一、前言
1、Kafka简介
Kafka是一个开源的分布式消息引擎/消息中间件,同时Kafka也是一个流处理平台。Kakfa支持以发布/订阅的方式在应用间传递消息,同时并基于消息功能添加了Kafka Connect、Kafka Streams以支持连接其他系统的数据(Elasticsearch、Hadoop等)
Kafka最核心的最成熟的还是他的消息引擎,所以Kafka大部分应用场景还是用来作为消息队列削峰平谷。另外,Kafka也是目前性能最好的消息中间件。
2、Kafka架构
在Kafka集群(Cluster)中,一个Kafka节点就是一个Broker,消息由Topic来承载,可以存储在1个或多个Partition中。发布消息的应用为Producer、消费消息的应用为Consumer,多个Consumer可以促成Consumer Group共同消费一个Topic中的消息。
概念/对象 | 简单说明 |
---|---|
Broker | Kafka节点 |
Topic | 主题,用来承载消息 |
Partition | 分区,用于主题分片存储 |
Producer | 生产者,向主题发布消息的应用 |
Consumer | 消费者,从主题订阅消息的应用 |
Consumer Group | 消费者组,由多个消费者组成 |
3、准备工作
1、Kafka服务器
准备3台CentOS服务器,并配置好静态IP、主机名
服务器名 | IP | 说明 |
---|---|---|
kafka01 | 192.168.88.51 | Kafka节点1 |
kafka02 | 192.168.88.52 | Kafka节点2 |
kafka03 | 192.168.88.53 | Kafka节点3 |
软件版本说明
项 | 说明 |
---|---|
Linux Server | CentOS 7 |
Kafka | 2.3.0 |
2、ZooKeeper集群
Kakfa集群需要依赖ZooKeeper存储Broker、Topic等信息,这里我们部署三台ZK
服务器名 | IP | 说明 |
---|---|---|
zk01 | 192.168.88.21 | ZooKeeper节点 |
zk02 | 192.168.88.22 | ZooKeeper节点 |
zk03 | 192.168.88.23 | ZooKeeper节点 |
部署过程参考:https://ken.io/note/zookeeper...
二、部署过程
1、应用&数据目录
#创建应用目录
mkdir /usr/kafka
#创建Kafka数据目录
mkdir /kafka
mkdir /kafka/logs
chmod 777 -R /kafka
2、下载&解压
Kafka官方下载地址:https://kafka.apache.org/down...
这次我下载的是2.3.0版本
#创建并进入下载目录
mkdir /home/downloads
cd /home/downloads
#下载安装包
wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz
#解压到应用目录
tar -zvxf kafka_2.12-2.3.0.tgz -C /usr/kafka
kafka_2.12-2.3.0.tgz 其中2.12是Scala编译器的版本,2.3.0才是Kafka的版本
3、Kafka节点配置
#进入应用目录
cd /usr/kafka/kafka_2.12-2.3.0/
#修改配置文件
vi config/server.properties
通用配置
配置日志目录、指定ZooKeeper服务器
# A comma separated list of directories under which to store log files
log.dirs=/kafka/logs
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=192.168.88.21:2181,192.168.88.22:2181,192.168.88.23:2181
分节点配置
- Kafka01
broker.id=0
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.51:9092
- Kafka02
broker.id=1
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.52:9092
- Kafka03
broker.id=2
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.53:9092
4、防火墙配置
#开放端口
firewall-cmd --add-port=9092/tcp --permanent
#重新加载防火墙配置
firewall-cmd --reload
5、启动Kafka
#进入kafka根目录
cd /usr/kafka/kafka_2.12-2.3.0/
#启动
/bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
#启动成功输出示例(最后几行)
[2019-06-26 21:48:57,183] INFO Kafka commitId: fc1aaa116b661c8a (org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser)
[2019-06-26 21:48:57,183] INFO Kafka startTimeMs: 1561531737175 (org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser)
[2019-06-26 21:48:57,185] INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer)
三、Kafka测试
1、创建Topic
在kafka01(Broker)上创建测试Tpoic:test-ken-io,这里我们指定了3个副本、1个分区
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.88.51:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test-ken-io
Topic在kafka01上创建后也会同步到集群中另外两个Broker:kafka02、kafka03
2、查看Topic
我们可以通过命令列出指定Broker的
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.88.52:9092
3、发送消息
这里我们向Broker(id=0)的Topic=test-ken-io发送消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.88.51:9092 --topic test-ken-io
#消息内容
> test by ken.io
4、消费消息
在Kafka02上消费Broker03的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.53:9092 --topic test-ken-io --from-beginning
在Kafka03上消费Broker02的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.52:9092 --topic test-ken-io --from-beginning
然后均能收到消息
test by ken.io
这是因为这两个消费消息的命令是建立了两个不同的Consumer
如果我们启动Consumer指定Consumer Group Id就可以作为一个消费组协同工,1个消息同时只会被一个Consumer消费到
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.53:9092 --topic test-ken-io --from-beginning --group testgroup_ken
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.52:9092 --topic test-ken-io --from-beginning --group testgroup_ken
四、备注
1、Kafka常用配置项说明
Kafka常用Broker配置说明:
配置项 | 默认值/示例值 | 说明 |
---|---|---|
broker.id | 0 | Broker唯一标识 |
listeners | PLAINTEXT://192.168.88.53:9092 | 监听信息,PLAINTEXT表示明文传输 |
log.dirs | kafka/logs | kafka数据存放地址,可以填写多个。用","间隔 |
message.max.bytes | message.max.bytes | 单个消息长度限制,单位是字节 |
num.partitions | 1 | 默认分区数 |
log.flush.interval.messages | Long.MaxValue | 在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量 |
log.flush.interval.ms | Long.MaxValue | 在数据被写入到硬盘前的最大时间 |
log.flush.scheduler.interval.ms | Long.MaxValue | 检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。 |
log.retention.hours | 24 | 控制一个log保留时间,单位:小时 |
zookeeper.connect | 192.168.88.21:2181 | ZooKeeper服务器地址,多台用","间隔 |
2、附录
本文首发于我的独立博客:https://ken.io/note/kafka-cluster-deploy-guide