1.前言

由于项目涉及到kafka，自己以前没有接触过这方面的，学习了下，将搭建kafka运行环境同大家分享。


2.搭建步骤



第一步，到Apache Kafka官网下载最新的压缩包，比如我下载的就是：

kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz


第二步，解压并启动Zookeeper

tar -xzvf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
cd kafka_2.9.2-0.8.1.1
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &


说明：

  • 由于kafka用到了zookeeper，所以应该首先启动它。

  • 应该确保已经安装JDK，并设定好JAVA_HOME,CLASSPATH,PATH这些环境变量。否则会提示：

java command not found


搭建kafka运行环境_第1张图片



查看端口信息：


搭建kafka运行环境_第2张图片



查看zookeeper.properties配置信息：

# the port at which the clients will connect
clientPort=2181


第三步：启动kafka

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

我在启动中遇到了下面的2个问题：


Unrecognized VM option '+UseCompressedOops'

原因及解决办法：

kafka用了很多优化运行的jvm参数，而我安装的jdk所带的jvm不一定支持这些参数，比如： 

-XX:+UseCompressedOops 

所以需要编辑kafka-run-class.sh，将这个选项注释掉：

 KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-server -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseParNewGC 
-XX:+UseConcMarkSweepGC 
-XX:+CMSClassUnloadingEnabled 
-XX:+CMSScavengeBeforeRemark 
-XX:+DisableExplicitGC -Djava.awt.headless=true"

 

Error occurred during initialization of VM Could not reserve enough space for object heap

原因及解决办法：

查看kafka-server-start.sh配置文件，发现有heap设置信息：


export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx1G -Xms1G"


我们可以java -X来看看这些参数的意义：


搭建kafka运行环境_第3张图片


-Xms表示JAVA堆内存的初始化大小，而-Xmx表示最大值。

我在创建虚拟机时，指定的内存大小为256M，很显然不够，因此我尝试改为：

#export KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx100m -Xms200m"

但是依然报错，看来这个参数不能调到这么小，最后我将虚拟机内存调到1G，启动成功。



搭建kafka运行环境_第4张图片



注意输出信息中，端口信息：9092



进程验证：


wKioL1QeYVuCVuhBAAAwdD9ld8Y413.jpg


端口验证：


wKiom1QeYkexrHeOAABv0xPvBnw149.jpg


说明：

Kafka的进程ID为9300，占用端口为9092

QuorumPeerMain为对应的zookeeper实例，进程ID为6379，在2181端口监听


3.一些基本概念



  • kafka是什么？


记住几个关键点，分布式、高吞吐量 的 订阅、发布 消息系统


  • kafka有什么？


producer   消息的生成者，即发布消息

consumer   消息的消费者，即订阅消息

broker     Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，服务即broker

zookeeper  协调转发 


  • kafka的工作图


搭建kafka运行环境_第5张图片

producers通过网络将消息发送到Kafka集群，集群向消费者提供消息

kafka对消息进行归纳，即topic，也就是说producer发布topic,consumer订阅topic


下面，我们来一个初步的测试，来加深这些概念的理解。



4.模拟客户端发送、接受消息初步测试



Step 1 : 创建一个topic


搭建kafka运行环境_第6张图片


命令运行后提示：

Created topic "my_first_topic".


注意，创建topic时需要指明zookeeper的socket(IP+PORT)在哪里，以及topic名称。

（至于partitions,replication-factor这些分区，副本的概念以后再说，暂放）


此时：

zookeeper进程提示：

搭建kafka运行环境_第7张图片


kafka进程提示：

wKiom1QeaduSXtPtAAFXcwcLPU4105.jpg




Step 2 : 查看topic list


wKioL1QebB7gc9JcAABrP9DMrKM472.jpg



Step 3 : 发送、接受消息


下面，我启动2个XSHELL客户端，一个用于生产者发送消息，一个用于消费者接受消息。


XSHELL-A


wKioL1Qebd7ybw32AAD0PjKC2yk691.jpg


XSHELL-B


wKiom1Qebe2QOLySAADxhrQ7Tbk791.jpg


只要我们在XSHELL-A中输入消息回车，那么马上XSHELL-B中就会有消息显示。


注意：

producer，指定的Socket(localhost+9092),说明生产者的消息要发往kafka，也即是broker

consumer, 指定的Socket(localhost+2181),说明消费者的消息来自zookeeper（协调转发）



上面的只是一个单个的broker，下面我们来实验一个多broker的集群。


5.搭建一个多个broker的集群



刚才只是启动了单个broker，现在启动有3个broker组成的集群，这些broker节点

也都是在本机上的


Step 1 : 为每一个broker提供配置文件


我们先看看config/server.properties配置信息：

[root@localhost config]# grep -v '#' server.properties  | sort
broker.id=0
port=9092
num.network.threads=2 
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=1048576
socket.receive.buffer.bytes=1048576
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=2
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=60000
log.cleaner.enable=false
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000

