1、下载地址
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.4.0/kafka_2.13-2.4.0.tgz
下载命令:wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.4.0/kafka_2.13-2.4.0.tgz
2、解压
解压命令:tar –zxvf kafka_2.13-2.4.0.tgz
移动: cp -R kafka_2.13-2.4.0 /zjl/program/
创建软链接: ln -s kafka_2.13-2.4.0/ /zjl/program/kafka
解压后即可使用
配置zookeeper集群参见:https://www.cnblogs.com/happydreamzjl/articles/12186171.html
1、配置server.properties
位置: /kafka/config
默认配置
advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
修改为
advertised.listeners=PLAINTEXT://ip:9092
例:advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.244.128:9092
- ip为服务器ip
- hostname和端口是用来建议给生产者和消费者使用的,如果没有设置,将会使用listeners的配置,如果listeners也没有配置,将使用java.net.InetAddress.getCanonicalHostName()来获取这个hostname和port,对于ipv4,基本就是localhost了。
- "PLAINTEXT"表示协议,可选的值有PLAINTEXT和SSL,hostname可以指定IP地址,也可以用"0.0.0.0"表示对所有的网络接口有效,如果hostname为空表示只对默认的网络接口有效。也就是说如果你没有配置advertised.listeners,就使用listeners的配置通告给消息的生产者和消费者,这个过程是在生产者和消费者获取源数据(metadata)。
主要注意三个配置:
- broker.id标识本机
- log.dirs是kafka接收消息存放路径
- zookeeper.connect指定连接的zookeeper集群地址
2、kafka集群计划
三台机器:192.168.244.128 192.168.244.130 192.168.244.131
修改server.properties文件,只修改三项,其他根据需要配置
192.168.244.128
broker.id=1 log.dirs=/zjl/program/kafka/datalogs/kafka-logs zookeeper.connect=192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181192.168.244.130
broker.id=2 log.dirs=/zjl/program/kafka/datalogs/kafka-logs zookeeper.connect=192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181192.168.244.131
broker.id=3 log.dirs=/zjl/program/kafka/datalogs/kafka-logs zookeeper.connect=192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:21813、启动
三个节点分别执行:
nohup ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &
启动时若报错java.net.UnknownHostException XXX
命令查看:hostname 打印出本机hostname 我的机器是 zjlLinux1
修改文件 :vim /etc/hosts
添加内容 192.168.244.128 zjlLinux1 #ip是本机IP 后边是hostname
4、较验启动是否成功
- jps
- ps –ef|grep kafka
5、kafka-manager
下载地址:https://github.com/yahoo/kafka-manager/releases
https://github.com/yahoo/CMAK/releases
编译
tar -zxvf 1.3.3.17.tar.gz
cd kafka-manager-1.3.3.17/
./sbt clean dist
配置
在解压后的conf目录中打开 application.conf文件,修改其中的配置信息,最主要的内容为:kafka-manager.zkhosts="192.168.1.22:2181,192.168.1.23:2181,192.168.1.24:2181" 配置为Kafka的 zookeeper 服务器。你还可以通过环境变量ZK_HOSTS配置这个参数值。
启动
在解压的目录中,使用下面的命令启动Kafka-manager : bin/kafka-manager
默认情况下端口为9000,你还可以通过下面的命令指定配置文件和端口: bin/kafka-manager -Dconfig.file=/path/to/application.conf -Dhttp.port=9000
启动后,从浏览器打开:http://[服务器IP]:9000/ 就可以看到配置页面了
1、创建TOPIC
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181 --replication-factor 3 --partitions 6 --topic kfk_test
2、列出创建的topic
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181
3、生成数据
注意这里的端口号是kafka的端口 9092
./kafka-console-producer.sh -broker-list 192.168.244.128:9092,192.168.244.130:9092,192.168.244.131:9092 --topic kfk_test
4、消费生产数据
kafka 0.9版本之前用zookeeper
./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181 --from-beginning --topic kfk_test
kafka 0.9版本之后不推荐zookeeper方式,仍然支持,但逐渐会被取消,推荐bootstrap-server方式注意这里的端口号是kafka的端口 9092
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.244.128:9092,192.168.244.130:9092,192.168.244.131:9092 --from-beginning --topic kfk_test5、查看指定topic信息
./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181 --topic kfk_test6、删除kafka中的topic
./kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.244.128:2181,192.168.244.130:2181,192.168.244.131:2181 --topic kfk_test
删除zookeeper中的topic信息
rmr /brokers/topics/kfk_test
rmr /config/topics/kfk_test
rmr /admin/delete_topics/kfk_test
rmr /consumers/kfk_test-group
删除topic数据相关的目录rm -rf /var/local/kafka/data/kfk_test*
broker.id =
0 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况
- log.dirs=/data/kafka-logs
kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割 /data/kafka-logs-
1
,/data/kafka-logs-
2
port =
9092 broker server服务端口
message.max.bytes =
6525000 表示消息体的最大大小,单位是字节
num.network.threads =
4 broker处理消息的最大线程数,一般情况下不需要去修改
num.io.threads =
8 broker处理磁盘IO的线程数,数值应该大于你的硬盘数
background.threads =
4 一些后台任务处理的线程数,例如过期消息文件的删除等,一般情况下不需要去做修改
queued.max.requests =
500 等待IO线程处理的请求队列最大数,若是等待IO的请求超过这个数值,那么会停止接受外部消息,应该是一种自我保护机制。
- host.name broker的主机地址,若是设置了,那么会绑定到这个地址上,若是没有,会绑定到所有的接口上,并将其中之一发送到ZK,一般不设置
socket.send.buffer.bytes=
100
*
1024 socket的发送缓冲区,socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes =
100
*
1024 socket的接受缓冲区,socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.request.max.bytes =
100
*
1024
*
1024 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
log.segment.bytes =
