kafka 支持数据类型 kafka的数据类型

Kafka是什么

在流式计算中，Kafka一般用来缓存数据，Storm通过消费Kafka的数据进行计算。
1）Apache Kafka是一个开源消息系统，由Scala写成。是由Apache软件基金会开发的一个开源消息系统项目。
2）Kafka最初是由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。2012年10月从Apache Incubator毕业。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高通量、低等待的平台。
3）Kafka是一个分布式消息队列。Kafka对消息保存时根据Topic进行归类，发送消息者称为Producer，消息接受者称为Consumer，此外kafka集群有多个kafka实例组成，每个实例(server)成为broker。
4）无论是kafka集群，还是producer和consumer都依赖于zookeeper集群保存一些meta信息，来保证系统可用性。

消息队列内部实现原理

（1）点对点模式（类似接受文件，一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
点对点模型通常是一个基于拉取或者轮询的消息传送模型，这种模型从队列中请求信息，而不是将消息推送到客户端。这个模型的特点是发送到队列的消息被一个且只有一个接收者接收处理，即使有多个消息监听者也是如此。
（2）发布/订阅模式（类似公众号，一对多，数据生产后，推送给所有订阅者）
发布订阅模型则是一个基于推送的消息传送模型。发布订阅模型可以有多种不同的订阅者，临时订阅者只在主动监听主题时才接收消息，而持久订阅者则监听主题的所有消息，即使当前订阅者不可用，处于离线状态。

为什么需要消息队列

1）解耦：
　　允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
2）冗余：
消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。
3）扩展性：
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。
4）灵活性 & 峰值处理能力：
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
5）可恢复性：
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
6）顺序保证：
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。（Kafka保证一个Partition内的消息的有序性）
7）缓冲：
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
8）异步通信：
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

Kafka架构

1）Producer ：消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。
2）Consumer ：消息消费者，向kafka broker取 消息的客户端
3）Topic ：可以理解为一个队列。
4） Consumer Group （CG）：kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。
5）Broker ：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker可以容纳多个topic。
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序。
7）Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然the first offset就是00000000000.kafka

分布式模型

Kafka每个主题的多个分区日志分布式地存储在Kafka集群上，同时为了故障容错，每个分区都会以副本的方式复制到多个消息代理节点上。其中一个节点会作为主副本（Leader），其他节点作为备份副本（Follower，也叫作从副本）。主副本会负责所有的客户端读写操作，备份副本仅仅从主副本同步数据。当主副本出现故障时，备份副本中的一个副本会被选择为新的主副本。因为每个分区的副本中只有主副本接受读写，所以每个服务器端都会作为某些分区的主副本，以及另外一些分区的备份副本，这样Kafka集群的所有服务端整体上对客户端是负载均衡的。
Kafka的生产者和消费者相对于服务器端而言都是客户端。
Kafka生产者客户端发布消息到服务端的指定主题，会指定消息所属的分区。生产者发布消息时根据消息是否有键，采用不同的分区策略。消息没有键时，通过轮询方式进行客户端负载均衡；消息有键时，根据分区语义（例如hash）确保相同键的消息总是发送到同一分区。
Kafka的消费者通过订阅主题来消费消息，并且每个消费者都会设置一个消费组名称。因为生产者发布到主题的每一条消息都只会发送给消费者组的一个消费者。所以，如果要实现传统消息系统的“队列”模型，可以让每个消费者都拥有相同的消费组名称，这样消息就会负责均衡到所有的消费者；如果要实现“发布-订阅”模型，则每个消费者的消费者组名称都不相同，这样每条消息就会广播给所有的消费者。
分区是消费者现场模型的最小并行单位。如下图（图1）所示，生产者发布消息到一台服务器的3个分区时，只有一个消费者消费所有的3个分区。在下图（图2）中，3个分区分布在3台服务器上，同时有3个消费者分别消费不同的分区。假设每个服务器的吞吐量时300MB，在下图（图1）中分摊到每个分区只有100MB，而在下图（图2）中，集群整体的吞吐量有900MB。可以看到，增加服务器节点会提升集群的性能，增加消费者数量会提升处理性能。
同一个消费组下多个消费者互相协调消费工作，Kafka会将所有的分区平均地分配给所有的消费者实例，这样每个消费者都可以分配到数量均等的分区。Kafka的消费组管理协议会动态地维护消费组的成员列表，当一个新消费者加入消费者组，或者有消费者离开消费组，都会触发再平衡操作。

