kafka 2.13-2.8.0 单机 & 集群配置（zookeeper）
1、配置预安装环境，下载kafka
yum -y install java-1.8.0-openjdk.x86_64
wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.8.0/kafka_2.13-2.8.0.tgz
tar -xvf kafka_2.13-2.8.0.tgz
mv kafka_2.13-2.8.0 kafka
cd kafka/2、配置并启动zookeeper
mkdir zklogs
vim config/zookeeper.properties
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/data/kafka/zklogs
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config
maxClientCnxns=0 #每个ip连接zookeeper时的连接数没有限制
# Disable the adminserver by default to avoid port conflicts.
# Set the port to something non-conflicting if choosing to enable this
admin.enableServer=false
# admin.serverPort=8080
/data/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /data/kafka/config/zookeeper.properties &3、配置并启动kafka
cd /data/kafka/
mkdir kafka-logs
vim config/server.properties
broker.id=0 #唯一标识
listeners=PLAINTEXT://10.2.33.94:9092
#advertised.listeners=PLAINTEXT://your.host.name:9092
num.network.threads=3 #broker处理消息的最大线程数
num.io.threads=8 #broker处理磁盘IO的线程数，应大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区
socket.receive.buffer.bytes=102400 #接收缓冲区
socket.request.max.bytes=104857600 #请求的最大数值
log.dirs=/data/kafka/kafka-logs #数据存放位置，多个用逗号分隔
num.partitions=2 #每个topic的分区个数
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=18000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
/data/kafka/bin/kafka-server-start.sh /data/kafka/config/server.properties &
| 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，kafka及其根据id来识别broker机器。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=/kafka/kafka-logs |
kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割/kafka/kafka-logs-1，/kafka/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 |
| Kafka中log日志的参数配置 | |
| 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=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=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 |
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 | |
| 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的参数配置 | |
| zookeeper.connect = localhost:2181 |
必须配置项：：：zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割，一般端口都为2181；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 |
4、kafka的基本概念
broker
kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker
topic
每条发布到kafka集群的消息多会有一个类别，这个类别被称为topic
物理上不通topic的消息分开存储，逻辑上一个topic的消息虽然存于一个或多个broker上，单用户只需指定消息消息的topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处
partition
物理上的概念，每个topic包含一个或多个partition
producer
负责发布消息到kafka broker
consumer
消息消费者，向kafka broker读取消息的客户端
consumer group
每个consumer属于一个特定的consumer group，可为其指定group name，不指定则默认5、事例命令：
已双节点的配置创建了一个叫 dblab01的topic
[root@10-2-33-94 config]# /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.2.33.94:2181 --replication-factor 1 --partitions 2 --topic dblab01
Created topic dblab01.
[2021-11-10 15:15:27,461] INFO [ReplicaFetcherManager on broker 0] Removed fetcher for partitions Set(dblab01-0, dblab01-1) (kafka.server.ReplicaFetcherManager)
[2021-11-10 15:15:27,527] INFO [Log partition=dblab01-0, dir=/data/kafka/kafka-logs] Loading producer state till offset 0 with message format version 2 (kafka.log.Log)
[2021-11-10 15:15:27,531] INFO Created log for partition dblab01-0 in /data/kafka/kafka-logs/dblab01-0 with properties {compression.type -> producer, message.downconversion.enable -> true, min.insync.replicas -> 1, segment.jitter.ms -> 0, cleanup.policy -> [delete], flush.ms -> 9223372036854775807, segment.bytes -> 1073741824, retention.ms -> 604800000, flush.messages -> 9223372036854775807, message.format.version -> 2.8-IV1, file.delete.delay.ms -> 60000, max.compaction.lag.ms -> 9223372036854775807, max.message.bytes -> 1048588, min.compaction.lag.ms -> 0, message.timestamp.type -> CreateTime, preallocate -> false, min.cleanable.dirty.ratio -> 0.5, index.interval.bytes -> 4096, unclean.leader.election.enable -> false, retention.bytes -> -1, delete.retention.ms -> 86400000, segment.ms -> 604800000, message.timestamp.difference.max.ms -> 9223372036854775807, segment.index.bytes -> 10485760}. (kafka.log.LogManager)