说明：

broker.id为集群中唯一的标注一个节点，因为在同一个机器上，所以必须指定不同的

端口和日志文件，避免数据被覆盖。


在上面单个broker的实验中，为什么kafka的端口为9092，这里可以看得很清楚。


注意日志目录：

[root@localhost kafka-logs]# pwd
/tmp/kafka-logs
[root@localhost kafka-logs]# ls -l
total 32
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Sep 20 22:58 my_first_topic-0
-rw-r--r-- 1 root root   32 Sep 20 23:54 recovery-point-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root   32 Sep 20 23:54 replication-offset-checkpoint
drwxr-xr-x 2 root root 4096 Sep 20 20:22 test-0
[root@localhost kafka-logs]# tree my_first_topic-0
my_first_topic-0
|-- 00000000000000000000.index
`-- 00000000000000000000.log
0 directories, 2 files


【topic,分区，offset等等这些概念，暂放】



kafka cluster怎么同zookeeper交互的，配置信息中也有体现。


那么下面，我们仿照上面的配置文件，提供2个broker的配置文件：

[root@localhost config]# touch server-1.properties
[root@localhost config]# touch server-2.properties
[root@localhost config]# vi server-1.properties
[root@localhost config]# 
[root@localhost config]# 
[root@localhost config]# vi server-2.properties
[root@localhost config]# 
[root@localhost config]# 
[root@localhost config]# cat server-1.properties
broker.id=1
port=9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1
zookeeper.connect=localhost:2181
[root@localhost config]# cat server-2.properties
broker.id=2
port=9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2
zookeeper.connect=localhost:2181


Step 2 : 启动所有的broker


由于在上面的实验中，已经启动了zookeeper和一个broker(id=0)，那么现在只需要启动

broker(id=1)和broker(id=2)。


命令如下：


bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &


会发现，zookeeper进程会有提示信息输出。


进程，端口观察：


搭建kafka运行环境_第8张图片


一个zookeeper在2181端口上监听，3个kafka cluster(broker)分别在端口

9092,9093,9094监听。




Step 3 : 创建topic


bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_1 --partitions 1 --replication-factor 3  \
--zookeeper localhost:2181
bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_2 --partitions 1 --replication-factor 3  \
--zookeeper localhost:2181
bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_3 --partitions 1 --replication-factor 3  \
--zookeeper localhost:2181

查看topic创建情况：


搭建kafka运行环境_第9张图片


上面的有些东西，也许还不太清楚，暂放，继续试验。需要注意的是topic_1的Leader=1



Step 4 : 模拟客户端发送，接受消息


XSHELL-A

bin/kafka-console-consumer.sh --topic topic_1 --zookeeper localhost:2181 --from-beginning


XSHELL-B

bin/kafka-console-producer.sh --topic topic_1 --broker-list localhost:9092,localhost:9093,
localhost:9094

需要注意，此时producer将topic发布到了3个broker中，现在分布式的概念就有点了。


在XSHELL-B中发消息，XSHELL-A中就会有消息显示出来。



Step 5 : kill some broker


测试点一：

kill broker(id=0)

首先，我们根据前面的配置，得到broker(id=0)应该在9092监听,这样就能确定它的PID了。


搭建kafka运行环境_第10张图片




得到broker(id=0)的PID为9300，那么接下来，我们KILL这个broker：


搭建kafka运行环境_第11张图片


再次观察，topic在kafka cluster中的情况：


搭建kafka运行环境_第12张图片


需要与broker(id=0)没有被kill前，做下对比。很明显，主要变化在于Isr,以后在分析。


测试下，发送消息，接受消息，是否收到影响。


生产者：


wKiom1QehpTh5gWVAAEg3vmnALQ852.jpg


消费者：


wKiom1QehqiQye_YAAEX9hq6Byo444.jpg


结论，并没有收到影响。



测试点二：


kill broker(id=1)


同上可以得到broker(id=1)的PID为21165，同样的kill它，并测试发送，接受消息

是否收到影响。


发送端：


wKioL1QeiHfxWYVyAAAsZoJsVyI996.jpg



接受端：


wKiom1QeiGOwltVhAAAq0ik1a_E670.jpg


可见，kafka的分布式机制，容错能力还是挺好的~