1. acks=0 意味着生产者能够通过网络吧消息发送出去,那么就认为消息已成功写入Kafka 一定会丢失一些数据 2. acks=1 意味着首领在疏导消息并把它写到分区数据问津是会返回确认或者错误响应,还是可能会丢数据 3. acks=all 意味着首领在返回确认或错误响应之前,会等待所有同步副本都收到消息.如果和min.insync.replicas参数结合起来,,就可以决定在返回确认前至少有多个副本能够收到消息.但是效率较低.可以通过一部模式和更大的批次来加快速度,但这样做会降低吞吐量

通常的讲:kafka 的参数分为 Broker Configs 和 Topic-Level Configs,以 min.insync.replicas 为例,可以在 broker 和 topic 级别设置. listeners=PLAINTEXT://192.168.40.8:9092 kafka 实际监听的地址 advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.40.8:9092 kafka 注册到 zk 中地址.客户端连接到 kafka 集群的任一 broke

生产环境中使用Kafka,参数调优非常重要,而Kafka参数众多,我们的java的Configuration代码中,经常设置的参数如下: Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serializati

转自:http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/50203133 上一篇文章介绍了Kafka在设计上是如何来保证高时效.大吞吐量的,主要的内容集中在底层原理和架构上,属于理论知识范畴.这次我们站在应用和运维的角度,聊一聊集群到位后要怎么才能最好的配置参数和进行测试性能.Kafka的配置详尽且复杂,想要进行全面的性能调优需要掌握大量信息,我也只是通过工作中的一些实战经验来筛选出对集群性能影响最大的几个要点,接下来要阐述的观点也仅限于我所描述

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

kafka的配置分为 broker.producter.consumer三个不同的配置 一 BROKER 的全局配置 最为核心的三个配置 broker.id.log.dir.zookeeper.connect . ------------------------------------------- 系统 相关 ------------------------------------------- ##每一个broker在集群中的唯一标示,要求是正数.在改变IP地址,不改变broker.id的话

3.1      Broker  Configs 基本配置如下: -broker.id -log.dirs -zookeeper.connect Topic-level配置以及其默认值将在下面讨论. 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

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

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

Kafka为broker,producer和consumer提供了很多的配置参数. 了解并理解这些配置参数对于我们使用kafka是非常重要的.本文列出了一些重要的配置参数. 官方的文档 Configuration比较老了,很多参数有所变动, 有些名字也有所改变.我在整理的过程中根据0.8.2的代码也做了修正. Boker配置参数 下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig name 默认值 描述 brokerid none 每一个b

这篇文章主要说一下在生产过程中的kafka常用的调优参数, 首先kafka的版本是0.9.0.1,针对以下几个方面来说, 针对kafka的堆内存: 针对kafka的集群调优: kafka的的消息机制有三种,同步 异步和 oneway 同步(sync)的意味着消息是以batch的方式push,这样会极大的提高broker的性能,但这样也会增加数据丢失的风险 异步(async)的参数比较多,主要有四个参数 其中第二个消息确认机制参数有三种,当它的值为1时,kafka的leader 的partitio

原文档地址:http://kafka.apache.org/documentation.html ############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID,要求是正数. broker.id=0 #服务端口,默认9092 port=9092 #监听地址,不设为所有地址 host.name=debugo01 # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads=2 # 处理磁盘I/O

原文档地址:http://kafka.apache.org/documentation.html  https://kafka.apache.org/08/documentation#configuration   ############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID,要求是正数.broker.id=0#服务端口,默认9092port=9092#监听地址,不设为所有地址host.name=d

原文地址:http://debugo.com/kafka-params/ ############################# System ############################# #唯一标识在集群中的ID,要求是正数. broker.id=0 #服务端口,默认9092 port=9092 #监听地址,不设为所有地址 host.name=debugo01 # 处理网络请求的最大线程数 num.network.threads=2 # 处理磁盘I/O的线程数 num.io.

https://my.oschina.net/u/218540/blog/1794669/

#################consumer的配置参数(开始)################# #如果'enable.auto.commit'为true,则消费者偏移自动提交给Kafka的频率(以毫秒为单位),默认值为5000. spring.kafka.consumer.auto-commit-interval; #当Kafka中没有初始偏移量或者服务器上不再存在当前偏移量时该怎么办,默认值为latest,表示自动将偏移重置为最新的偏移量 #可选的值为latest, earliest,

1. 解析参数工具类(ParameterTool) 该类提供了从不同数据源读取和解析程序参数的简单实用方法,其解析args时,只能支持单只参数. 用来解析main方法传入参数的工具类 public class ParseArgsKit { public static void main(String[] args) { ParameterTool parameters = ParameterTool.fromArgs(args); String host = parameters.getRequ

在kafka/config/目录下面有3个配置文件: producer.properties consumer.properties server.properties (1).producer.properties:生产端的配置文件 #指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定 #需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息. metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092 #

kafka 日常使用和数据副本模型的理解 在使用Kafka过程中,有时经常需要查看一些消费者的情况.Kafka健康状况.临时查看.同步一些数据,又由于Kafka只是用来做流式存储,又没有像Mysql或者Redis提供方便的查询方法查看数据.只能通过在命令行执行Kafka 脚本方式操作kafka(当然也有一些第三方的kafka监控工具),这里就主要收集一些常用的Kafka命令. 在看到 kafka ISR 副本时,实在忍不住就多扯了一点背后的原理,将Kafka.Redis.ElasticSearc

Kafka 概述 Apache Kafka 是一个分布式流处理平台,用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录,可以储存流式的记录,并且有较好的容错性,可以在流式记录产生时就进行处理. Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统,在 kafka官网上对 Kafka 的定义:一个分布式发布-订阅消息传递系统. Kafka 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,每个topic可以分多个partition, consumer

业务背景:app分散在不同的idc厂商不同的地域,产生业务数据都向一个kafka中进行处理,这些数据比较分散,如果一时网络抖动或者其他因素,数据就丢失了app --> kafka --> hadoop集群 于是在各机房建一个机房中心kafka,kafka可以保留3天或者3天以上的数据,然后集中向中心节点处理,即使一时网络状态不好也能继续传输数据在一定程度上保证了数据的完整性app --> 本地内网kafka --> 中心kafka --> hadoop集群 Kakfa Mir