Kafka的消费者消费消息时，只保证在一个分区内的消息的完全有序性，并不保证同一个主题汇中多个分区的消息顺序。而且，消费者读取一个分区消息的顺序和生产者写入到这个分区的顺序是一致的。比如，生产者写入“hello”和“Kafka”两条消息到分区P1，则消费者读取到的顺序也一定是“hello”和“Kafka”。如果业务上需要保证所有消息完全一致，只能通过设置一个分区完成，但这种做法的缺点是最多只能有一个消费者进行消费。一般来说，只需要保证每个分区的有序性，再对消息键(message
Key 可以是user id等)来保证相同键的所有消息落入同一分区，就可以满足绝大多数的应用。

Kafka集群部署

集群规划

bigdata11 bigdata12 bigdata13
zk zk zk
kafka kafka kafka

jar包下载

http://kafka.apache.org/downloads.html

https://pan.baidu.com/s/1LEcprCf10EjoikjpqEXkKQ

虚拟机准备

1）准备3台虚拟机
2）配置ip地址
3）配置主机名称
4）3台主机分别关闭防火墙
[root@bigdata11 itstar]# chkconfig iptables off
[root@bigdata12 itstar]# chkconfig iptables off
[root@bigdata13 itstar]# chkconfig iptables off

安装jdk

https://pan.baidu.com/s/1nTK6DyJybRUBCWXUoqn9Cw

安装Zookeeper

https://pan.baidu.com/s/1Lpngvde3uedyXr4ecLvlRA
0）集群规划
在bigdata11、bigdata12和bigdata13三个节点上部署Zookeeper。
1）解压安装
（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[root@bigdata11 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
mkdir -p zkData
（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
2）配置zoo.cfg文件
（1）具体配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=bigdata11:2888:3888
server.3=bigdata12:2888:3888
server.4=bigdata13:2888:3888
（2）配置参数解读
Server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
B是这个服务器的ip地址；
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
3）集群操作
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
touch myid
添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（2）编辑myid文件
vi myid
在文件中添加与server对应的编号：如2
（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@bigdata12.itstar.com:/opt/module/
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@bigdata13.itstar.com:/opt/module /
并分别修改myid文件中内容为3、4
（4）分别启动zookeeper
[root@bigdata11 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@bigdata12 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@bigdata13 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[root@bigdata11 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@bigdata12 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@bigdata13 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg
Mode: follower

Kafka集群部署

1）解压安装包
[root@bigdata11 software]$ tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.2.tgz -C /opt/module/
2）修改解压后的文件名称
[root@bigdata11 module]$ mv kafka_2.11-0.11.0.2/ kafka
3）在/opt/module/kafka目录下创建logs文件夹
[root@bigdata11 kafka]$ mkdir logs
4）修改配置文件
[root@bigdata11 kafka]$ cd config/
[root@bigdata11 config]$ vi server.properties
输入以下内容：

#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#是否允许删除topic
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的最大缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
#topic在当前broker上的分区个数
num.partitions=1
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的最长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=bigdata11:2181,bigdata12:2181,bigdata13:2181

配置环境变量
[root@bigdata11 module]# vi /etc/profile

#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

[root@bigdata11 module]# source /etc/profile
6）分发安装包
[root@bigdata11 etc]# xsync profile
[root@bigdata11 module]$ xsync kafka/
7）分别在bigdata12和bigdata13上修改配置文件/opt/module/kafka/config/server.properties中的broker.id=1、broker.id=2
注：broker.id不得重复
8）启动集群
依次在bigdata11、bigdata12、bigdata13节点上启动kafka(加上& ,是在后台启动)
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
[root@bigdata12 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
[root@bigdata13 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
9）关闭集群
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[root@bigdata12 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[root@bigdata13 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop

Kafka命令行操作

1）查看当前服务器中的所有topic
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper bigdata13:2181 --list
2）创建topic
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper bigdata13:2181 --create --replication-factor 3 --partitions 1 --topic first
选项说明：
–topic 定义topic名
–replication-factor 定义副本数
–partitions 定义分区数
3）删除topic
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper bigdata11:2181 --delete --topic first
需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除或者直接重启。
4）发送消息
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list bigdata11:9092 --topic first
>hello world>itstar itstar
5）消费消息
[root@bigdata12 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node3:9092 --from-beginning --topic first
–from-beginning：会把first主题中以往所有的数据都读取出来。根据业务场景选择是否增加该配置。
6）查看某个Topic的详情
[root@bigdata11 kafka]$ bin/kafka-topics.sh --zookeeper bigdata11:2181 --describe --topic first

