Kafka参数优化调整
1)Broker参数配置(server.properties)1、网络和io操作线程配置优化# broker处理消息的最大线程数(默认为3)num.network.threads=cpu核数+1# broker处理磁盘IO的线程数num.io.threads=cpu核数*22、log数据文件刷盘策略# 每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘log....
·
一、Broker参数配置
1、网络和io操作线程配置优化
# broker处理消息的最大线程数(默认为3)
num.network.threads=cpu核数+1
# broker处理磁盘IO的线程数
num.io.threads=cpu核数*2
#broker可复制的消息的最大字节数, 默认为1M
replica.fetch.max.bytes: 1048576
#kafka 会接收单个消息size的最大限制, 默认为1M左右 message.max.bytes必须小于等于replica.fetch.max.bytes
message.max.bytes: 1000012
2、log数据文件刷盘策略
每当producer写入10000条消息时,刷数据到磁盘
log.flush.interval.messages=10000
每间隔1秒钟时间,刷数据到磁盘
log.flush.interval.ms=1000
3、日志保留策略配置
保留三天,也可以对个别主题单独设置 (log.cleaner.delete.retention.ms)
log.retention.hours=72
4、Replica相关配置
offsets.topic.replication.factor:3
# 这个参数指新创建一个topic时,默认的Replica数量,Replica过少会影响数据的可用性,太多则会白白浪费存储资源,一般建议在2~3为宜。
2)Producer优化
buffer.memory:33554432 (32m)
#在Producer端用来存放尚未发送出去的Message的缓冲区大小。缓冲区满了之后可以选择阻塞发送或抛出异常,由block.on.buffer.full的配置来决定。
compression.type:none
#默认发送不进行压缩,推荐配置一种适合的压缩算法,可以大幅度的减缓网络压力和Broker的存储压力。
3)Consumer优化
num.consumer.fetchers:1
#启动Consumer的个数,适当增加可以提高并发度。
fetch.min.bytes:1
#每次Fetch Request至少要拿到多少字节的数据才可以返回。
fetch.wait.max.ms:100
#在Fetch Request获取的数据至少达到fetch.min.bytes之前,允许等待的最大时长。对应上面说到的Purgatory中请求的超时时间。
4)Kafka内存调整
默认内存1个G,生产环境尽量不要超过6个G。
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xms4g -Xmx4g"
5)系统优化
使用EXT4文件系统,EXT4附加操作所花费的时间更短,对Kafka的工作负载具有更好的性能特征,而又不影响稳定性。
更多推荐
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)