[2021-11-10 15:15:27,532] INFO [Partition dblab01-0 broker=0] No checkpointed highwatermark is found for partition dblab01-0 (kafka.cluster.Partition)
[2021-11-10 15:15:27,533] INFO [Partition dblab01-0 broker=0] Log loaded for partition dblab01-0 with initial high watermark 0 (kafka.cluster.Partition)
[2021-11-10 15:15:27,545] INFO [Log partition=dblab01-1, dir=/data/kafka/kafka-logs] Loading producer state till offset 0 with message format version 2 (kafka.log.Log)
[2021-11-10 15:15:27,546] INFO Created log for partition dblab01-1 in /data/kafka/kafka-logs/dblab01-1 with properties {compression.type -> producer, message.downconversion.enable -> true, min.insync.replicas -> 1, segment.jitter.ms -> 0, cleanup.policy -> [delete], flush.ms -> 9223372036854775807, segment.bytes -> 1073741824, retention.ms -> 604800000, flush.messages -> 9223372036854775807, message.format.version -> 2.8-IV1, file.delete.delay.ms -> 60000, max.compaction.lag.ms -> 9223372036854775807, max.message.bytes -> 1048588, min.compaction.lag.ms -> 0, message.timestamp.type -> CreateTime, preallocate -> false, min.cleanable.dirty.ratio -> 0.5, index.interval.bytes -> 4096, unclean.leader.election.enable -> false, retention.bytes -> -1, delete.retention.ms -> 86400000, segment.ms -> 604800000, message.timestamp.difference.max.ms -> 9223372036854775807, segment.index.bytes -> 10485760}. (kafka.log.LogManager)
[2021-11-10 15:15:27,546] INFO [Partition dblab01-1 broker=0] No checkpointed highwatermark is found for partition dblab01-1 (kafka.cluster.Partition)
[2021-11-10 15:15:27,546] INFO [Partition dblab01-1 broker=0] Log loaded for partition dblab01-1 with initial high watermark 0 (kafka.cluster.Partition)
查看刚才创建的主体是否存在
[root@10-2-33-94 config]# /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 10.2.33.94:2181 --topic dblab01
Topic: dblab01 TopicId: NYHPJsYaQAOjnhmvrRLBkw PartitionCount: 2 ReplicationFactor: 1 Configs:
Topic: dblab01 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: dblab01 Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
[root@10-2-33-94 config]# /data/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.2.33.94:2181
dblab01
producer向其发布消息
[root@10-2-33-94 config]# /data/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.2.33.94:9092 --topic dblab01
>hello my first kafka
>bye
>^C
consumer获取消息
[root@10-2-33-94 config]# /data/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.2.33.94:9092 --topic dblab01 --from-beginning
bye
hello my first kafka
####可以查看到消息，说明安装成功
| 参数 | 值类型 | 说明 | 有效值 |
|---|---|---|---|
| --topic | string | 被消费的topic | |
| --whitelist | string | 正则表达式，指定要包含以供使用的主题的白名单 | |
| --partition | integer | 指定分区 除非指定’–offset’，否则从分区结束(latest)开始消费 |
|
| --offset | string | 执行消费的起始offset位置 默认值:latest |
latest earliest |
| --consumer-property | string | 将用户定义的属性以key=value的形式传递给使用者 | |
| --consumer.config | string | 消费者配置属性文件 请注意，[consumer-property]优先于此配置 |
|
| --formatter | string | 用于格式化kafka消息以供显示的类的名称 默认值:kafka.tools.DefaultMessageFormatter |
kafka.tools.DefaultMessageFormatter kafka.tools.LoggingMessageFormatter kafka.tools.NoOpMessageFormatter kafka.tools.ChecksumMessageFormatter |
| --property | string | 初始化消息格式化程序的属性 | print.timestamp=true|false print.key=true|false print.value=true|false key.separator= line.separator= key.deserializer= value.deserializer= |
| --from-beginning | 从存在的最早消息开始，而不是从最新消息开始 | ||
| --max-messages | integer | 消费的最大数据量，若不指定，则持续消费下去 | |
| --timeout-ms | integer | 在指定时间间隔内没有消息可用时退出 | |
| --skip-message-on-error | 如果处理消息时出错，请跳过它而不是暂停 | ||
| --bootstrap-server | string | 必需(除非使用旧版本的消费者)，要连接的服务器 | |
| --key-deserializer | string | ||
| --value-deserializer | string | ||
| --enable-systest-events | 除记录消费的消息外，还记录消费者的生命周期 (用于系统测试) |
||
| --isolation-level | string | 设置为read_committed以过滤掉未提交的事务性消息 设置为read_uncommitted以读取所有消息 默认值:read_uncommitted |
|
| --group | string | 指定消费者所属组的ID | |
| --blacklist | string | 要从消费中排除的主题黑名单 | |
| --csv-reporter-enabled | 如果设置，将启用csv metrics报告器 | ||
| --delete-consumer-offsets | 如果指定，则启动时删除zookeeper中的消费者信息 | ||
| --metrics-dir | string | 输出csv度量值 需与[csv-reporter-enable]配合使用 |
