参数名称 | 描述 |
---|---|
replica.lag.time.max.ms | ISR 中,如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据,则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值,默认 30s。 |
auto.leader.rebalance.enable | 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。 |
leader.imbalance.per.broker.percentage | 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值,控制器会触发 leader 的平衡。 |
leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间 |
log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的,此配置是指 log 日志划分 成块的大小,默认值 1G。 |
log.index.interval.bytes | 默认 4kb,kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志(.log),然后就往 index 文件里面记录一个索引。 |
log.retention.hours | Kafka 中数据保存的时间,默认 7 天。 |
log.retention.minutes | Kafka 中数据保存的时间,分钟级别,默认关闭。 |
log.retention.ms | Kafka 中数据保存的时间,毫秒级别,默认关闭。 |
log.retention.check.interval.ms | 检查数据是否保存超时的间隔,默认是 5 分钟。 |
log.cleanup.policy | 默认是 delete,表示所有数据启用删除策略;如果设置值为 compact,表示所有数据启用压缩策略。 |
log.flush.interval.ms | 每隔多久,刷数据到磁盘,默认是 null。一般不建议修改,交给系统自己管理 |
这里简单概述
(1)副本作用:提高数据的可靠性
(2)Kafka 默认副本 1 个,生产环境一般配置为 2 个,保证数据可靠性;太多副本会增加磁盘存储空间,增加网络上数据传输,降低效率。
(3)Kafka 中副本分为:Leader 和 Follower。Kafka 生产者只会把数据发往 Leader,然后 Follower 找 Leader 进行同步数据。
(4)Kafka 分区中的所有副本统称为 AR(Assigned Repllicas)。(AR = ISR + OSR)
ISR:表示和 Leader 保持同步的 Follower 集合。如果 Follower 长时间未向 Leader 发送通信请求或同步数据,则该 Follower 将被踢出 ISR。该时间阈值由 replica.lag.time.max.ms参数设定,默认 30s。Leader 发生故障之后,就会从 ISR 中选举新的 Leader。
OSR:表示 Follower 与 Leader 副本同步时,延迟过多的副本
leader partition自动平衡
正常情况下,kafka本身会自动把leader partition均匀分散在各个机器上,来保证每台机器的读写吞吐量都是均匀的。但是如果某些broker宕机,会导致leader partition过于集中在其它少部分几台broker上,这会导致少数几台broker的读写请求压力过高,其它宕机的broker重启之后都是follower partition,读写请求很低,造成集群负载不均衡的问题
参数名称 | 描述 |
---|---|
auto.leader.rebalance.enable | 默认是 true。 自动 Leader Partition 平衡。生产环境中,leader 重选举的代价比较大,可能会带来性能影响,建议设置为 false 关闭 |
leader.imbalance.per.broker.percentage | 默认是 10%。每个 broker 允许的不平衡的 leader的比率。如果每个 broker 超过了这个值,控制器会触发 leader 的平衡。 |
leader.imbalance.check.interval.seconds | 默认值 300 秒。检查 leader 负载是否平衡的间隔时间。 |
在生产环境当中,由于某个主题的重要等级需要提升,我们考虑增加副本。副本数的增加需要先制定计划,然后根据计划执行
topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个partition对应一个log文件,该log文件中存储的就是producer生产的数据。producer生产的数据会被不断追加到该log文件末端,为了方式log文件过大导致数据定位效率低下,kafka采取了分片和索引的机制,将每个partition分为多个segment,每个segment包括:.index文件、.log文件、.timeindex等文件,这些文件位于一个文件夹下,该文件夹的命名规则为:topic名称+分区序号,例如:first-0
参数 | 描述 |
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log.segment.bytes | Kafka 中 log 日志是分成一块块存储的,此配置是指 log日志划分成块的大小,默认值 1G。 |
log.index.interval.bytes | 默认 4kb,kafka 里面每当写入了 4kb 大小的日志(.log),然后就往 index 文件里面记录一个索引。 稀疏索引。 |
Kafka 中默认的日志保存时间为 7 天,可以通过调整如下参数修改保存时间。
日志一旦超过了设置的时间,Kafka 中提供的日志清理策略有delete 和 compact 两种。
参数 | 描述 |
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log.flush.interval.messages | 强制页缓存刷写到磁盘的条数,默认是 long 的最大值,9223372036854775807。一般不建议修改,交给系统自己管理 |
log.flush.interval.ms | 每隔多久,刷数据到磁盘,默认是 null。一般不建议改,交给系统自己管理。 |