一、Kafka简介
Kafka （科技术语）。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
1.1 背景历史
当今社会各种应用系统诸如商业、社交、搜索、浏览等像信息工厂一样不断的生产出各种信息，在大数据时代，我们面临如下几个挑战：
- 如何收集这些巨大的信息
- 如何分析它
- 如何及时做到如上两点
以上几个挑战形成了一个业务需求模型，即生产者生产（produce）各种信息，消费者消费（consume）（处理分析）这些信息，而在生产者与消费者之间，需要一个沟通两者的桥梁-消息系统。从一个微观层面来说，这种需求也可理解为不同的系统之间如何传递消息。
1.2 Kafka诞生
- Kafka由 linked-in 开源
- kafka-即是解决上述这类问题的一个框架，它实现了生产者和消费者之间的无缝连接。
- kafka-高产出的分布式消息系统(A high-throughput distributed messaging system)
1.3 Kafka现在
Apache kafka 是一个分布式的基于push-subscribe的消息系统，它具备快速、可扩展、可持久化的特点。它现在是Apache旗下的一个开源系统，作为hadoop生态系统的一部分，被各种商业公司广泛应用。它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景：比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/spark流式处理引擎
二、Kafka技术概览
2.1 Kafka的特性
- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展
- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）
- 高并发：支持数千个客户端同时读写
2.2 Kafka一些重要设计思想
- Consumergroup：各个consumer可以组成一个组，每个消息只能被组中的一个consumer消费，如果一个消息可以被多个consumer消费的话，那么这些consumer必须在不同的组。
- 消息状态：在Kafka中，消息的状态被保存在consumer中，broker不会关心哪个消息被消费了被谁消费了，只记录一个offset值（指向partition中下一个要被消费的消息位置），这就意味着如果consumer处理不好的话，broker上的一个消息可能会被消费多次。
- 消息持久化：Kafka中会把消息持久化到本地文件系统中，并且保持极高的效率。
- 消息有效期：Kafka会长久保留其中的消息，以便consumer可以多次消费，当然其中很多细节是可配置的。
- 批量发送：Kafka支持以消息集合为单位进行批量发送，以提高push效率。
- push-and-pull : Kafka中的Producer和consumer采用的是push-and-pull模式，即Producer只管向broker push消息，consumer只管从broker pull消息，两者对消息的生产和消费是异步的。
- Kafka集群中broker之间的关系：不是主从关系，各个broker在集群中地位一样，我们可以随意的增加或删除任何一个broker节点。
- 负载均衡方面： Kafka提供了一个 metadata API来管理broker之间的负载（对Kafka0.8.x而言，对于0.7.x主要靠zookeeper来实现负载均衡）。
- 同步异步：Producer采用异步push方式，极大提高Kafka系统的吞吐率（可以通过参数控制是采用同步还是异步方式）。
- 分区机制partition：Kafka的broker端支持消息分区，Producer可以决定把消息发到哪个分区，在一个分区中消息的顺序就是Producer发送消息的顺序，一个主题中可以有多个分区，具体分区的数量是可配置的。分区的意义很重大，后面的内容会逐渐体现。
- 离线数据装载：Kafka由于对可拓展的数据持久化的支持，它也非常适合向Hadoop或者数据仓库中进行数据装载。
- 插件支持：现在不少活跃的社区已经开发出不少插件来拓展Kafka的功能，如用来配合Storm、Hadoop、flume相关的插件
2.3 kafka 应用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如hadoop、Hbase、Solr等。
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等。
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘。
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告。
- 流式处理：比如spark streaming和storm
- 事件源
在我们日常的项目中可能运用到的一些场景：日志记录，分布式架构中多服务之间数据通讯，跨平台数据通知等。我经历过的一个传统项目使用kafka改造后的一个场景：---
2.4 Kafka架构组件
Kafka中发布订阅的对象是topic。我们可以为每类数据创建一个topic，把向topic发布消息的客户端称作producer，从topic订阅消息的客户端称作consumer。Producers和consumers可以同时从多个topic读写数据。一个kafka集群由一个或多个broker服务器组成，它负责持久化和备份具体的kafka消息。
- topic：消息存放的目录即主题
- Producer：生产消息到topic的一方
- Consumer：订阅topic消费消息的一方
- Broker：Kafka的服务实例就是一个broker
image
2.5 Kafka Topic&Partition
消息发送时都被发送到一个topic，其本质就是一个目录，而topic由是由一些Partition Logs(分区日志)组成,其组织结构如下图所示：
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我们可以看到，每个Partition中的消息都是有序的，生产的消息被不断追加到Partition log上，其中的每一个消息都被赋予了一个唯一的offset值。
Kafka集群会保存所有的消息，不管消息有没有被消费；我们可以设定消息的过期时间，只有过期的数据才会被自动清除以释放磁盘空间。比如我们设置消息过期时间为2天，那么这2天内的所有消息都会被保存到集群中，数据只有超过了两天才会被清除。
Kafka需要维持的元数据只有一个–消费消息在Partition中的offset值，Consumer每消费一个消息，offset就会加1。其实消息的状态完全是由Consumer控制的，Consumer可以跟踪和重设这个offset值，这样的话Consumer就可以读取任意位置的消息。
把消息日志以Partition的形式存放有多重考虑，第一，方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；第二就是可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了
三、Kafka 核心组件
3.1 Replications、Partitions 和Leaders
通过上面介绍的我们可以知道，kafka中的数据是持久化的并且能够容错的。Kafka允许用户为每个topic设置副本数量，副本数量决定了有几个broker来存放写入的数据。如果你的副本数量设置为3，那么一份数据就会被存放在3台不同的机器上，那么就允许有2个机器失败。一般推荐副本数量至少为2，这样就可以保证增减、重启机器时不会影响到数据消费。如果对数据持久化有更高的要求，可以把副本数量设置为3或者更多。