|
| --zookeeper | string | 必需(仅当使用旧的使用者时)连接zookeeper的字符串。 可以给出多个URL以允许故障转移 |
|
6、安装kafka-manager
kafk-manager 3.0 需要jdk11+，服务器只装有jdk8，所以要安装2.0或者1.0
另kafka 2.0和1.0需要源码编译后才能用，所以就从网上找了个编译好的用（kafka-manager-1.3.3.23）
链接：https://pan.baidu.com/s/1-aCIlxI-OfMHjzC-BenodQ
提取码：72vi
上传，修改配置 conf/application.conf
kafka-manager.zkhosts="10.2.33.94:2181"
启动kafka-manager
kafka-manager默认端口是9000，可用如下换别的端口
/data/kafka-manager/bin/kafka-manager -Dconfig.file=/data/kafka-manager/conf/application.conf -Dhttp.port=2182 &
访问：http://10.2.33.94:2182
点击【Cluster】>【Add Cluster】打开如下添加集群配置界面：输入集群的名字（如Kafka-Cluster-1）和 Zookeeper 服务器地址（10.2.33.94:2181），选择最接近的Kafka版本，然后就可以用了
集群配置
| 10.2.33.94 | server1 |
| 10.2.33.95 | server2 |
| 10.2.33.96 | server3 |
一、说明：
1、Linux服务器一台、三台、五台、（2*n+1），Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务，3台中超过两台超过半数，允许1台挂掉 ，是否可以用偶数，其实没必要。
如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务器，如果在挂掉一个就不行了，这里记住是超过半数。
2、Java jdk1.8 zookeeper是用java写的所以他的需要JAVA环境，java是运行在java虚拟机上的
3、Zookeeper的稳定版本apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz版本 ,kafka: kafka_2.13-2.8.0.tgz, manager: kafka-manager-1.3.3.23.zip
二、zookeeper配置&启动&验证
#首先要注意在生产环境中目录结构要定义好，防止在项目过多的时候找不到所需的项目
#我的目录统一放在/data/下面
cd /data/
mkdir zookeeper #项目目录
mkdir zookeeper/zkdata #存放快照日志
mkdir zookeeper/zkdatalog#存放事物日志
wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.7.0/apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz
####注:下载有bin的包，否则会有异常
tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.0-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.7.0-bin/ apache-zookeeper
cd apache-zookeeper/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/data/zookeeper/zkdata
dataLogDir=/data/zookeeper/zkdatalog
clientPort=2181
server.1=10.2.33.94:2888:3888
server.2=10.2.33.95:2888:3888
server.3=10.2.33.96:2888:3888
####注:配置文件手动输入，不要多空格等，否则会有异常
cd /data/
scp -r apache-zookeeper [email protected]:/data/zookeeper/
scp -r apache-zookeeper [email protected]:/data/zookeeper/
#在第一台zookeeper节点上创建myid文件
echo '1' > /data/zookeeper/zkdata/myid
#在第二台zookeeper节点上创建myid文件
echo '2' > /data/zookeeper/zkdata/myid
#在第三台zookeeper节点上创建myid文件
echo '3' > /data/zookeeper/zkdata/myid
#启动三台zookeeper
/data/zookeeper/apache-zookeeper/bin/zkServer.sh start
/usr/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /data/zookeeper/apache-zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
#验证集群
/data/zookeeper/apache-zookeeper/bin/zkServer.sh status
/usr/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /data/zookeeper/apache-zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost. Client SSL: false.
Mode: leader
####注：如果状态Mode中有follower或observer或leader表示搭建成功（leader只能有一台）
#错误总结
错误1、启动报错，没有日志，但是在/data/zookeeper/apache-zookeeper/logs/里有提示，
找不到或无法加载主类 org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain
原因：下载的是未编译的 jar 包。
注：zookeeper 好像从 3.5 版本以后，命名就发生了改变，
如果是 apache-zookeeper-3.5.5.tar.gz 这般命名的，都是未编译的，
而 apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz 这般命名的，才是已编译的包。
注2：ZooKeeper server will not remove old snapshots and log files when using the default configuration (see autopurge below), this is the responsibility of the operator
zookeeper不会主动的清除旧的快照和日志文件，这个是操作者的责任
从3.4.0开始，zookeeper提供了自动清理snapshot和事务日志的功能，通过配置 autopurge.snapRetainCount 和 autopurge.purgeInterval 这两个参数能够实现定时清理了。这两个参数都是在zoo.cfg中配置的：
autopurge.purgeInterval 这个参数指定了清理频率，单位是小时，需要填写一个1或更大的整数，默认是0，表示不开启自己清理功能。
autopurge.snapRetainCount 这个参数和上面的参数搭配使用，这个参数指定了需要保留的文件数目。默认是保留3个。
三、kafka配置&启动&验证
文章的第一部分单机中已经涉及安装配置，修改以下即可
cat /data/kafka/config/server.properties #修改为集群格式：
zookeeper.connect=10.2.33.94:2181,10.2.33.95:2181,10.2.33.96:2181
hostname=10.2.33.94 ###可选添加
/data/kafka/bin/kafka-server-start.sh /data/kafka/config/server.properties & #启动三、kafka-manager配置&启动&验证
文章的第一部分单机中已经涉及安装配置，修改以下即可
cat /data/kafka-manager/conf/application.conf
kafka-manager.zkhosts="10.2.33.94:2181,10.2.33.95:2181,10.2.33.96:2181"
/data/kafka-manager/bin/kafka-manager -Dconfig.file=/data/kafka-manager/conf/application.conf -Dhttp.port=2182 & ##启动
访问http://10.2.33.94:2182/ 添加 hosts，需要填写集群信息
