kafka实战教程(python操作kafka)，kafka配置文件详解
Kafka内外网访问的设置

1 kafka简介

根据官网的介绍，ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台，它主要有3种功能：
(1)发布和订阅消息流，这个功能类似于消息队列，这也是kafka归类为消息队列框架的原因。
(2)以容错的方式记录消息流，kafka以文件的方式来存储消息流。
(3)可以在消息发布的时候进行处理。

使用场景:
(1)在系统或应用程序之间构建可靠的用于传输实时数据的管道，消息队列功能。
(2)构建实时的流数据处理程序来变换或处理数据流，数据处理功能。

1.1 kafka生产者

(1)首先，创建ProducerRecord必须包含Topic和Value，key和partition可选。
(2)然后，序列化key和value对象为ByteArray，并发送到网络。
(3)接下来，消息发送到partitioner。
如果创建ProducerRecord时指定了partition，此时partitioner啥也不用做，简单的返回指定的partition即可。
如果未指定partition，partitioner会基于ProducerRecord的key生成partition。
(4)producer选择好partition后，增加record到对应topic和partition的batch record。
(5)最后，专有线程负责发送batch record到合适的Kafka broker。

(6)当broker收到消息时，它会返回一个应答（response）。
如果消息成功写入Kafka，broker将返回RecordMetadata对象（包含topic，partition和offset）；
相反，broker将返回error。这时producer收到error会尝试重试发送消息几次，直到producer返回error。

实例化producer后，接着发送消息。
这里主要有3种发送消息的方法：
(1)立即发送：只管发送消息到server端，不care消息是否成功发送。大部分情况下，这种发送方式会成功，因为Kafka自身具有高可用性，producer会自动重试；但有时也会丢失消息；

(2)同步发送：通过send()方法发送消息，并返回Future对象。get()方法会等待Future对象，看send()方法是否成功；

(3)异步发送：通过带有回调函数的send()方法发送消息，当producer收到Kafka broker的response会触发回调函数。

以上所有情况，一定要时刻考虑发送消息可能会失败，想清楚如何去处理异常。

通常我们是一个producer起一个线程开始发送消息。为了优化producer的性能，一般会有下面几种方式：单个producer起多个线程发送消息；使用多个producer。

生产者在向kafka集群发送消息的时候，可以通过指定分区来发送到指定的分区中。
也可以通过指定均衡策略来将消息发送到不同的分区中。
如果不指定，就会采用默认的随机均衡策略，将消息随机的存储到不同的分区中。

1.2 kafka消费者

Consumer即消费者，消费者通过与kafka集群建立长连接的方式，不断地从集群中拉取消息，然后可以对这些消息进行处理。

kafka的消费模式总共有3种：最多一次，最少一次，正好一次。为什么会有这3种模式，是因为客户端处理消息，提交反馈（commit）这两个动作不是原子性。
(1)最多一次：客户端收到消息后，在处理消息前自动提交，这样kafka就认为consumer已经消费过了，偏移量增加。
(2)最少一次：客户端收到消息，处理消息，再提交反馈。这样就可能出现消息处理完了，在提交反馈前，网络中断或者程序挂了，那么kafka认为这个消息还没有被consumer消费，产生重复消息推送。
(3)正好一次：保证消息处理和提交反馈在同一个事务中，即有原子性。

详细阐述如何实现以上三种方式。
(1)At-most-once（最多一次）

设置enable.auto.commit为ture
设置 auto.commit.interval.ms为一个较小的时间间隔.
client不要调用commitSync()，kafka在特定的时间间隔内自动提交。

(2)At-least-once（最少一次）

方法一
设置enable.auto.commit为false
client调用commitSync()，增加消息偏移;

方法二
设置enable.auto.commit为ture
设置 auto.commit.interval.ms为一个较大的时间间隔.
client调用commitSync(),增加消息偏移;

(3)Exactly-once（正好一次）
如果要实现这种方式，必须自己控制消息的offset，自己记录一下当前的offset，对消息的处理和offset的移动必须保持在同一个事务中，例如在同一个事务中，把消息处理的结果存到mysql数据库同时更新此时的消息的偏移。

设置enable.auto.commit为false
保存ConsumerRecord中的offset到数据库

当partition分区发生变化的时候需要rebalance，有以下几个事件会触发分区变化。

1 consumer订阅的topic中的分区大小发生变化
2 topic被创建或者被删除
3 consuer所在group中有个成员挂了
4 新的consumer通过调用join加入了group

此时 consumer通过实现ConsumerRebalanceListener接口，捕捉这些事件，对偏移量进行处理。consumer通过调用seek(TopicPartition, long)方法，移动到指定的分区的偏移位置。