Kafka中的topic是以partition的形式存放的，每一个topic都可以设置它的partition数量，Partition的数量决定了组成topic的log的数量。Producer在生产数据时，会按照一定规则（这个规则是可以自定义的）把消息发布到topic的各个partition中。上面将的副本都是以partition为单位的，不过只有一个partition的副本会被选举成leader作为读写用。
关于如何设置partition值需要考虑的因素。一个partition只能被一个消费者消费（一个消费者可以同时消费多个partition），因此，如果设置的partition的数量小于consumer的数量，就会有消费者消费不到数据。所以，推荐partition的数量一定要大于同时运行的consumer的数量。另外一方面，建议partition的数量大于集群broker的数量，这样leader partition就可以均匀的分布在各个broker中，最终使得集群负载均衡。在Cloudera,每个topic都有上百个partition。需要注意的是，kafka需要为每个partition分配一些内存来缓存消息数据，如果partition数量越大，就要为kafka分配更大的heap space。
(1)下面以一个Kafka集群中4个Broker举例，创建1个topic包含4个Partition，2 Replication；数据Producer流动如图所示：
image
(2)当集群中新增2节点，Partition增加到6个时分布情况如下：
image
3.2 Producers
Producers直接发送消息到broker上的leader partition，不需要经过任何中介一系列的路由转发。为了实现这个特性，kafka集群中的每个broker都可以响应producer的请求，并返回topic的一些元信息，这些元信息包括哪些机器是存活的，topic的leader partition都在哪，现阶段哪些leader partition是可以直接被访问的。
Producer客户端自己控制着消息被推送到哪些partition。实现的方式可以是随机分配、实现一类随机负载均衡算法，或者指定一些分区算法。Kafka提供了接口供用户实现自定义的分区，用户可以为每个消息指定一个partitionKey，通过这个key来实现一些hash分区算法。比如，把userid作为partitionkey的话，相同userid的消息将会被推送到同一个分区。
以Batch的方式推送数据可以极大的提高处理效率，kafkaProducer可以将消息在内存中累计到一定数量后作为一个batch发送请求。Batch的数量大小可以通过Producer的参数控制，参数值可以设置为累计的消息的数量（如500条）、累计的时间间隔（如100ms）或者累计的数据大小(64KB)。通过增加batch的大小，可以减少网络请求和磁盘IO的次数，当然具体参数设置需要在效率和时效性方面做一个权衡。
Producers可以异步的并行的向kafka发送消息，但是通常producer在发送完消息之后会得到一个future响应，返回的是offset值或者发送过程中遇到的错误。这其中有个非常重要的参数“acks”,这个参数决定了producer要求leader partition 收到确认的副本个数，如果acks设置数量为0，表示producer不会等待broker的响应，所以，producer无法知道消息是否发送成功，这样有可能会导致数据丢失，但同时，acks值为0会得到最大的系统吞吐量。若acks设置为1，表示producer会在leader partition收到消息时得到broker的一个确认，这样会有更好的可靠性，因为客户端会等待直到broker确认收到消息。若设置为-1，producer会在所有备份的partition收到消息时得到broker的确认，这个设置可以得到最高的可靠性保证。
3.3 Consumers
Kafka提供了两套consumer api，分为high-levelapi和sample-api。
Sample-api是一个底层的API，它维持了一个和单一
broker的连接，并且这个API是完全无状态的，每次请求都需要指定offset值，因此，这套API也是最灵活的。
在kafka中，当前读到消息的offset值是由consumer来维护的，因此，consumer可以自己决定如何读取kafka中的数据。比如，consumer可以通过重设offset值来重新消费已消费过的数据。不管有没有被消费，kafka会保存数据一段时间，这个时间周期是可配置的，只有到了过期时间，kafka才会删除这些数据。
High-level API封装了对集群中一系列broker的访问，可以透明的消费一个topic。它自己维持了已消费消息的状态，即每次消费的都是下一个消息。
High-level API还支持以组的形式消费topic，如果consumers有同一个组名，那么kafka就相当于一个队列消息服务，而各个consumer均衡的消费相应partition中的数据。若consumers有不同的组名，那么此时kafka就相当与一个广播服务，会把topic中的所有消息广播到每个consumer。
消费结构
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消费原理
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3.4 kafka中partition和消费者对应关系
1个partition只能被同组的一个consumer消费，同组的consumer则起到均衡效果
- 消费者数量为2 ，partition数量1，此时partition和消费者进程对应关系如下：
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- 消费者数量为2 ，partition数量3，此时partition和消费者进程对应关系如下：
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- 消费者数量为4 ，partition数量3，此时partition和消费者进程对应关系如下：
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四、Kafka核心特性
4.1 压缩
我们上面已经知道了Kafka支持以集合（batch）为单位发送消息，在此基础上，Kafka还支持对消息集合进行压缩，Producer端可以通过GZIP或Snappy格式对消息集合进行压缩。Producer端进行压缩之后，在Consumer端需进行解压。压缩的好处就是减少传输的数据量，减轻对网络传输的压力，在对大数据处理上，瓶颈往往体现在网络上而不是CPU（压缩和解压会耗掉部分CPU资源）。
那么如何区分消息是压缩的还是未压缩的呢，Kafka在消息头部添加了一个描述压缩属性字节，这个字节的后两位表示消息的压缩采用的编码，如果后两位为0，则表示消息未被压缩。
4.2消息可靠性
在消息系统中，保证消息在生产和消费过程中的可靠性是十分重要的，在实际消息传递过程中，可能会出现如下三中情况：
- 一个消息发送失败
- 一个消息被发送多次
- 最理想的情况：exactly-once ,一个消息发送成功且仅发送了一次
有许多系统声称它们实现了exactly-once，但是它们其实忽略了生产者或消费者在生产和消费过程中有可能失败的情况。比如虽然一个Producer成功发送一个消息，但是消息在发送途中丢失，或者成功发送到broker，也被consumer成功取走，但是这个consumer在处理取过来的消息时失败了。
