给出了实际编码实例,帮助读者更好地理解和掌握相关技术的应用。此外,强调了各组件之间的协调运作对于整个系统性能的重要性。

    基于ssm+jsp的手办商城管理系统(源码+数据库)-268

    基于ssm+jsp的手办商城管理系统:前端 jsp、jquery、bootstrap,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成商品信息、购物车、我的订单、客服、商品管理等功能于一体的系统。 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>JDK 1.8</b>

    基于springboot的高校教育综合管理系统(源码+数据库)231

    基于springboot的高校教育综合管理系统:前端 html、jquery、layui,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、老师、学生;集成宿舍管理、教评管理、排课管理、考试管理等功能于一体的系统。 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>JDK 1.8</b>

    【医疗人工智能】基于NCCN指南的乳腺癌个性化治疗计划:Agentic-RAG与Graph-RAG方法性能对比及临床应用评估AI驱动的方法

    内容概要:本文介绍了一种基于NCCN(国家综合癌症网络)指南的人工智能工具,用于为乳腺癌患者提供个性化治疗方案。研究提出了两种AI驱动的方法:Agentic-RAG(检索增强生成)和Graph-RAG。Agentic-RAG通过三个步骤选择临床标题、检索匹配的JSON内容并迭代优化推荐,确保治疗建议的准确性。Graph-RAG则将JSON数据转换为文本并通过大型语言模型(LLM)进行总结,再映射成图结构表示关键治疗关系,最终生成推荐。实验结果显示,Agentic-RAG实现了100%的指南依从率,无幻觉或错误治疗;Graph-RAG达到95.8%的依从率,仅有一例错误治疗。两者均提供了详细的治疗建议,并引用了具体的NCCN文档页码。; 适合人群:从事肿瘤学研究和临床工作的医生、研究人员以及对AI在医疗领域应用感兴趣的科技工作者。; 使用场景及目标:①帮助医生快速获取符合NCCN指南的个性化乳腺癌治疗方案;②提高医生对复杂治疗指南的理解和应用效率;③支持临床决策,确保治疗方案的准确性和透明度。; 其他说明:研究强调了Agentic-RAG和Graph-RAG在处理复杂医学指南方面的优势,特别是在提供详细、可追溯的治疗建议方面。未来的工作将扩展测试范围,涵盖更多类型的癌症,并评估系统在实际临床环境中的表现。此外,系统与电子健康记录(EHR)的集成将进一步提升其临床应用价值。

    MATLAB实现K-Medoids聚类算法及其应用

    内容概要:本文详细介绍了K-Medoids聚类算法的MATLAB实现,涵盖了数据导入、算法核心逻辑、可视化展示等多个方面。首先,通过鸢尾花数据集展示了如何导入数据并进行初步处理。接着,深入讲解了K-Medoids算法的关键步骤,如选择初始medoids、计算距离矩阵、分配样本到最近的medoid以及更新medoids。文中还强调了该算法相较于K-Means的优势,即对异常点更为稳健。最后,通过可视化手段展示了聚类结果,帮助读者更好地理解和验证算法的效果。 适合人群:具有一定MATLAB编程基础的研究人员、数据科学家和机器学习爱好者。 使用场景及目标:适用于需要对数据进行稳健聚类分析的场景,特别是当数据集中可能存在异常点时。目标是通过实际案例和代码实现,帮助读者掌握K-Medoids算法的工作原理及其应用场景。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和解释,便于读者动手实践。同时提醒了一些常见的注意事项,如初始medoids的选择和距离矩阵的计算效率等问题。

    基于springboot的学生选课管理系统(源码+数据库)-265

    基于springboot的学生选课管理系统:前端 vue2、elementui,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、学生、老师;集成课程信息、校园论坛、校园公告、选课等功能于一体的系统。 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Node 14.14.0</b> - <b>JDK 1.8</b>

    基于ssm的物流快递管理系统(源码+数据库)216

    基于ssm的物流快递管理系统:前端 jsp、jquery、easyui,后端 springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成在线下单、新闻资讯、订单管理等功能于一体的系统。 ## 功能介绍 ### 网站前台 - 网站首页:主导航栏,轮播图,新闻资讯,服务介绍 - 在线下单:填写发货人和收货人信息,提交订单,按快递单号查询快递明细 - 新闻资讯:资讯信息列表展示,资讯详情 ### 管理后台 - 菜单管理:菜单信息的增删改查 - 角色管理:角色信息的增删改查,编辑权限 - 用户列表:用户信息的增删改查,角色分配 - 新闻管理:新闻信息的增删改查,新闻内容支持富文本编辑 - 留言列表:列表信息的列表查询,信息删除,信息编辑,按姓名和联系方式模糊查询 - 订单管理:订单信息的增删改查,多条件查询,更新订单状态 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>JDK 1.8</b>