当新的消费者加入消费组，它会消费一个或多个分区，而这些分区之前是由其他消费者负责的；另外，当消费者离开消费组（比如重启、宕机等）时，它所消费的分区会分配给其他分区。这种现象称为重平衡（rebalance）。重平衡是Kafka一个很重要的性质，这个性质保证了高可用和水平扩展。

不过也需要注意到，在重平衡期间，所有消费者都不能消费消息，因此会造成整个消费组短暂的不可用。而且，将分区进行重平衡也会导致原来的消费者状态过期，从而导致消费者需要重新更新状态，这段期间也会降低消费性能。后面我们会讨论如何安全的进行重平衡以及如何尽可能避免。

消费者通过定期发送心跳（hearbeat）到一个作为组协调者（group coordinator）的broker来保持在消费组内存活。这个broker不是固定的，每个消费组都可能不同。当消费者拉取消息或者提交时，便会发送心跳。

如果消费者超过一定时间没有发送心跳，那么它的会话（session）就会过期，组协调者会认为该消费者已经宕机，然后触发重平衡。可以看到，从消费者宕机到会话过期是有一定时间的，这段时间内该消费者的分区都不能进行消息消费；通常情况下，我们可以进行优雅关闭，这样消费者会发送离开的消息到组协调者，这样组协调者可以立即进行重平衡而不需要等待会话过期。

在0.10.1版本，Kafka对心跳机制进行了修改，将发送心跳与拉取消息进行分离，这样使得发送心跳的频率不受拉取的频率影响。另外更高版本的Kafka支持配置一个消费者多长时间不拉取消息但仍然保持存活，这个配置可以避免活锁（livelock）。活锁，是指应用没有故障但是由于某些原因不能进一步消费。

在消费者消费消息时，kafka使用offset来记录当前消费的位置。

在kafka的设计中，可以有多个不同的group来同时消费同一个topic下的消息，如图，我们有两个不同的group同时消费，他们的的消费的记录位置offset各不相同，不互相干扰。

对于一个group而言，消费者的数量不应该多于分区的数量，因为在一个group中，每个分区至多只能绑定到一个消费者上，即一个消费者可以消费多个分区，一个分区只能给一个消费者消费。

因此，若一个group中的消费者数量大于分区数量的话，多余的消费者将不会收到任何消息。

1.3 Broker

Kafka是一个高吞吐量分布式消息系统，采用Scala和Java语言编写，它提供了快速、可扩展的、分布式、分区的和可复制的日志订阅服务。它由Producer、Broker、Consumer三部分构成.

Producer向某个Topic发布消息，而Consumer订阅某个Topic的消息。 一旦有某个Topic新产生的消息，Broker会传递给订阅它的所有Consumer，每个Topic分为多个分区，这样的设计有利于管理数据和负载均衡。

Broker：消息中间件处理结点，一个Kafka节点就是一个broker，多个broker可以组成一个Kafka集群。

Controller：中央控制器Control，负责管理分区和副本状态并执行管理着这些分区的重新分配。（里面涉及到partition leader 选举）。

ISR：同步副本组。

谈到kafka的存储，就不得不提到分区，即partitions，创建一个topic时，同时可以指定分区数目，分区数越多，其吞吐量也越大，但是需要的资源也越多，同时也会导致更高的不可用性，kafka在接收到生产者发送的消息之后，会根据均衡策略将消息存储到不同的分区中。

2 Kafka安装与使用

kafka官方下载地址

(1)首先确保你的机器上安装了jdk，kafka需要java运行环境。
(2)以前的kafka还需要zookeeper，新版的kafka已经内置了一个zookeeper环境，所以我们可以直接使用。

2.1 安装jdk

1、解压
sudo tar -xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
2、配置环境变量
vi /home/zb/.bashrc
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
3、配置立即生效
source /home/zb/.bashrc
java -version

2.2 安装kafka

1、解压
sudo tar -xzvf kafka_2.13-3.4.0.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local/
sudo chmod 777 kafka_2.13-3.4.0
2、配置环境变量
vi /home/zb/.bashrc
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka_2.13-3.4.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
3、配置立即生效
source /home/zb/.bashrc

进行最简单的尝试的话我们只需要解压到任意目录即可。

2.3 配置

在kafka解压目录下下有一个config的文件夹，里面放置的是我们的配置文件。
一、consumer.properites
消费者配置，这个配置文件用于配置开启的消费者，此处我们使用默认的即可。

