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Topic在zk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

 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！

转载于:https://www.cnblogs.com/caoweixiong/p/11060533.html