    ### 【人工智能应用开发】基于Dify的多场景AI应用开发实战指南:从聊天助手到企业知识库构建

    内容概要:本文档《Dify_实战指南.pdf》介绍了Dify这一多合一的数据处理与分析平台,旨在简化AI应用开发流程。Dify通过提供可视化的界面和模块化设计,支持多种大语言模型,具备私有化部署与数据安全保障,拥有活跃的开发者社区。文档详细阐述了Dify的设计初衷、核心理念、应用场景、主要功能及其开发实战案例,如聊天助手、企业知识库和小红书运营工作流。; 适合人群:具备一定编程基础,对AI应用开发感兴趣的开发者、数据科学家及技术爱好者。; 使用场景及目标:①简化AI应用开发流程,支持多种大语言模型;②提供模块化设计与功能组件,实现快速迭代与创新;③确保数据安全,支持私有化部署;④通过实战案例掌握Dify的实际应用技巧。; 其他说明:文档强调Dify的开源特性、低代码/无代码开发、全面模型支持、功能组件丰富等特点,鼓励开发者利用Dify的工具和社区资源,降低AI应用开发门槛,加速从概念到产品的转化过程。

    基于树莓派的微信机器人.zip

    基于树莓派的微信机器人

    基于ssm+jsp的虚拟商品管理系统(源码+数据库)241

    基于ssm+jsp的虚拟商品管理系统:前端 jsp、jquery,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成促销商品、商品购买、购物车、订单查询等功能于一体的系统。 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>JDK 1.8</b>

    自动驾驶路径跟踪:基于二自由度横摆动力学的MPC控制实现双移线和单移线路径

    内容概要:本文详细介绍了基于二自由度横摆动力学模型的模型预测控制(MPC)在自动驾驶路径跟踪中的应用,特别是针对双移线和单移线路径的跟踪。首先,文章解释了如何自定义期望轨迹并导入轨迹数据,接着讨论了Q矩阵和R矩阵的作用以及如何调整它们以优化侧向位置跟踪和前轮转角曲线的效果。此外,还探讨了输出值边界的约束设置,确保系统的稳定性和可行性。最后,文章提到了模型的仿真效果,并分享了一些实战经验和参数调整技巧,如预测时域的选择和曲率补偿的应用。 适合人群:从事自动驾驶研究的技术人员、对路径跟踪算法感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:适用于自动驾驶汽车的研发过程中,特别是在路径规划和控制模块的设计阶段。目标是提高路径跟踪的精确度和平滑性,确保车辆能够在复杂路况下安全行驶。 其他说明:文中提供了多个代码示例,帮助读者更好地理解和实现MPC控制。同时,推荐观看UP主‘阿Xin自动驾驶’的相关视频,以便直观了解仿真效果。

    基于ssm的校园二手交易平台管理系统(源码+数据库)162

    基于ssm的校园二手交易平台管理系统:前端 jsp、jquery,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成商品浏览、商品详情、在线购买、订单查询等功能于一体的系统。 ## 功能介绍 ### 管理员 - 物品分类管理:分类信息的增删改查,一级分类,二级分类 - 物品管理:用户发布的二手商品信息,后台管理员可以查看,删除商品,上架和下架操作 - 订单管理:用户在线购买商品后,管理员可以查询订单信息,订单删除,订单状态 - 用户管理:用户在前台自行注册的用户账号信息,管理员可以删除、禁用、激活 ### 用户 - 基本功能:登录,注册,退出 - 网站首页:全局搜索,分类导航,商品列表展示 - 商品:商品详情,商品收藏,联系卖家,物品留言,在线购买 - 发布商品:用户可以将自己闲置的二手商品发布到平台上进行售卖 - 我的:用户信息查看与修改,修改头像,密码修改,我收藏的物品,我发布的物品,我的订单 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>JDK 1.8</b>

