kafka入门（2）—— 环境搭建

kafka入门（2）—— 环境搭建

搭建Kafka集群

1. 将Kafka的安装包上传到虚拟机，并解压

tar -vxzf kafka_2.12-2.4.1.tgz
cd kafka_2.12-2.4.1

2. 修改 server.properties

#21行 指定broker的id
broker.id=0
#60行 指定Kafka数据的位置
log.dirs=/export/servers/kafka_2.12-2.4.1/data
#123行 zookeeper集群地址
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

3. 创建Kafka数据存放位置

cd /export/servers/kafka_2.12-2.4.1/
mkdir -p data

4. 将安装好的kafka复制到另外两台服务器

scp -r kafka_2.12-2.4.1/ node2.itcast.cn:$PWD
scp -r kafka_2.12-2.4.1/ node3.itcast.cn:$PWD

5. 修改node2，node3的server.properties配置文件

--------------------node2-----------------------
#21行 指定broker的id
broker.id=1


--------------------node3-------------------
#21行 指定broker的id
broker.id=2

6. 配置环境变量,三台服务器都需要配置

vim /etc/profile

#kafka环境变量
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka_2.12-2.4.1
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

6. 单机启动服务

# 启动ZooKeeper
nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
# 启动Kafka
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
# 测试Kafka集群是否启动成功，第一次启动的时候，如果不报错，就代表kafka
bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server node1.itcast.cn:9092 --list

server.properties文件配置详解

kafka参数配置详情

参数	说明(解释)
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 =10010241024	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 =102410241024	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=3days	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=50010241024	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 =1010241024	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	是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic
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

kafka中Leader,replicas参数配置详情

参数	说明(解释)
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参数配置详情

参数	说明(解释)
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集群中leader和follower之间的同步实际那

目录结构分析

目录名称	说明
bin	Kafka的所有执行脚本都在这里。例如：启动Kafka服务器、创建Topic、生产者、消费者程序等等
config	Kafka的所有配置文件
libs	运行Kafka所需要的所有JAR包
logs	Kafka的所有日志文件，如果Kafka出现一些问题，需要到该目录中去查看异常信息
site-docs	Kafka的网站帮助文件

Kafka一键启动/关闭脚本

为了方便将来进行一键启动、关闭Kafka，我们可以编写一个shell脚本来操作。将来只要执行一次该脚本就可以快速启动/关闭Kafka。

1. 在节点1中创建 /export/onekey 目录

2. 准备slaves配置文件，用于保存要启动哪几个节点上的kafka

mkdir -p /export/onekey
cd /export/onekey
vim slave

node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn

3. 编写kafka-server.sh脚本

#! /bin/bash
if [ ! -n "$1" ]
then
  echo '参数不能为空，格式为：kafka-server.sh start 或者 kafka-server.sh stop'
  exit
fi
for i in `cat /export/onekey/slave`
do
echo "========== $i ==========" 
if [ $1 == "start" ]
then
ssh $i "source /etc/profile;export JMX_PORT=9988;nohup ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh ${KAFKA_HOME}/config/server.properties &" &
fi
if [ $1 == "stop" ]
then
    ssh $i "source /etc/profile;jps |grep Kafka |cut -d' ' -f1 |xargs kill -s 9"
fi
done

4. 给kafka-server.sh配置执行权限

chmod u+x kafka-server.sh

5. 执行一键启动、一键关闭

#启动
kafka-server.sh start
#关闭
kafka-server.sh stop