下载地址:https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jre8-downloads-2133155.html
下载需要注册oracle
添加环境变量JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jre1.8.0_211
2.安装Zookeeper
下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/
①进入zookeeper的相关设置所在的文件目录,例如本文的:D:\zookeeper-3.4.14\conf
②将"zoo_sample.cfg"重命名为"zoo.cfg"
③打开zoo.cfg 找到并编辑:
dataDir=/tmp/zookeeper to D:/zookeeper-3.4.14/data或 D:/zookeeper-3.4.14/data(路径仅为示例,具体可根据需要配置)
④与配置jre类似,在系统环境变量中添加:
a.系统变量中添加ZOOKEEPER_HOME=D:\zookeeper-3.4.14
b.编辑系统变量中的path变量,增加%ZOOKEEPER_HOME%\bin
⑤在zoo.cfg文件中修改默认的Zookeeper端口(默认端口2181)
⑥打开cmd窗口,输入zkserver,运行Zookeeper
3.安装kafka
下载地址:https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.2.0/kafka_2.11-2.2.0.tgz
①进入kafka配置文件所在目录,D:\kafka_2.11-2.2.0\config
②编辑文件"server.properties",找到并编辑:
log.dirs=/tmp/kafka-logs to log.dirs=D:/kafka_2.11-2.2.0/kafka-logs
③在server.properties文件中,zookeeper.connect=localhost:2181代表kafka所连接的zookeeper所在的服务器IP以及端口,可根据需要更改
修改advertised.host.name=服务器ip
④进入kafka安装目录D:\kafka_2.11-2.2.0,打开cmd启动
topic
topic是存储消息的逻辑概念,不同的topic下的数据是分开存储的。不同的 topic 的消息是分开存储的, 每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多 个消费者去消费其中的消息。
partition
一个 topic 可以划分多个分区partition(每个 Topic至少有一个分区partition),同一topic下的不同分区包含的消息是不同的。第i个分区分配在第 i mod n 个broker上。
每个消息在被添加到分区时,都会被分配一个offset(称之为偏移量),它是消息在此分区中的唯一编号,kafka通过offset 保证消息在分区内的顺序,offset的顺序不跨分区,即kafka 只保证在同一个分区内的消息是有序的。
offset
每个消息在被添加到分区时,都会被分配一个 offset(称之为偏移量),它是消息在此分区中的唯一编号,kafka 通过 offset 保证消息在分区内的顺序。offset 的顺序不跨分区,即 kafka 只保证在同一个分区内的消息是有序的; 对于应用层的消费来说,每次消费一个消息并且提交以后,会保存当前消费到的最近的一个 offset。
1、下载镜像
这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像
docker pull wurstmeister/zookeeper
docker pull wurstmeister/kafka
2、启动
启动zookeeper容器
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper
启动kafka docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.0.168:2181,192.168.0.169:2181,192.168.0.170:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.0.170:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka 这里面主要设置了4个参数 KAFKA_BROKER_ID=0 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.0.168:2181,192.168.0.169:2181,192.168.0.170:2181 KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.0.170:9092 KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT 配置的是zookeeper的地址,可以单节点配置,也可以配置zookeeper集群多节点,用逗号隔开 中间两个参数的192.168.0.170改为宿主机器的IP地址,如果不这么设置,可能会导致在别的机器上访问不到kafka。
3、进入kafka容器
docker exec -it ${CONTAINER ID} /bin/bash 进入kafka默认目录 /opt/kafka_2.11-0.10.1.0
package main import ( "fmt" "time" "github.com/Shopify/sarama" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner config.Producer.Return.Successes = true client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"192.168.3.118:9092"}, config) if err != nil { fmt.Println("producer close, err:", err) return } defer client.Close() for { msg := &sarama.ProducerMessage{} msg.Topic = "nginx_log" msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a good test, my message is good") pid, offset, err := client.SendMessage(msg) if err != nil { fmt.Println("send message failed,", err) return } fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset) time.Sleep(10 * time.Second) } }
consumer
package main import ( "fmt" "strings" "sync" "github.com/Shopify/sarama" "time" ) var ( wg sync.WaitGroup ) func main() { consumer, err := sarama.NewConsumer(strings.Split("127.0.0.1:9092", ","), nil) if err != nil { fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err) return } partitionList, err := consumer.Partitions("nginx_log") if err != nil { fmt.Println("Failed to get the list of partitions: ", err) return } fmt.Println(partitionList) for partition := range partitionList { pc, err := consumer.ConsumePartition("nginx_log", int32(partition), sarama.OffsetNewest) if err != nil { fmt.Printf("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err) return } defer pc.AsyncClose() go func(pc sarama.PartitionConsumer) { wg.Add(1) for msg := range pc.Messages() { fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, Key:%s, Value:%s", msg.Partition, msg.Offset, string(msg.Key), string(msg.Value)) fmt.Println() } wg.Done() }(pc) } time.Sleep(10*time.Second) wg.Wait() consumer.Close() }