二、producer.properties
生产者配置，这个配置文件用于配置开启的生产者，此处我们使用默认的即可。

三、server.properties
kafka服务器的配置，此配置文件用来配置kafka服务器，目前仅介绍几个最基础的配置。

1、broker.id 
申明当前kafka服务器在集群中的唯一ID，需配置为integer,
并且集群中的每一个kafka服务器的id都应是唯一的，我们这里采用默认配置即可

2、listeners 
申明此kafka服务器需要监听的端口号，
listeners=PLAINTEXT://myubuntu:9092。
并确保服务器的9092端口能够访问
配置好/etc/hosts的内容
10.0.2.11 myubuntu

3、zookeeper.connect 
申明kafka所连接的zookeeper的地址 ，需配置为zookeeper的地址，
由于本次使用的是kafka高版本中自带zookeeper，使用默认配置即可
zookeeper.connect=localhost:2181

四、zookeeper.properties
zookeeper配置文件。

2.4 启动

cd /usr/local/kafka_2.13-3.4.0/
(1)启动zookeeper
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
后台方式
nohup ./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties >> /tmp/zookeeperoutput.log 2>&1 &
(2)启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
后台方式
nohup ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties >> /tmp/kafkaoutput.log 2>&1 &

(3)查看进程
jps
3297 Jps
2137 QuorumPeerMain
2684 Kafka

(4)停止kafka
cd /usr/local/kafka_2.13-3.4.0/
停止kafka
kafka-server-stop.sh
停止zookeeper
zookeeper-server-stop.sh

2.5 应用

cd /usr/local/kafka_2.13-3.4.0/
创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server myubuntu:9092 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

查看已经创建的topic
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092

创建一个消息消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning

创建一个消息生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

3 kafka的配置

在kafka/config/目录下面有3个配置文件：

producer.properties		producer
consumer.properties		consumer
server.properties		broker

3.1 BROKER的全局配置

最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。

3.1.1 系统相关

------------------------------------------- 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的话不会影响consumers
broker.id =1
 
##kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-1，/tmp/kafka-logs-2
log.dirs = /tmp/kafka-logs
 
##提供给客户端响应的端口
port =6667
 
##消息体的最大大小，单位是字节
message.max.bytes =1000000
 
## broker 处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改
num.network.threads =3
 
## broker处理磁盘IO 的线程数 ，数值应该大于你的硬盘数
num.io.threads =8
 
## 一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改
background.threads =4
 
## 等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，算是一种自我保护机制
queued.max.requests =500
 
##broker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置
host.name
 
## 打广告的地址，若是设置的话，会提供给producers, consumers,其他broker连接，具体如何使用还未深究
advertised.host.name
 
## 广告地址端口，必须不同于port中的设置
advertised.port
 
## socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes =100*1024
 
## socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024
 
## socket请求的最大数值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes，会被topic创建时的指定参数覆盖
socket.request.max.bytes =100*1024*1024
 

3.1.2 LOG相关

------------------------------------------- LOG 相关 -------------------------------------------
## topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =1024*1024*1024
 
## 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小，也会强制新建一个segment 会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7
 
## 日志清理策略 选择有：delete和compact 主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete
 
## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=7days

指定日志每隔多久检查看是否可以被删除，默认1分钟
log.cleanup.interval.mins=1
 
## topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes 。-1没有大小限制
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.bytes=-1
 
## 文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.retention.check.interval.ms=5minutes
 
## 是否开启日志压缩
log.cleaner.enable=false
 
## 日志压缩运行的线程数
log.cleaner.threads =1
 
## 日志压缩时候处理的最大大小
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None
 
## 日志压缩去重时候的缓存空间 ，在空间允许的情况下，越大越好
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024
 
## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024
 
## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9
 
## 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.backoff.ms =15000
 
## 日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
 
## 对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day
 
## 对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024
 
## 当执行一个fetch操作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数
log.index.interval.bytes =4096
 
## log文件"sync"到磁盘之前累积的消息条数
## 因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个"数据可靠性"的必要手段
## 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.
## 如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞)
## 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.
## 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.interval.messages=None
 
## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms =3000
 
## 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.
## 此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔
## 达到阀值,也将触发.
log.flush.interval.ms = None
 
## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改
log.delete.delay.ms =60000
 
## 控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复 一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000

3.1.3 TOPIC相关

------------------------------------------- TOPIC 相关 -------------------------------------------
## 是否允许自动创建topic ，若是false，就需要通过命令创建topic
auto.create.topics.enable =true
 