从Producer端看：Kafka是这么处理的，当一个消息被发送后，Producer会等待broker成功接收到消息的反馈（可通过参数控制等待时间），如果消息在途中丢失或是其中一个broker挂掉，Producer会重新发送（我们知道Kafka有备份机制，可以通过参数控制是否等待所有备份节点都收到消息）。
从Consumer端看：前面讲到过partition，broker端记录了partition中的一个offset值，这个值指向Consumer下一个即将消费message。当Consumer收到了消息，但却在处理过程中挂掉，此时Consumer可以通过这个offset值重新找到上一个消息再进行处理。Consumer还有权限控制这个offset值，对持久化到broker端的消息做任意处理。
4.3 备份机制
备份机制是Kafka0.8版本的新特性，备份机制的出现大大提高了Kafka集群的可靠性、稳定性。有了备份机制后，Kafka允许集群中的节点挂掉后而不影响整个集群工作。一个备份数量为n的集群允许n-1个节点失败。在所有备份节点中，有一个节点作为lead节点，这个节点保存了其它备份节点列表，并维持各个备份间的状体同步。下面这幅图解释了Kafka的备份机制:
image
4.4 Kafka高效性相关设计
- 4.4.1 消息的持久化
- 4.4.2 常数时间性能保证
- 4.4.3 进一步提高效率
五、Kafka部署
5.1 单机部署
zookeeper zoo.cfg 配置
# The number of milliseconds of each tick
#是Zookeeper独立的工作时间单元
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
#
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/tmp/zookeeper/zookeeper0
# the port at which the clients will connect
clientPort=2180
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
kafka server.properties 配置
############################# Server Basics #############################
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=0
############################# Socket Server Settings #############################
# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
# FORMAT:
# listeners = security_protocol://host_name:port
# EXAMPLE:
# listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
listeners=PLAINTEXT://10.60.96.143:9091
# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured. Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
# The number of threads handling network requests
num.network.threads=3
# The number of threads doing disk I/O
#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。
num.io.threads=8
# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
socket.send.buffer.bytes=102400
# The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
socket.receive.buffer.bytes=102400
# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
socket.request.max.bytes=104857600
############################# Log Basics #############################
# A comma seperated list of directories under which to store log files
log.dirs=/tmp/kafka-logs
# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
#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。
num.partitions=1
# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
#每个数据目录用来日志恢复的线程数目
num.recovery.threads.per.data.dir=1
############################# Log Flush Policy #############################
# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
# 1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
# 2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
# 3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
#log.flush.interval.messages=10000
# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000
############################# Log Retention Policy #############################
# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
#日志有效时间
log.retention.hours=168
# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don't drop below log.retention.bytes.
#log.retention.bytes=1073741824
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
#log文件尺寸
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
#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.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper #############################
# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=10.60.96.143:2180
# Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
#enable delete topic
delete.topic.enable=true
常用的命令工具
topi命令
- bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.60.96.142:2182
- bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.60.96.142:2182--replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
- bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.60.96.142:2182 --delete --topic "test"
- bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.60.96.142:2182 --topic "test" --describe
启动kafka 服务
- bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server3.properties
查看log信息
- bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files /tmp/kafka-logs/topic1-0/00000000000000000000.log --print-data-log
测试
#创建Topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.60.96.143:2181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic shuaige
#解释
--replication-factor 2 #复制两份
--partitions 1 #创建1个分区
--topic #主题为shuaige
'''在一台服务器上创建一个发布者'''
#创建一个broker，发布者
./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.60.96.143:9092 --topic test
'''在一台服务器上创建一个订阅者'''
./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 10.60.96.143:2181 --topic test --from-beginning
5.2 集群部署
5.2 配置详解
zookeeper配置 zoo.ccfg
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/tmp/zookeeper/zookeeper1
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.0=127.0.0.1:8880:7770
server.1=127.0.0.1:8881:7771
server.2=127.0.0.1:8882:7772
kafka server.properties 配置
# 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.
# see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults
############################# Server Basics #############################
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=1
############################# Socket Server Settings #############################
# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
# FORMAT:
# listeners = security_protocol://host_name:port
# EXAMPLE:
# listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
listeners=PLAINTEXT://10.60.96.143:9092
# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured. Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
# The number of threads handling network requests
num.network.threads=3
# The number of threads doing disk I/O
num.io.threads=8
# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
socket.send.buffer.bytes=102400
# The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
socket.receive.buffer.bytes=102400
# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
socket.request.max.bytes=104857600
############################# Log Basics #############################
# A comma seperated list of directories under which to store log files
log.dirs=/tmp/kafka-logs-1
# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=3
# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
num.recovery.threads.per.data.dir=1
############################# Log Flush Policy #############################
# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
# 1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
# 2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
# 3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
#log.flush.interval.messages=10000
# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000
############################# Log Retention Policy #############################
# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.
