kafka简介
kafka官网:http://kafka.apache.org/
kafka下载页面:http://kafka.apache.org/downloads
kafka配置快速入门:http://kafka.apache.org/quickstart
首先让我们看几个基本的消息系统术语:
•Kafka将消息以topic为单位进行归纳。
•将向Kafka topic发布消息的程序成为producers.
•将预订topics并消费消息的程序成为consumer.
•Kafka以集群的方式运行,可以由一个或多个服务组成,每个服务叫做一个broker.
producers通过网络将消息发送到Kafka集群,集群向消费者提供消息,如下图所示:
客户端和服务端通过TCP协议通信。Kafka提供了Java客户端,并且对多种语言都提供了支持。
kafka版本:kafka_2.11-1.0.0.tgz
三台主机IP:172.16.10.91、172.16.10.92、172.16.10.93
安裝配置工作
1、kafka安裝
下载后解压kafka,将其解压到/usr/local目录下,删除压缩包即可:
tar xzvf kafka_2.11-1.0.0.tgz #解压
进入到kafka的config目录
自定义目录:
首先新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录,因为这两项默认放在tmp目录,而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:
mkdir /usr/local/kafka_2.-1.0./zookeeper #创建zookeeper数据目录
mkdir /usr/local/kafka_2.-1.0./log #创建日志目录
mkdir /usr/local/kafka_2.-1.0./log/zookeeper #创建zookeeper日志目录
mkdir /usr/local/kafka_2.-1.0./log/kafka #创建kafka日志目录
2、zookeeper配置
> 修改 zookeeper.properties
进入config目录下,修改关键配置如下,3台服务器的zookeeper.properties配置文件都一样
#修改为自定义的zookeeper数据目录
dataDir=/usr/local/kafka_2.-1.0./zookeeper
#修改为自定义的zookeeper日志目录
dataLogDir=/usr/local/kafka_2.-1.0./log/zookeeper
# 端口
clientPort=
#注释掉
#maxClientCnxns=
#设置连接参数,添加如下配置
tickTime=2000 #为zk的基本时间单元,毫秒
initLimit=10 #Leader-Follower初始通信时限 tickTime*10
syncLimit=5 #Leader-Follower同步通信时限 tickTime*5
#设置broker Id的服务地址
server.=172.16.10.91::
server.=172.16.10.92::
server.=172.16.10.93::
> zookeeper数据目录添加myid配置
在各台服务器的zookeeper数据目录【/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper】添加myid文件,写入服务broker.id属性值
如这里的目录是/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper
注:3台服务器都要添加myid文件,但值的內容不一样,棘突关系请见下图:
例如:第一台broker.id为0的服务到该目录【/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/zookeeper】下执行以下命令,会生成myid文件內容
[root@mmc config]# echo 0 > myid(无法写入myid值)
采用Vi myid,写入“0”
3、kafka配置
进入config目录下,修改server.properties文件
注:3台服务器都要配置,其中【broker.id、advertised.listeners】不一樣,其它配置都一样
############################# Server Basics #############################
# broker 的全局唯一编号,不能重复
broker.id=1
############################# Socket Server Settings #############################
# 配置监听,修改为本机ip
advertised.listeners=PLAINTEXT://172.16.10.91:9092
# 处理网络请求的线程数量,默认
num.network.threads=
# 用来处理磁盘IO的线程数量,默认
num.io.threads=
# 发送套接字的缓冲区大小,默认
socket.send.buffer.bytes=
# 接收套接字的缓冲区大小,默认
socket.receive.buffer.bytes=
# 请求套接字的缓冲区大小,默认
socket.request.max.bytes=
############################# Zookeeper #############################
# 配置三台服务zookeeper连接地址
zookeeper.connect=172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181
############################# Log Basics #############################
# kafka 运行日志存放路径
log.dirs=/usr/local/kafka_2.11-1.0.0/log/kafka
# topic 在当前broker上的分片个数,与broker保持一致
num.partitions=3
# 用来恢复和清理data下数据的线程数量,默认
num.recovery.threads.per.data.dir=
############################# Log Retention Policy #############################
# segment文件保留的最长时间,超时将被删除,默认
log.retention.hours=
# 滚动生成新的segment文件的最大时间,默认
log.roll.hours=
4、kafka启动
kafka启动时先启动zookeeper,再启动kafka;关闭时相反,先关闭kafka,再关闭zookeeper
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# cd /usr/local/kafka_2.-1.0./
输入命令:
[root@localhostkafka_2.-1.0.]# bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
#后台启动命令:
[root@localhostkafka_2.-1.0.]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties >log/zookeeper/zookeeper.log 2>1 &
查看log/zookeeper/zookeeper.log 文件,第1、2台服务器启动的時候,会报错Connection refused,因為另外1、2台服务器还没有启动,先不用管它