Kafka配置信息

Broker配置信息

属性	默认值	描述
broker.id		必填参数，broker的唯一标识
log.dirs	/tmp/kafka-logs	Kafka数据存放的目录。可以指定多个目录，中间用逗号分隔，当新partition被创建的时会被存放到当前存放partition最少的目录。
port	9092	BrokerServer接受客户端连接的端口号
zookeeper.connect	null	Zookeeper的连接串，格式为：hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3。可以填一个或多个，为了提高可靠性，建议都填上。注意，此配置允许我们指定一个zookeeper路径来存放此kafka集群的所有数据，为了与其他应用集群区分开，建议在此配置中指定本集群存放目录，格式为：hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3/chroot/path 。需要注意的是，消费者的参数要和此参数一致。
message.max.bytes	1000000	服务器可以接收到的最大的消息大小。注意此参数要和consumer的maximum.message.size大小一致，否则会因为生产者生产的消息太大导致消费者无法消费。
num.io.threads	8	服务器用来执行读写请求的IO线程数，此参数的数量至少要等于服务器上磁盘的数量。
queued.max.requests	500	I/O线程可以处理请求的队列大小，若实际请求数超过此大小，网络线程将停止接收新的请求。
socket.send.buffer.bytes	100 * 1024	The SO_SNDBUFF buffer the server prefers for socket connections.
socket.receive.buffer.bytes	100 * 1024	The SO_RCVBUFF buffer the server prefers for socket connections.
socket.request.max.bytes	100 * 1024 * 1024	服务器允许请求的最大值， 用来防止内存溢出，其值应该小于 Java heap size.
num.partitions	1	默认partition数量，如果topic在创建时没有指定partition数量，默认使用此值，建议改为5
log.segment.bytes	1024 * 1024 * 1024	Segment文件的大小，超过此值将会自动新建一个segment，此值可以被topic级别的参数覆盖。
log.roll.{ms,hours}	24 * 7 hours	新建segment文件的时间，此值可以被topic级别的参数覆盖。
log.retention.{ms,minutes,hours}	7 days	Kafka segment log的保存周期，保存周期超过此时间日志就会被删除。此参数可以被topic级别参数覆盖。数据量大时，建议减小此值。
log.retention.bytes	-1	每个partition的最大容量，若数据量超过此值，partition数据将会被删除。注意这个参数控制的是每个partition而不是topic。此参数可以被log级别参数覆盖。
log.retention.check.interval.ms	5 minutes	删除策略的检查周期
auto.create.topics.enable	true	自动创建topic参数，建议此值设置为false，严格控制topic管理，防止生产者错写topic。
default.replication.factor	1	默认副本数量，建议改为2。
replica.lag.time.max.ms	10000	在此窗口时间内没有收到follower的fetch请求，leader会将其从ISR(in-sync replicas)中移除。
replica.lag.max.messages	4000	如果replica节点落后leader节点此值大小的消息数量，leader节点就会将其从ISR中移除。
replica.socket.timeout.ms	30 * 1000	replica向leader发送请求的超时时间。
replica.socket.receive.buffer.bytes	64 * 1024	The socket receive buffer for network requests to the leader for replicating data.
replica.fetch.max.bytes	1024 * 1024	The number of byes of messages to attempt to fetch for each partition in the fetch requests the replicas send to the leader.
replica.fetch.wait.max.ms	500	The maximum amount of time to wait time for data to arrive on the leader in the fetch requests sent by the replicas to the leader.
num.replica.fetchers	1	Number of threads used to replicate messages from leaders. Increasing this value can increase the degree of I/O parallelism in the follower broker.
fetch.purgatory.purge.interval.requests	1000	The purge interval (in number of requests) of the fetch request purgatory.
zookeeper.session.timeout.ms	6000	ZooKeeper session 超时时间。如果在此时间内server没有向zookeeper发送心跳，zookeeper就会认为此节点已挂掉。 此值太低导致节点容易被标记死亡；若太高，.会导致太迟发现节点死亡。
zookeeper.connection.timeout.ms	6000	客户端连接zookeeper的超时时间。
zookeeper.sync.time.ms	2000	H ZK follower落后 ZK leader的时间。
controlled.shutdown.enable	true	允许broker shutdown。如果启用，broker在关闭自己之前会把它上面的所有leaders转移到其它brokers上，建议启用，增加集群稳定性。
auto.leader.rebalance.enable	true	If this is enabled the controller will automatically try to balance leadership for partitions among the brokers by periodically returning leadership to the “preferred” replica for each partition if it is available.
leader.imbalance.per.broker.percentage	10	The percentage of leader imbalance allowed per broker. The controller will rebalance leadership if this ratio goes above the configured value per broker.
leader.imbalance.check.interval.seconds	300	The frequency with which to check for leader imbalance.
offset.metadata.max.bytes	4096	The maximum amount of metadata to allow clients to save with their offsets.
connections.max.idle.ms	600000	Idle connections timeout: the server socket processor threads close the connections that idle more than this.
num.recovery.threads.per.data.dir	1	The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
unclean.leader.election.enable	true	Indicates whether to enable replicas not in the ISR set to be elected as leader as a last resort, even though doing so may result in data loss.
delete.topic.enable	false	启用deletetopic参数，建议设置为true。
offsets.topic.num.partitions	50	The number of partitions for the offset commit topic. Since changing this after deployment is currently unsupported, we recommend using a higher setting for production (e.g., 100-200).
offsets.topic.retention.minutes	1440	Offsets that are older than this age will be marked for deletion. The actual purge will occur when the log cleaner compacts the offsets topic.
offsets.retention.check.interval.ms	600000	The frequency at which the offset manager checks for stale offsets.
offsets.topic.replication.factor	3	The replication factor for the offset commit topic. A higher setting (e.g., three or four) is recommended in order to ensure higher availability. If the offsets topic is created when fewer brokers than the replication factor then the offsets topic will be created with fewer replicas.
offsets.topic.segment.bytes	104857600	Segment size for the offsets topic. Since it uses a compacted topic, this should be kept relatively low in order to facilitate faster log compaction and loads.
offsets.load.buffer.size	5242880	An offset load occurs when a broker becomes the offset manager for a set of consumer groups (i.e., when it becomes a leader for an offsets topic partition). This setting corresponds to the batch size (in bytes) to use when reading from the offsets segments when loading offsets into the offset manager’s cache.
offsets.commit.required.acks	-1	The number of acknowledgements that are required before the offset commit can be accepted. This is similar to the producer’s acknowledgement setting. In general, the default should not be overridden.
offsets.commit.timeout.ms	5000	The offset commit will be delayed until this timeout or the required number of replicas have received the offset commit. This is similar to the producer request timeout.

