【大数据学习 | kafka高级部分】kafka的优化参数整理

1. 优化参数

参数 解释
buffer.memory RecordAccumulator 缓冲区总大小,默认 32m
batch.size 默认 16k,sender线程拉取数据大小
linger.ms sender线程拉取数据等待时长
acks 确认应答 0 1 -1
max.in.flight.requests.per.connection 没有ack返回时候可以发送几次数据
retries producer失败重试次数
enable.idempotence 启幂等性,默认 true
compression.type 生产者发送的所有数据的压缩方式
auto.leader.rebalance.enable leader是否自动切换
leader.imbalance.per.broker.percentage leader均衡比10%
leader.imbalance.check.interval.seconds leader均衡检测时间五分钟
log.segment.bytes segment大小
log.index.interval.bytes 每4k生成一个索引数据,写入一次文件
log.cleanup.policy 日志删除方式
log.retention.hours 数据保存时长
enable.auto.commit 自动提交
auto.commit.interval.ms 提交间隔
auto.offset.reset 初始化消费位置
offsets.topic.num.partitions __consumer_offsets分区数量
session.timeout.ms 消费者断开超时时间
max.poll.records 消费者拉取条数
fetch.max.bytes 消费者拉取大小
partition.assignment.strategy 消费者分区分配策略

2. 数据吞吐量和数据重复问题

数据在消费的时候可能会遇见数据堆积,无法及时消费计算的问题

这个时候可以适当的调节broker的数量和partition的数量,让多个机器帮助进行处理可提高吞吐量,并且分区越多消费者就可以适当增多,让消费速度得到很大的提升

适当增加每次拉取的大小也会增加消费速度。

java 复制代码
max.poll.records  消费者拉取条数 
fetch.max.bytes  消费者拉取大小

kafka数据稳定性保证。

首先从producer出发

ack = 0 or ack = 1 会出现数据丢失问题

ack = -1 会出现数据重复问题

开始幂等性可以进行单分区去重

保证一批次数据稳定性可以开启事物

消费者部分如果是自动提交偏移量会出现重复消费问题,手动保存偏移量就不会出现这个问题

相关推荐
soso(找工作版34 分钟前
【阿里巴巴大数据之路】事实表设计
大数据
我星期八休息2 小时前
C++智能指针全面解析:原理、使用场景与最佳实践
java·大数据·开发语言·jvm·c++·人工智能·python
virtuousOne2 小时前
Kafka基础
分布式·kafka
waving-black2 小时前
windows系统下安装测试kafka
windows·分布式·kafka
wudl55663 小时前
flink sql 所有函数详细用例
大数据·sql·flink
luoganttcc4 小时前
是凯恩斯主义主导 西方的经济决策吗
大数据·人工智能·金融·哲学
武子康4 小时前
大数据-130 - Flink CEP 详解 - 捕获超时事件提取全解析:从原理到完整实战代码教程 恶意登录案例实现
大数据·后端·flink
Web3&Basketball4 小时前
达梦数据库性能调优总结
数据库·oracle
Brianna Home4 小时前
博客安全攻防演练:从攻击者视角构筑铜墙铁壁
网络·数据库·安全·oracle
分布式存储与RustFS4 小时前
存算一体架构的先行者:RustFS在异构计算环境下的探索与实践
大数据·人工智能·物联网·云原生·对象存储·minio·rustfs