## 一个topic ，默认分区的replication个数 ，不得大于集群中broker的个数
default.replication.factor =1
 
## 每个topic的分区个数，若是在topic创建时候没有指定的话 会被topic创建时的指定参数覆盖
num.partitions =1
 
实例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic ：名称replicated-topic有一个分区，分区被复制到三个broker上。

3.1.4 复制(Leader、replicas) 相关

----------------------------------复制(Leader、replicas) 相关 ----------------------------------
## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.socket.timeout.ms =30000
 
## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
controller.message.queue.size=10
 
## replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中
replica.lag.time.max.ms =10000
 
## 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效
## 通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后
## 如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移
## 到其他follower中.
## 在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.
replica.lag.max.messages =4000
 
##follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.timeout.ms=30*1000
 
## leader复制时候的socket缓存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
## replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024
 
## replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试
replica.fetch.wait.max.ms =500
 
## fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
replica.fetch.min.bytes =1
 
## leader 进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO
num.replica.fetchers=1
 
## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
 
## 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他broker
controlled.shutdown.enable =false
 
## 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.max.retries =3
 
## 每次关闭尝试的时间间隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000
 
## 是否自动平衡broker之间的分配策略
auto.leader.rebalance.enable =false
 
## leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage =10
 
## 检查leader是否不平衡的时间间隔
leader.imbalance.check.interval.seconds =300
 
## 客户端保留offset信息的最大空间大小
offset.metadata.max.bytes

3.1.5 ZooKeeper相关

----------------------------------ZooKeeper 相关----------------------------------
##zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.connect = localhost:2181
 
## ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大
zookeeper.session.timeout.ms=6000
 
## ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那
zookeeper.sync.time.ms =2000
配置的修改
其中一部分配置是可以被每个topic自身的配置所代替，例如
新增配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config max.message.bytes=64000--config flush.messages=1
 
修改配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000
 
删除配置 ：
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes

3.2 CONSUMER配置

最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect。

## Consumer归属的组ID，broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式，非常重要
 group.id
 
## 消费者的ID，若是没有设置的话，会自增
 consumer.id
 
## 一个用于跟踪调查的ID ，最好同group.id相同
 client.id = group id value
 
## 对于zookeeper集群的指定，可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置
 zookeeper.connect=localhost:2182
 
## zookeeper的心跳超时时间，超过这个时间就认为是dead消费者
 zookeeper.session.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的等待连接时间
 zookeeper.connection.timeout.ms =6000
 
## zookeeper的follower同leader的同步时间
 zookeeper.sync.time.ms =2000
 
## 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest ：重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse：抛出异常
 auto.offset.reset = largest
 
## socket的超时时间，实际的超时时间是：max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
 socket.timeout.ms=30*1000
 
## socket的接受缓存空间大小
 socket.receive.buffer.bytes=64*1024
 
##从每个分区获取的消息大小限制
 fetch.message.max.bytes =1024*1024
 
## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper，当Consumer失败后就能从zookeeper获取最新的offset
 auto.commit.enable =true
 
## 自动提交的时间间隔
 auto.commit.interval.ms =60*1000
 
## 用来处理消费消息的块，每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值
 queued.max.message.chunks =10
 
## 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
##"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
## 此值用于控制,注册节点的重试次数.
 rebalance.max.retries =4
 
## 每次再平衡的时间间隔
 rebalance.backoff.ms =2000
 
## 每次重新选举leader的时间
 refresh.leader.backoff.ms
 
## server发送到消费端的最小数据，若是不满足这个数值则会等待，知道满足数值要求
 fetch.min.bytes =1
 
## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话，等待消费端请求的最长等待时间
 fetch.wait.max.ms =100
 
## 指定时间内没有消息到达就抛出异常，一般不需要改
 consumer.timeout.ms = -1

3.3 PRODUCER的配置

比较核心的配置：metadata.broker.list、request.required.acks、producer.type、serializer.class。

## 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是：host1:port1,host2:port2，也可以在外面设置一个vip
 metadata.broker.list
 
##消息的确认模式
 ##0：不保证消息的到达确认，只管发送，低延迟但是会出现消息的丢失，在某个server失败的情况下，有点像TCP
 ##1：发送消息，并会等待leader 收到确认后，一定的可靠性
 ## -1：发送消息，等待leader收到确认，并进行复制操作后，才返回，最高的可靠性
 request.required.acks =0
 