1024
*
1024
*
1024 topic的分区是以一堆segment文件存储的,这个控制每个segment的大小,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =
24
*
7 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小,也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖
- log.cleanup.policy = delete 日志清理策略选择有:delete和compact主要针对过期数据的处理,或是日志文件达到限制的额度,会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=
60
*
24
# 一天后删除 数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据,也就是消费端能够多久去消费数据; log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.bytes=-
1
topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes= -
1
没有大小限制;log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖
- log.retention.check.interval.ms=5minutes 文件大小检查的周期时间,是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.cleaner.enable=
false 是否开启日志压缩
log.cleaner.threads =
2 日志压缩运行的线程数
- log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None 日志压缩时候处理的最大大小
log.cleaner.dedupe.buffer.size=
500
*
1024
*
1024 日志压缩去重时候的缓存空间,在空间允许的情况下,越大越好
log.cleaner.io.buffer.size=
512
*
1024 日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =
0.9 日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改
log.cleaner.backoff.ms =
15000 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.min.cleanable.ratio=
0.5 日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理,同时会存在一些空间上的浪费,会被topic创建时的指定参数覆盖
- log.cleaner.delete.retention.ms =1day 对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的最长时间,同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据,一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =
10
*
1024
*
1024 对于segment日志的索引文件大小限制,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.interval.bytes =
4096 当执行一个fetch操作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大小,设置越大,代表扫描速度越快,但是也更好内存,一般情况下不需要搭理这个参数
- log.flush.interval.messages=None log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个”数据可靠性"的必要手段,所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞),如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.scheduler.interval.ms =
3000 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
- log.flush.interval.ms = None
仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.此参数用于控制
"fsync"
的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.
log.delete.delay.ms =
60000 文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =
60000 控制上次固化硬盘的时间点,以便于数据恢复一般不需要去修改
auto.create.topics.enable =
true
是否允许自动创建topic,若是
false
,就需要通过命令创建topic
default
.replication.factor =
1 创建replica副本因子,即设置该partition有几个副本。
num.partitions =
1 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
以下是kafka中Leader,replicas配置参数
controller.socket.timeout.ms =
30000 partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.message.queue.size=
10 partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
replica.lag.time.max.ms =
10000 replicas响应partition leader的最长等待时间,若是超过这个时间,就将replicas列入ISR(in-sync replicas),并认为它是死的,不会再加入管理中
replica.lag.max.messages =
4000 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效(##通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后,如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移到其他follower中。在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.)
replica.socket.timeout.ms=
30
*
1000 follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.receive.buffer.bytes=
64
*
1024 leader复制时候的socket缓存大小
replica.fetch.max.bytes =
1024
*
1024 replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.wait.max.ms =
500 replicas同leader之间通信的最大等待时间,失败了会重试
replica.fetch.min.bytes =
1 fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
num.replica.fetchers=
1 leader进行复制的线程数,增大这个数值会增加follower的IO
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =
5000 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
controlled.shutdown.enable =
false
是否允许控制器关闭broker ,若是设置为
true
,会关闭所有在这个broker上的leader,并转移到其他broker
controlled.shutdown.max.retries =
3 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =
5000 每次关闭尝试的时间间隔
leader.imbalance.per.broker.percentage =
10 leader的不平衡比例,若是超过这个数值,会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.check.interval.seconds =
300 检查leader是否不平衡的时间间隔
- offset.metadata.max.bytes 客户端保留offset信息的最大空间大小
kafka中zookeeper参数配置
zookeeper.connect = localhost:
2181 zookeeper集群的地址,可以是多个,多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.session.timeout.ms=
6000 ZooKeeper的最大超时时间,就是心跳的间隔,若是没有反映,那么认为已经死了,不易过大
zookeeper.connection.timeout.ms =
6000 ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.sync.time.ms =
2000 zookeeper的follower同leader的同步时间