最近准备使用Kafka Mirrormaker做两个数据中心的数据同步，以下是一些要点：
- mirrormaker必须提供一个或多个consumer配置，一个producer配置，一个whitelist或一个blacklist（支持java正则表达式）
- 启动多个mirrormaker进程，单个进程启动多个consuemr streams， 可以提高吞吐量和提供容
- mirrormaker部署在destination datacenter，这样如果kafka集群之间发生网络问题，也不至于从src cluster拿到了数据但发不到dest cluster导致数据丢失
- mirrormaker不能防止数据循环发送，即如果使用mm将数据从ClusterA的TopicA复制到ClusterB的TopicA，另一个mm将数据从ClusterB的TopicA复制到ClusterA的TopicA，那么会产生endless loop，mm的负载会急剧上升
- mirrormaker的producer和consumer的一些配置的目标是数据不丢失，而不是高性能，它们分别是
- acks=all(kafka consumer默认1), 意味着数据被拷贝到dest cluster的所有replicas之后才响应
- retries=max integer(kafka producer默认0)
- block.on.buffer.full=true(kafka produmer默认false)
- max.in.flight.requests.per.connection=1(kafka producer默认5), 提升该值可以获得更快的速度，同时意味着如果mirrormaker挂掉，将会丢更多的数据
- auto.commit.enable=false(默认true)
- abort.on.send.failure=true(mirrormaker配置)
6. 其他配置：
- linger.ms=0（kafka producer默认0）, 调高linger.ms会使mirrormaker能够将更多的消息打包发送以提升效率，同时意味着消息的平均延迟上升
7. 可以给所有需要mm的topics设置优先级，优先级高的topic将获得更低的延迟，并且能在更短的时间内重启，重启之后也能更快的追上拷贝进度
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