Producer配置信息

属性	默认值	描述
metadata.broker.list		启动时producer查询brokers的列表，可以是集群中所有brokers的一个子集。注意，这个参数只是用来获取topic的元信息用，producer会从元信息中挑选合适的broker并与之建立socket连接。格式是：host1:port1,host2:port2。
request.timeout.ms	10000	Broker等待ack的超时时间，若等待时间超过此值，会返回客户端错误信息。
producer.type	sync	同步异步模式。async表示异步，sync表示同步。如果设置成异步模式，可以允许生产者以batch的形式push数据，这样会极大的提高broker性能，推荐设置为异步。
serializer.class	kafka.serializer.DefaultEncoder	序列号类，.默认序列化成 byte[] 。
key.serializer.class		Key的序列化类，默认同上。
partitioner.class	kafka.producer.DefaultPartitioner	Partition类，默认对key进行hash。
compression.codec	none	指定producer消息的压缩格式，可选参数为： “none”, “gzip” and “snappy”。
compressed.topics	null	启用压缩的topic名称。若上面参数选择了一个压缩格式，那么压缩仅对本参数指定的topic有效，若本参数为空，则对所有topic有效。
message.send.max.retries	3	Producer发送失败时重试次数。若网络出现问题，可能会导致不断重试。
retry.backoff.ms	100	Before each retry, the producer refreshes the metadata of relevant topics to see if a new leader has been elected. Since leader election takes a bit of time, this property specifies the amount of time that the producer waits before refreshing the metadata.
topic.metadata.refresh.interval.ms	600 * 1000	The producer generally refreshes the topic metadata from brokers when there is a failure (partition missing, leader not available…). It will also poll regularly (default: every 10min so 600000ms). If you set this to a negative value, metadata will only get refreshed on failure. If you set this to zero, the metadata will get refreshed after each message sent (not recommended). Important note: the refresh happen only AFTER the message is sent, so if the producer never sends a message the metadata is never refreshed
queue.buffering.max.ms	5000	启用异步模式时，producer缓存消息的时间。比如我们设置成1000时，它会缓存1秒的数据再一次发送出去，这样可以极大的增加broker吞吐量，但也会造成时效性的降低。
queue.buffering.max.messages	10000	采用异步模式时producer buffer 队列里最大缓存的消息数量，如果超过这个数值，producer就会阻塞或者丢掉消息。
queue.enqueue.timeout.ms	-1	当达到上面参数值时producer阻塞等待的时间。如果值设置为0，buffer队列满时producer不会阻塞，消息直接被丢掉。若值设置为-1，producer会被阻塞，不会丢消息。
batch.num.messages	200	采用异步模式时，一个batch缓存的消息数量。达到这个数量值时producer才会发送消息。
send.buffer.bytes	100 * 1024	Socket write buffer size
client.id	“”	The client id is a user-specified string sent in each request to help trace calls. It should logically identify the application making the request.

Consumer配置信息

属性	默认	描述
group.id		Consumer的组ID，相同goup.id的consumer属于同一个组。
zookeeper.connect		Consumer的zookeeper连接串，要和broker的配置一致。
consumer.id	null	如果不设置会自动生成。
socket.timeout.ms	30 * 1000	网络请求的socket超时时间。实际超时时间由max.fetch.wait + socket.timeout.ms 确定。
socket.receive.buffer.bytes	64 * 1024	The socket receive buffer for network requests.
fetch.message.max.bytes	1024 * 1024	查询topic-partition时允许的最大消息大小。consumer会为每个partition缓存此大小的消息到内存，因此，这个参数可以控制consumer的内存使用量。这个值应该至少比server允许的最大消息大小大，以免producer发送的消息大于consumer允许的消息。
num.consumer.fetchers	1	The number fetcher threads used to fetch data.
auto.commit.enable	true	如果此值设置为true，consumer会周期性的把当前消费的offset值保存到zookeeper。当consumer失败重启之后将会使用此值作为新开始消费的值。
auto.commit.interval.ms	60 * 1000	Consumer提交offset值到zookeeper的周期。
queued.max.message.chunks	2	用来被consumer消费的message chunks 数量， 每个chunk可以缓存fetch.message.max.bytes大小的数据量。
auto.commit.interval.ms	60 * 1000	Consumer提交offset值到zookeeper的周期。
queued.max.message.chunks	2	用来被consumer消费的message chunks 数量， 每个chunk可以缓存fetch.message.max.bytes大小的数据量。
fetch.min.bytes	1	The minimum amount of data the server should return for a fetch request. If insufficient data is available the request will wait for that much data to accumulate before answering the request.
fetch.wait.max.ms 100 The maximum amount of time the server will block before answering the fetch request if there isn’t sufficient data to immediately satisfy fetch.min.bytes.
rebalance.backoff.ms	2000	Backoff time between retries during rebalance.
refresh.leader.backoff.ms	200	Backoff time to wait before trying to determine the leader of a partition that has just lost its leader.
auto.offset.reset	largest	What to do when there is no initial offset in ZooKeeper or if an offset is out of range ;smallest : automatically reset the offset to the smallest offset; largest : automatically reset the offset to the largest offset;anything else: throw exception to the consumer
consumer.timeout.ms	-1	若在指定时间内没有消息消费，consumer将会抛出异常。
exclude.internal.topics	true	Whether messages from internal topics (such as offsets) should be exposed to the consumer.
zookeeper.session.timeout.ms	6000	ZooKeeper session timeout. If the consumer fails to heartbeat to ZooKeeper for this period of time it is considered dead and a rebalance will occur.
zookeeper.connection.timeout.ms	6000	The max time that the client waits while establishing a connection to zookeeper.
zookeeper.sync.time.ms	2000	How far a ZK follower can be behind a ZK leader