# The minimum age of a log file to be eligible for deletion
log.retention.hours=168
# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining
# segments don't drop below log.retention.bytes.
#log.retention.bytes=1073741824
# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
log.segment.bytes=1073741824
# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
log.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper #############################
# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=10.60.96.143:2181,10.60.96.143:2182,10.60.96.143:2183
# Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
#enable delete topic
delete.topic.enable=true
******producer配置******
#参与消息确认的broker数量控制，0代表不需要任何确认 1代表需要leader replica确认 -1代表需要ISR中所有进行确认
request.required.acks 0
#从发送请求到收到ACK确认等待的最长时间（超时时间）
request.timeout.ms 10000
#设置消息发送模式，默认是同步方式， async异步模式下允许消息累计到一定量或一段时间又另外线程批量发送，吞吐量好但丢失数据风险增大
producer.type sync
#消息序列化类实现方式，默认是byte[]数组形式
serializer.class kafka.serializer.DefaultEncoder
#kafka消息分区策略实现方式，默认是对key进行hash
partitioner.class kafka.producer.DefaultPartitioner
#对发送的消息采取的压缩编码方式，有none|gzip|snappy
compression.codec none
#指定哪些topic的message需要压缩
compressed.topics null
#消息发送失败的情况下，重试发送的次数 存在消息发送是成功的，只是由于网络导致ACK没收到的重试，会出现消息被重复发送的情况
message.send.max.retries 3
#在开始重新发起metadata更新操作需要等待的时间
retry.backoff.ms 100
#metadata刷新间隔时间，如果负值则失败的时候才会刷新，如果0则每次发送后都刷新，正值则是一种周期行为
topic.metadata.refresh.interval.ms 600 * 1000
#异步发送模式下，缓存数据的最长时间，之后便会被发送到broker
queue.buffering.max.ms 5000
#producer端异步模式下最多缓存的消息条数
queue.buffering.max.messages 10000
#0代表队列没满的时候直接入队，满了立即扔弃，-1代表无条件阻塞且不丢弃
queue.enqueue.timeout.ms -1
#一次批量发送需要达到的消息条数，当然如果queue.buffering.max.ms达到的时候也会被发送
batch.num.messages 200
consumer配置
#指明当前消费进程所属的消费组，一个partition只能被同一个消费组的一个消费者消费
group.id
#针对一个partition的fetch request所能拉取的最大消息字节数，必须大于等于Kafka运行的最大消息
fetch.message.max.bytes 1024 * 1024
#是否自动周期性提交已经拉取到消费端的消息offset
auto.commit.enable true
#自动提交offset到zookeeper的时间间隔
auto.commit.interval.ms 60 * 1000
#消费均衡的重试次数
rebalance.max.retries 4
#消费均衡两次重试之间的时间间隔
rebalance.backoff.ms 2000
#当重新去获取partition的leader前需要等待的时间
refresh.leader.backoff.ms 200
#如果zookeeper上没有offset合理的初始值情况下获取第一条消息开始的策略smallest|largeset
auto.offset.reset largest
#如果其超时，将会可能触发rebalance并认为已经死去
zookeeper.session.timeout.ms 6000
#确认zookeeper连接建立操作客户端能等待的最长时间
zookeeper.connection.timeout.ms 6000
其他kafka配置详解
六、Kafka消息结构解析
内部数据结构：
- -- Topic （名字）
- -- PartitionID ( 可选)
- -- Key[( 可选 )
- -- Value
生产者记录（简称PR）的发送逻辑:
- 若指定Partition ID,则PR被发送至指定Partition
- 若未指定Partition ID,但指定了Key, PR会按照hasy(key)发送至对应Partition
- 若既未指定Partition ID也没指定Key，PR会按照round-robin模式发送到每个Partition
- 若同时指定了Partition ID和Key, PR只会发送到指定的Partition (Key不起作用，代码逻辑决定)
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