## 消息发送的最长等待时间
 request.timeout.ms =10000
 
## socket的缓存大小
 send.buffer.bytes=100*1024
 
## key的序列化方式，若是没有设置，同serializer.class
 key.serializer.class
 
## 分区的策略，默认是取模
 partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
 
## 消息的压缩模式，默认是none，可以有gzip和snappy
 compression.codec = none
 
## 可以针对默写特定的topic进行压缩
 compressed.topics=null
 
## 消息发送失败后的重试次数
 message.send.max.retries =3
 
## 每次失败后的间隔时间
 retry.backoff.ms =100
 
## 生产者定时更新topic元信息的时间间隔 ，若是设置为0，那么会在每个消息发送后都去更新数据
 topic.metadata.refresh.interval.ms =600*1000
 
## 用户随意指定，但是不能重复，主要用于跟踪记录消息
 client.id=""
 
------------------------------------------- 消息模式 相关 -------------------------------------------
 ## 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync：同步执行消息的发送
 producer.type=sync
 
## 异步模式下，那么就会在设置的时间缓存消息，并一次性发送
 queue.buffering.max.ms =5000
 
## 异步的模式下 最长等待的消息数
 queue.buffering.max.messages =10000
 
## 异步模式下，进入队列的等待时间 若是设置为0，那么要么进入队列，要么直接抛弃
 queue.enqueue.timeout.ms = -1
 
## 异步模式下，每次发送的最大消息数，前提是触发了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制
 batch.num.messages=200
 
## 消息体的系列化处理类 ，转化为字节流进行传输
 serializer.class= kafka.serializer.DefaultEncoder

4 Kafka内外网访问的设置

4.1 listeners和advertised.listeners

kafka的两个配置listeners和advertised.listeners。
一、listeners
kafka监听的网卡的ip，假设你机器上有两张网卡，内网192.168.0.213和外网101.89.163.1 如下配置

listeners=PLAINTEXT://192.168.0.213:9092

那么kafka只监听内网网卡，即只接收内网网卡的数据，如果你不能把外网网卡流量转发到内网网卡，那么kafka就接收不到外网网卡数据。

如果配置成外网ip同理。

当然你可以配置成0.0.0.0，监听所有网卡。

二、advertised.listeners
我们观察kafka的配置文件server.properties，会发现里面记录了zookeeper集群的各个节点的访问地址，但是并没有记录kafka兄弟节点的地址。

kafka节点启动后，会向zookeeper注册自己，同时从zookeeper中获取兄弟节点的地址，以便与兄弟节点通信。

同样，我们使用客户端连接kafka后，kafka返回给客户端的是集群各节点的访问地址，这个地址也是上面说的从zookeeper中获得的地址。

这个地址哪里来，就是kafka节点向zookeeper注册时提供的advertised.listeners。如果没有，就会使用listeners。

4.2 只需要内网访问kafka

kafka只监听内网网卡，即只接收内网网卡的数据。

listeners=PLAINTEXT://192.168.0.213:9092

4.3 只需要外网访问kafka

kafka只监听外网网卡，即只接收外网网卡的数据。

listeners=PLAINTEXT://101.89.163.1:9092

4.4 需要内外网访问

使用宿主机通过NAT映射搞出来的外网ip，此时kafka无法监听这个外网ip(因为不存在，启动就会报错)。这时候就是advertised.listeners真正发挥作用的时候了。
使用如下配置：

listeners=PLAINTEXT://192.168.0.213:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://101.89.163.1:9092

此时一个完整的kafka客户端访问服务端的流程：
(1)客户端访问101.89.163.1:9092，被kafka宿主机所在环境映射到内网192.168.0.213:9092，访问到了kafka节点，请求获得kafka服务端的访问地址。

(2)kafka从zookeeper拿到自己和其他兄弟节点通过advertised.listeners注册到zookeeper的101.89.163.1:9092等外网地址，作为kafka的服务端访问地址返回给客户端。

(3)客户端拿这些地址访问kafka集群，被kafka宿主机所在环境映射到各kafka节点的内网ip，访问到了kafka服务端…完美循环。

你可能会问已经配置了访问地址，为什么还要在第一次访问的时候请求获得kafka的访问地址。因为如果是kafka集群，你可以选择只给客户端配置一个kafka节点的地址（这样是不推荐的），但是客户端必须要访问集群中的每一个节点，所以必须通过这个节点获得集群中每一个节点的访问地址。

如果不配置advertised.listeners=PLAINTEXT://101.89.163.1:9092，你会发现虽然你给kafka客户端配置的访问地址是101.89.163.1:9092，但是kafka客户端访问时报错，报错原因是Connection to node -1[192.168.0.213:9092] could not be established. Broker may not be available.。这就是因为不配置advertised.listeners则advertised.listeners默认使用listeners配置的地址，客户端拿到的就是listeners配置的内网地址。