环境
- CentOS 7.4
- Zookeeper-3.6.1
- Kafka_2.13-2.4.1
- Kafka-manager-2.0.0.2
本次安装的软件全部在 /home/javateam 目录下。
Zookeeper 集群搭建
- 添加三台机器的
hosts，使用vim /etc/hosts命令添加以下内容：
192.168.30.78 node-78
192.168.30.79 node-79
192.168.30.80 node-80
- 首先解压缩：
tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz
修改文件夹名称：
mv apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz zookeeper
- 向
/etc/profile配置文件添加以下内容，并执行source /etc/profile命令使配置生效：
export ZOOKEEPER_HOME=/home/javateam/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
- 在上面配置文件中
dataDir的目录下创建一个myid文件，并写入一个数值，比如0。myid文件里存放的是服务器的编号。 - 修改zookeeper配置文件。首先进入
$ZOOKEEPER_HOME/conf目录，复制一份zoo_sample.cfg并将名称修改为zoo.cfg:
# zookeeper服务器心跳时间，单位为ms
tickTime=2000
# 投票选举新leader的初始化时间
initLimit=10
# leader与follower心跳检测最大容忍时间，响应超过 syncLimit * tickTime，leader认为follower死掉，从服务器列表删除follower
syncLimit=5
# 数据目录
dataDir=/home/javateam/zookeeper/data/
# 日志目录
dataLogDir=/home/javateam/zookeeper/logs/
# 对外服务的端口
clientPort=2181
# 集群ip配置
server.78=node-78:2888:3888
server.79=node-79:2888:3888
server.80=node-80:2888:3888
注意: 上面配置文件中的数据目录和日志目录需自行去创建对应的文件夹。这里server后的数字，与myid文件中的id是一致的。
- zookeeper启动会占用三个端口，分别的作用是:
2181：对cline端提供服务
3888：选举leader使用
2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）
记得使用以下命令开启防火墙端口，并重启防火墙：
firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=3888/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=2888/tcp --permanent
firewall-cmd --reload
- 然后用
zkServer.sh start分别启动三台机器上的zookeeper，启动后用zkServer.sh status查看状态，如下图所以有一个leader两个follower即代表成功：
Kafka 集群搭建
- 首先解压缩：
tar -zxvf kafka_2.13-2.4.1.tgz
- 改文件夹名称：
mv kafka_2.13-2.4.1.tgz kafka
- 向
/etc/profile配置文件添加以下内容，并执行source /etc/profile命令使配置生效：
export KAFKA_HOME=/home/javateam/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
- JVM级别参数调优，修改
kafka/bin/kafka-server-start.sh，添加以下内容：
# 调整堆大小，默认1G太小了
export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx6G -Xms6G"
# 选用G1垃圾收集器
export KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -Djava.awt.headless=true"
# 指定JMX暴露端口
export JMX_PORT="8999"
添加后，文件内容如下图所示：
- 操作系统级别参数调优，增加文件描述符的限制，使用
vim /etc/security/limits.conf添加以下内容：
* soft nofile 100000
* hard nofile 100000
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535
- 修改kafka的配置文件
$KAFKA_HOME/conf/server.properties，如下：
############################# Server Basics #############################
# 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=78
############################# Socket Server Settings #############################
# 提供给客户端响应的地址和端口
listeners=PLAINTEXT://node-78:9092
# broker 处理消息的最大线程数
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
# socket的发送缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
# socket的接收缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes=102400
# 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=104857600
############################# Log Basics #############################
# kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割
log.dirs=/home/javateam/kafka/logs
# 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=3
# 每个分区的副本数
replication.factor=2
# 我们知道segment文件默认会被保留7天的时间，超时的话就会被清理，那么清理这件事情就需要有一些线程来做。这里就是用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
############################# Internal Topic Settings #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended to ensure availability such as 3.
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
############################# Log Flush Policy #############################
# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
# 1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
# 2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
# 3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to excessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.
# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
#log.flush.interval.messages=10000
# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000
############################# Log Retention Policy #############################
# 控制一条消息数据被保存多长时间，默认是7天
log.retention.hours=168
# 指定Broker为消息保存的总磁盘容量大小，-1代表不限制
log.retention.bytes=-1
# Broker能处理的最大消息大小，默认976KB(1000012)，此处改为100MB
message.max.bytes=104857600
# 日志文件中每个segment的大小，默认为1G
log.segment.bytes=1073741824
#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G，那么就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G，多长时间去检查一次，就需要设置一个周期性检查文件大小的时间（单位是毫秒）。
log.retention.check.interval.ms=300000
############################# Zookeeper #############################
# 消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=node-78:2181,node-79:2181,node-80:2181
# Timeout in ms for connecting to zookeeper
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
############################# Group Coordinator Settings #############################
# The following configuration specifies the time, in milliseconds, that the GroupCoordinator will delay the initial consumer rebalance.
# The rebalance will be further delayed by the value of group.initial.rebalance.delay.ms as new members join the group, up to a maximum of max.poll.interval.ms.
# The default value for this is 3 seconds.
# We override this to 0 here as it makes for a better out-of-the-box experience for development and testing.
# However, in production environments the default value of 3 seconds is more suitable as this will help to avoid unnecessary, and potentially expensive, rebalances during application startup.
group.initial.rebalance.delay.ms=0
############################# Broker Settings #############################
# 不让落后太多的副本竞选Leader
unclean.leader.election.enable=false
# 关闭kafka定期对一些topic分区进行Leader重选举
auto.leader.rebalance.enable=false
- 编写kafka启动脚本，
vim startup.sh内容如下所示：
# 进程守护模式启动kafka
kafka-server-start.sh -daemon /home/javateam/kafka/config/server.properties
- 编写kafka停止脚本，
vim shutdown.sh内容如下所示：
# 停止kafka服务
kafka-server-stop.sh
- 用如下命令，分别启动kafka服务：
sh /home/javateam/kafka/startup.sh
注意：后面的路径换成你自己脚本所在的路径。
- 启动成功后，连接zookeeper查看节点
ids信息：
zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181
ls /brokers/ids
如下图所示，代表集群搭建成功：
Kafka-manager 搭建
- 首先解压缩：
unzip kafka-manager-2.0.0.2.zip
- 改文件夹名称
mv kafka-manager-2.0.0.2.zip kafka-manager
- 修改配置文件
kafka-manager/conf/application.conf，把里面的kafka-manager.zkhosts换成你自己的zookeeper 集群地址就好了，例如：kafka-manager.zkhosts="node-78:2181,node-79:2181,node-80:2181" - 编写 kafka-manager 启动脚本，
vim startup.sh内容如下：
nohup /home/javateam/kafka-manager/bin/kafka-manager -Dhttp.port=9000 > /home/javateam/kafka-manager/nohup.out 2>&1 &
- 使用
sh /home/javateam/kafka-manager/startup.sh启动 kafka-manager，然后访问9000端口，如下图所示代表成功：
不知道怎么使用的话就去 google，这里不再赘述。