查看log/zookeeper/zookeeper.log 文件,等3台服务器都启动后,就不在报错了
输入命令:
[root@localhostkafka_2.-1.0.]# bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
#后台启动命令:
nohup 英文全称 no hang up(不挂起),用于在系统后台不挂断地运行命令,退出终端不会影响程序的运行。
[root@localhostkafka_2.-1.0.]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >log/kafka/kafka.log 2>1 &
查看log/kafka/kafka.log 文件,启动过程过程中没有报错,且有以下信息输出,说明启动成功
5、kafka测试验证
分别启动三台机器的zookeeper,三台机器的zookeeper都启动成功后,再分别启动三台机器的kafka。
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# cd /usr/local/kafka_2.-1.0./
[root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.10.91:2181,172.16.10.92:2181,172.16.10.93:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test
命令解析:
--create: #指定创建topic动作
--topic: #指定新建topic的名称
--zookeeper: #指定kafka连接zk的连接url,该值和server.properties文件中的配置项{zookeeper.connect}一样
--partitions 3 #指定当前创建的kafka分区数量,默认为1个
--replication-factor #指定每个分区的副本集数量,不能大于 broker 节点数量,多了也没用,1个节点放>=2个副本挂了都完蛋。
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.16.10.91:2181
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.16.10.93:2181 --topic test
可以描述为:Topic分区数/副本数/副本Leader/副本ISR等信息:
“leader”:该节点负责该分区的所有的读和写,每个节点的leader都是随机选择的。
“replicas”:备份的节点列表,无论该节点是否是leader或者目前是否还活着,只是显示。
“isr”:同步备份”的节点列表,也就是活着的节点并且正在同步leader
其中Replicas和Isr中的1,2,0就对应着3个broker他们的broker.id属性!
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.10.91: 9092,172.16.10.92: 9092,172.16.10.93: 9092 --topic test
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.10.91:9092,172.16.10.92: 9092,172.16.10.93: 9092 --topic test --from-beginning
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146: --alter --topic test --config max.message.bytes=
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146: --alter --topic test --delete-config max.message.bytes
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146: --alter --topic test --partitions
bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.187.146: --alter --topic test --partitions ## Kafka分区数量只允许增加,不允许减少
注意,只是删除Topic在zk的元数据,日志数据仍需手动删除
[root@localhost kafka_2.-1.0.]# bin/kafka-topics.sh -delete --zookeeper 172.16.10.91:,172.16.10.92:,172.16.10.93: --topic test
Note: This will have no impact if delete.topic.enable is not set to true.## 默认情况下,删除是标记删除,没有实际删除这个Topic;如果运行删除Topic,两种方式:
方式一:通过delete命令删除后,手动将本地磁盘以及zk上的相关topic的信息删除即可
方式二:配置server.properties文件,给定参数delete.topic.enable=true,重启kafka服务,此时执行delete命令表示允许进行Topic的删除
[root@localhost kafka_2.11-1.0.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.16.10.91:9092,172.16.10.92:9092,172.16.10.93:9092 --topic logstash-busi-2 --from-beginning
命令:bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.10.91:9092,172.16.10.92:9092,172.16.10.93:9092 --describe --group terminalMonitor
6、kafka测试集群的容错能力
Kafka是支持容错的,下面我们来对Kafka的容错性进行测试,测试步骤如下
(1).查看topic的详细信息,观察那个blocker的角色是leader,那些blocker的角色是follower
[hadoop@Master ~]$ kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost: --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount: ReplicationFactor: Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: Leader: 2 Replicas: ,, Isr: ,,
(2).手工kill掉任意一个状态是follower的borker,测试生成和消费信息是否正确
步骤1中可以看到 2 为leader,1 和 3为 follower,将follower为1的进程kill掉
启动生产和消费者测试信息是否正确
结论:kill掉任意一个状态是follower的broker,生成和消费信息正确,不受任何影响
(3).手工kill掉状态是leader的borker,测试生产和消费的信息是否正确
borker2的角色为leader,将它kill掉,borker 3变成了leader
启动生产和消费者测试信息是否正确
结论:kill掉状态是leader的borker,生产和消费的信息正确