    工业控制领域200PLC实现两台水泵一用一备自动控制及故障切换

    内容概要:本文详细介绍了基于西门子S7-200 PLC的两台水泵一用一备自动控制系统的设计与实现。主要内容包括:1. 控制要求拆解,如总启动和总停止、一用一备交替工作、故障切换与报警、故障判断逻辑;2. 代码实现,涉及变量定义、总启动与总停止逻辑、电机交替运行逻辑、故障切换与报警逻辑;3. 上位机组态源程序,使用WinCC flexible进行画面设计和运行测试。通过这些内容,构建了一个能够稳定运行、具备故障自恢复能力的水泵控制系统。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和上位机组态的从业者。 使用场景及目标:适用于需要高可靠性和冗余备份的工业水泵控制系统,旨在提高系统的稳定性和安全性,减少设备损耗,延长使用寿命。目标是在工业环境中实现无人值守的自动化控制。 其他说明:文中提供了详细的编程思路和具体代码片段,帮助读者更好地理解和应用。此外,还提到了实际调试中遇到的问题及其解决方案,为实际工程应用提供宝贵的经验。

    燃料电池汽车功率跟随Cruise-Matlab联合仿真模型及其优化策略

    内容概要:本文详细介绍了基于Cruise2019和Matlab2018a构建的燃料电池汽车功率跟随仿真模型。该模型通过多个控制模块确保燃料电池输出功率紧密跟随车辆需求,同时保持电池SOC稳定。具体包括:DCDC控制模块采用动态电压补偿策略,避免电压震荡;再生制动模块在高SOC时增加回收力度,减少机械制动磨损;机械制动与再生制动的无缝切换策略;以及针对燃料堆响应延迟的加速补偿措施。此外,文中还分享了多项调试经验和优化技巧,如变步长求解器的选择、虚拟CAN信号采集点的应用等。 适合人群:从事新能源汽车研究的技术人员、高校相关专业师生、对燃料电池汽车感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标:适用于燃料电池汽车的动力系统仿真研究,旨在提高仿真精度,优化控制策略,缩短开发周期。 其他说明:文中提供的代码片段和调试经验对于理解和改进燃料电池汽车的功率跟随性能具有重要参考价值。

    基于ssm+vue的校园购物网站管理系统(源码+数据库)184

    基于ssm+vue的校园购物网站管理系统:前端 vue、elementui,后端 maven、springmvc、spring、mybatis;角色分为管理员、用户;集成商品浏览、购物车、在线结算、订单查询等功能于一体的系统。 ## 功能介绍 ### 用户 - 基本功能:登录,注册,退出 - 网站首页:主导航栏,轮播图,商品搜索,商品信息推荐,商品资讯 - 商品购买:商品列表展示,按商品名称和品牌模糊搜索商品,商品详情,购物车,积分兑换,在线结算 - 其他功能:商品资讯,留言反馈 - 个人中心:个人信息查询与修改,密码修改,我的订单查询,我的地址维护,我的收藏列表,用户充值 ### 管理员 - 用户管理:用户信息的增删改查,用户可以在用户端自行注册 - 商家管理:商家信息的增删改查 - 商品分类管理:分类信息的增删改查 - 商品信息管理:商品信息的增删改查,商品图片上传 - 订单评价管理:订单评价信息的列表查询,删除 - 留言板管理:用户在用户端发布的留言信息,管理员后台查看与回复 - 系统管理:轮播图信息的增删改查,商品资讯的增删改查 - 订单管理:订单的列表查询,发货操作 ## 环境 - <b>IntelliJ IDEA 2021.3</b> - <b>Mysql 5.7.26</b> - <b>Tomcat 7.0.73</b> - <b>Node 14.14.0</b> - <b>JDK 1.8</b>

    四旋翼飞行器仿真与控制技术:从定高到轨迹跟踪的全面解析

    内容概要:本文详细介绍了四旋翼飞行器的仿真与控制技术,涵盖了多个关键技术环节。首先讨论了定高控制,通过PID控制器实现稳定的高度保持。接着介绍了自由落体仿真,展示了如何通过运动学公式进行高度随时间变化的模拟。随后讲解了动力学模型的线性化方法,使复杂的非线性方程变得容易处理。接下来探讨了位置环与姿态环的轨迹跟踪控制,分别针对直线轨迹和圆弧轨迹进行了具体实现。此外,还讨论了多点任务控制与轨迹规划,以及风阻力模型的影响。最后介绍了状态观测器的设计,特别是卡尔曼滤波器的应用,以提高飞行器状态估计的准确性。 适合人群:对四旋翼飞行器仿真与控制感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于希望深入了解四旋翼飞行器控制原理的研究人员,以及从事无人机开发的技术人员。目标是掌握从理论公式推导到代码实现的全过程,提升对四旋翼飞行器控制系统的理解和应用能力。 其他说明:文中提供了大量具体的代码示例,帮助读者更好地理解和实践相关概念。同时,强调了各控制环节之间的相互关联,确保系统整体的稳定性和可靠性。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics