• Kafka——集群安裝部署(自带Zookeeper)


    kafka简介

    kafka官网:http://kafka.apache.org/
    kafka下载页面:http://kafka.apache.org/downloads
    kafka配置快速入门:http://kafka.apache.org/quickstart
    新版本的kafka自带有zookeeper,本篇文章记录使用自带zookeeper搭建kafka集群。

    為了實現高可用,高吞吐量,kafka以集群方式部署,分別在3臺服務器上安裝部署,因kafka依賴於zookeeper,如果想要使用Kafka,就必须安装ZK,Kafka中的消费偏置信息、kafka集群、topic信息会被存储在ZK中。

    這裏採用kafka內置的zookeeper,也是以集群方式部署,無需在單獨安裝zookeeper。

    首先让我们看几个基本的消息系统术语:

    •Kafka将消息以topic为单位进行归纳。
    •将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.
    •将预订topics并消费消息的程序成为consumer.
    •Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker.
    producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息,如下图所示:

    客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端,并且对多种语言都提供了支持。

     

    环境准备

    kafka版本:kafka_2.11-1.0.0.tgz
    三台主机IP:172.16.10.91、172.16.10.92、172.16.10.93

    安裝配置工作

    1、kafka安裝

      下载后解压kafka,将其解压到/usr/local目录下,删除压缩包即可:

    tar xzvf kafka_2.11-1.0.0.tgz  #解压

      进入到kafka的config目录 

      自定义目录:

    首先新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录,因为这两项默认放在tmp目录,而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:

    mkdir /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper        #创建zookeeper数据目录
    mkdir /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log              #创建日志目录
    mkdir /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log/zookeeper    #创建zookeeper日志目录
    mkdir /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log/kafka        #创建kafka日志目录

    2、zookeeper配置

      > 修改 zookeeper.properties

    进入config目录下,修改关键配置如下,3台服务器的zookeeper.properties配置文件都一样

    #修改为自定义的zookeeper数据目录
    dataDir=/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper
    
    #修改为自定义的zookeeper日志目录
    dataLogDir=/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log/zookeeper 
    
    # 端口
    clientPort=2181
    
    #注释掉
    #maxClientCnxns=0
    
    #设置连接参数,添加如下配置
    tickTime=2000    #为zk的基本时间单元,毫秒
    initLimit=10     #Leader-Follower初始通信时限 tickTime*10
    syncLimit=5     #Leader-Follower同步通信时限 tickTime*5
    
    #设置broker Id的服务地址
    server.0=172.16.10.91:2888:3888
    server.1=172.16.10.92:2888:3888
    server.2=172.16.10.93:2888:3888

      zookeeper数据目录添加myid配置

    在各台服务器的zookeeper数据目录【/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper】添加myid文件,写入服务broker.id属性值                                                                   

    如这里的目录是/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper

    注:3臺服務器都要添加myid文件,但值的內容不一樣,具體關係請見下圖:

     

    例如:第一台broker.id为0的服务到该目录【/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper】下执行以下命令,會生成myid文件內容

    [root@mmc config]# echo 0 > myid

     

    3、kafka配置

       进入config目录下,修改server.properties文件

    注:3臺服務器都要配置,其中【broker.id、advertised.listeners】不一樣,其它配置都一樣

    ############################# Server Basics #############################
    # broker 的全局唯一编号,不能重复
    broker.id=1
    
    
    ############################# Socket Server Settings #############################
    # 配置监听,修改为本机ip
    advertised.listeners=PLAINTEXT://172.16.10.91:9092   
    
    # 处理网络请求的线程数量,默认
    num.network.threads=3
    
    # 用来处理磁盘IO的线程数量,默认
    num.io.threads=8
    
    # 发送套接字的缓冲区大小,默认
    socket.send.buffer.bytes=102400
    
    # 接收套接字的缓冲区大小,默认
    socket.receive.buffer.bytes=102400
    
    # 请求套接字的缓冲区大小,默认
    socket.request.max.bytes=104857600
    
    
    ############################# Zookeeper #############################
    # 配置三台服务zookeeper连接地址
    zookeeper.connect=172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181
    
    
    ############################# Log Basics #############################
    # kafka 运行日志存放路径
    log.dirs=/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log/kafka
    
    # topic 在当前broker上的分片个数,与broker保持一致
    num.partitions=3
    
    # 用来恢复和清理data下数据的线程数量,默认
    num.recovery.threads.per.data.dir=1
    
    
    ############################# Log Retention Policy #############################
    # segment文件保留的最长时间,超时将被删除,默认
    log.retention.hours=168
    
    # 滚动生成新的segment文件的最大时间,默认
    log.roll.hours=168

     4、kafka启动

      kafka启动时先启动zookeeper,再启动kafka;关闭时相反,先关闭kafka,再关闭zookeeper

    • 進入kafka根目錄
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# cd /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/
    • 啟動zookeeper

      輸入命令:

    [root@localhostkafka_2.11-1.0.0]# bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
    
    #後臺啟動命令:
    [root@localhostkafka_2.11-1.0.0]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties >log/zookeeper/zookeeper.log 2>1 &

      查看log/zookeeper/zookeeper.log 文件,第1、2臺服務器啟動的時候,會報錯Connection refused,因為另外1、2臺服務器還沒啟動,先不用管它

     

      查看log/zookeeper/zookeeper.log 文件,等3臺服務都啟動完後,就不在報錯了

    • 啟動kafka

      輸入命令:

    [root@localhostkafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
    
    #後臺啟動命令:
    [root@localhostkafka_2.11-1.0.0]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >log/kafka/kafka.log 2>1 &

      查看log/kafka/kafka.log 文件,啟動過程中沒有報錯,且有以下信息輸出,說明啟動成功

     

     5、kafka测试验证

      分别启动三台机器的zookeeper,三台机器的zookeeper都启动成功后,再分别启动三台机器的kafka。

    • 進入kafka根目錄
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# cd /usr/local/kafka_2.11-1.0.0/
    • 在某臺機器創建topic,名稱為test
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-topics.sh -create --zookeeper 172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181 -replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
    命令解析: 
    --create:          #指定创建topic动作 
    --topic:          #指定新建topic的名称
    --zookeeper:        #指定kafka连接zk的连接url,该值和server.properties文件中的配置项{zookeeper.connect}一样
    --partitions 3       #指定当前创建的kafka分区数量,默认为1个
    --replication-factor 3  #指定每个分区的副本集数量,不能大于 broker 节点数量,多了也没用,1个节点放>=2个副本挂了都完蛋。

    • 查看topic,确认topic创建成功
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.16.10.91:2181

    • 查看topic,详细信息
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.16.10.93:2181 --topic test

    可以描述为:Topic分区数/副本数/副本Leader/副本ISR等信息: 

      “leader”:该节点负责该分区的所有的读和写,每个节点的leader都是随机选择的。
      “replicas”:备份的节点列表,无论该节点是否是leader或者目前是否还活着,只是显示。
      “isr”:同步备份”的节点列表,也就是活着的节点并且正在同步leader
         其中Replicas和Isr中的1,2,0就对应着3个broker他们的broker.id属性!

    • 在某臺服務器上创建生产者
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.10.91:9092,172.16.10.92:9092,172.16.10.93:9092 --topic test

    • 在另外两台服務器创建消费者
    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181 --topic test --from-beginning

      

    • 生產者服務器截圖

    • 消費者服務器截圖

    • 修改topic信息
    bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146:2181 --alter --topic test --config max.message.bytes=128000
    bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146:2181 --alter --topic test --delete-config max.message.bytes
    bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146:2181 --alter --topic test --partitions 10 
    bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146:2181 --alter --topic test --partitions 3 ## Kafka分区数量只允许增加,不允许减少
    • 删除topic

    注意,只是删除Topiczk的元数据,日志数据仍需手动删除

    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-topics.sh -delete --zookeeper 172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181 --topic test

    Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.## 默认情况下,删除是标记删除,没有实际删除这个Topic;如果运行删除Topic,两种方式:
      方式一:通过delete命令删除后,手动将本地磁盘以及zk上的相关topic的信息删除即可
      方式二:配置server.properties文件,给定参数delete.topic.enable=true,重启kafka服务,此时执行delete命令表示允许进行Topic的删除

    • 查看kafka未消费的消息

    [root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.10.91:9092,172.16.10.92:9092,172.16.10.93:9092 --topic logstash-busi-2 --from-beginning

    • 查看kafka消费進度
    命令:bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server <Kafka broker 连接信息> --describe --group <group 名称>
    bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.10.91:9092,172.16.10.92:9092,172.16.10.93:9092 --describe --group terminalMonitor

     6、kafka测试集群的容错能力
      Kafka是支持容错的,下面我们来对Kafka的容错性进行测试,测试步骤如下

    (1).查看topic的详细信息,观察那个blocker的角色是leader,那些blocker的角色是follower

    [hadoop@Master ~]$ kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
    Topic:my-replicated-topic   PartitionCount:1    ReplicationFactor:3 Configs:
        Topic: my-replicated-topic  Partition: 0    Leader: 2   Replicas: 2,3,1 Isr: 2,3,1

    (2).手工kill掉任意一个状态是follower的borker,测试生成和消费信息是否正确

    步骤1中可以看到 2 为leader,1 和 3为 follower,将follower为1的进程kill掉

    启动生产和消费者测试信息是否正确

     

    结论:kill掉任意一个状态是follower的broker,生成和消费信息正确,不受任何影响

    (3).手工kill掉状态是leader的borker,测试生产和消费的信息是否正确

    borker2的角色为leader,将它kill掉,borker 3变成了leader


    启动生产和消费者测试信息是否正确

     

    结论:kill掉状态是leader的borker,生产和消费的信息正确

    总结:不管当前状态的borker是leader还是follower,当我们kill掉后,只要有一个borker能够正常使用,则消息仍然能够正常的生产和发送。即Kafka的容错性是有保证的!

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