kafka 集群 KRaft 模式搭建

Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序

Kafka 官网:https://kafka.apache.org/

Kafka 在2.8版本之后,移除了对Zookeeper的依赖,将依赖于ZooKeeper的控制器改造成了基于Kafka Raft的Quorm控制器,因此可以在不使用ZooKeeper的情况下实现集群

本文讲解 Kafka KRaft 模式集群搭建

笔者使用3台服务器,它们的 ip 分别是 192.168.3.232、192.168.2.90、192.168.2.11

目录

1、官网下载 Kafka

2、配置 Kafka

3、创建 KRaft 集群

4、启动 Kafka KRaft 集群

5、关闭 Kafka KRaft 集群

6、测试 KRaft 集群


1、官网下载 Kafka

这里笔者下载最新版3.6.0

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第1张图片

下载完成

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第2张图片

将kafka分别上传到3台linux

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第3张图片

在3台服务器上分别创建 kafka 安装目录

mkdir /usr/local/kafka

在3台服务器上分别将 kafka 安装包解压到新创建的 kafka 目录

tar -xzf kafka_2.13-3.6.0.tgz -C /usr/local/kafka

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第4张图片

2、配置 Kafka

进入配置目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0/config/kraft

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第5张图片

编辑配置文件

vi server.properties

server.properties 配置说明

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第6张图片

node.id 是kafka的broker节点id

controller.quorum.voters 配置的是 kafka 集群中的其他节点,kafka Controller的投票者配置,定义了一组Controller节点,其中包括它们各自的 id 和网络地址

advertised.listeners 是节点自己的监听地址

192.168.3.232 节点配置

node.id = 1

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第7张图片

192.168.2.90 节点配置

node.id = 2

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第8张图片

192.168.2.11节点配置

node.id = 3

kafka 集群 KRaft 模式搭建_第9张图片

3、创建 KRaft 集群

生成集群id

在任意一个节点上执行就行,笔者使用 192.168.3.232 节点

进入bin 目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0/bin

执行生成集群 id 命令

./kafka-storage.sh random-uuid

生成后保存生成的字符串    82vqfbdSTO2QzS_M0Su1Bw

然后分别在3台机器上执行下面命令

为方便执行命令,先回到 kafka安装目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0

再执行命令,完成集群元数据配置

bin/kafka-storage.sh format -t 82vqfbdSTO2QzS_M0Su1Bw -c config/kraft/server.properties

192.168.3.232 节点

192.168.2.90 节点

192.168.2.11节点

上面命令执行完成后,开放防火墙端口

kafka 需要开放 9092 端口和 9093 端口

3台机器上分别开放 9092 和 9093 端口

查看开放端口

firewall-cmd --zone=public --list-ports

 开放9092 端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=9092/tcp --permanent

  开放9093 端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=9093/tcp --permanent

更新防火墙规则(无需断开连接,动态添加规则)

firewall-cmd --reload

4、启动 Kafka KRaft 集群

在3台机器上分别启动

下面2个命令均可启动

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

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

笔者使用第二个启动命令 启动,效果看下图

当 3 个节点都出现 Kafka Server started,集群启动成功

5、关闭 Kafka KRaft 集群

关闭命令

bin/kafka-server-stop.sh

在 3 个节点上分别执行关闭命令

6、测试 KRaft 集群

新建 maven 项目,添加 Kafka 依赖


    org.apache.kafka
    kafka-clients
    3.6.0

笔者新建 maven项目 kafka-learn

kafka-learn 项目 pom 文件



    4.0.0

    com.wsjzzcbq
    kafka-learn
    1.0-SNAPSHOT

    
        
            org.apache.kafka
            kafka-clients
            3.6.0
        
    

    
        
            
                maven-compiler-plugin
                
                    11
                    11
                
            
        
    

新建生产者 ProducerDemo

package com.wsjzzcbq;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * Demo
 *
 * @author wsjz
 * @date 2023/11/24
 */
public class ProducerDemo {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties properties = new Properties();
        //配置集群节点信息
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");
        //配置序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());

        Producer producer = new KafkaProducer<>(properties);

        //topic 名称是demo_topic
        ProducerRecord producerRecord = new ProducerRecord<>("demo_topic", "明月别枝惊鹊");
        RecordMetadata recordMetadata = producer.send(producerRecord).get();
        System.out.println(recordMetadata.topic());
        System.out.println(recordMetadata.partition());
        System.out.println(recordMetadata.offset());

    }
}

新建消费者 ConsumerDemo

package com.wsjzzcbq;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * ConsumerDemo
 *
 * @author wsjz
 * @date 2023/11/24
 */
public class ConsumerDemo {

    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        // 配置集群节点信息
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");

        // 消费分组名
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "demo_group");
        // 序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 消费者订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("demo_topic"));

        while (true) {
            ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord record:records) {
                System.out.printf("收到消息:partition=%d, offset=%d, key=%s, value=%s%n",record.partition(),
                        record.offset(),record.key(),record.value());
            }
        }
    }
}

运行测试

效果图

消息成功发送并成功消费

至此完

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