第二篇 外部系统集成

Flume、Spark、Flink、SpringBoot 这些组件都可以作为kafka的生产者和消费者，在企业中非常常见。

Flume官网：Welcome to Apache Flume — Apache Flume

Flink：Apache Flink_百度百科 

Spark：Apache Spark_百度百科

集成SpringBoot：略。 

第三篇 生产调优手册

第1章 kafka硬件配置选择

第2章 生产者调优

2.1 生产者核心参数配置

发送流程：做到心中有图，回忆。

核心参数：

参数名称	描述
bootstrap.servers	生产者连接集群所需的 broker 地址清单。例如hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092，可以设置 1 个或者多个，中间用逗号隔开。注意这里并非需要所有的 broker 地址，因为生产者从给定的 broker 里查找到其他 broker 信息。
key.serializer 和 value.serializer	指定发送消息的 key 和 value 的序列化类型。一定要写全类名。
buffer.memory	RecordAccumulator 缓冲区总大小，默认32m。
batch.size	缓冲区一批数据最大值，默认16k。适当增加该值，可以提高吞吐量，但是如果该值设置太大，会导致数据传输延迟增加。
linger.ms	如果数据迟迟未达到 batch.size，sender 等待 linger.time之后就会发送数据。单位 ms，默认值是 0ms，表示没有延迟。生产环境建议该值大小为 5-100ms 之间。
acks	0：生产者发送过来的数据，不需要等数据落盘应答。 1：生产者发送过来的数据，Leader 收到数据后应答。 -1（all）：生产者发送过来的数据，eader+和 isr 队列里面的所有节点收齐数据后应答。默认值是-1，-1 和 all是等价的。
max.in.flight.requests.per.connection	允许最多没有返回 ack 的次数，默认为 5，开启幂等性要保证该值是 1-5 的数字。
retries	当消息发送出现错误的时候，系统会重发消息。retries 表示重试次数。默认是 int 最大值，2147483647。如果设置了重试，还想保证消息的有序性，需要设置MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION=1，否则在重试此失败消息的时候，其他的消息可能发送成功了。
retry.backoff.ms	两次重试之间的时间间隔，默认是 100ms。
enable.idempotence	是否开启幂等性，默认 true，开启幂等性。
compression.type	生产者发送的所有数据的压缩方式。默认是 none，也就是不压缩。支持压缩类型：none、gzip、snappy、lz4 和 zstd。

2.2 生产者如何提高吞吐量

2.3 数据可靠性

2.4 数据去重

略。

2.5 数据有序

单分区内，有序（有条件的，不能乱序）；多分区，分区与分区间无序。

2.6 数据乱序

第3章 Kafka Broker调优

3.1 Broker核心参数配置

Kafka Broker总体工作流程：心中有图，回忆。

核心参数：

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。建议关闭。
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。
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。生成中一般设置3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.retention.bytes	默认等于-1，表示无穷大。超过设置的所有日志总大小，删除最早的 segment。
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。
num.io.threads	默认是 8。负责写磁盘的线程数。整个参数值要占总核数的 50%。
num.replica.fetchers	默认是 1。副本拉取线程数，这个参数占总核数的 50%的 1/3
num.network.threads	默认是 3。数据传输线程数，这个参数占总核数的 50%的 2/3 。
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。一般不建议修改，交给系统自己管理。

3.2 其他

1. 服役/退役新节点

（1）创建一个要均衡的主题。

（2）生成一个负载均衡的计划。

（3）创建副本存储计划（所有副本存储在 broker0、broker1、broker2、broker3 中）。

（4）执行副本存储计划。

（5）验证副本存储计划。

2. 增加分区

分区只能增加，不能减少。

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server
hadoop102:9092 --alter --topic first --partitions 3

3. 增加副本因子

4. 手动调整分区副本存储

5. Leader Partition负载均衡

6. 自动创建主题

如果 broker 端配置参数 auto.create.topics.enable 设置为 true（默认值是 true），那么当生
产者向一个未创建的主题发送消息时，会自动创建一个分区数为 num.partitions（默认值为
1）、副本因子为 default.replication.factor（默认值为 1）的主题。除此之外，当一个消费者
开始从未知主题中读取消息时，或者当任意一个客户端向未知主题发送元数据请求时，都会
自动创建一个相应主题。这种创建主题的方式是非预期的，增加了主题管理和维护的难度。
生产环境建议将该参数设置为 false。

第4章 消费者调优

4.1 消费者核心参数配置