189 8069 5689
这一节主要讲kafka 集群环境部署，
1）Producer：消息生产者，就是向kafkabroker发消息的客户端；
2）Consumer：消息消费者，向kafkabroker取消息的客户端；
3）Topic：可以理解为一个队列；
4）Consumer Group（CG）：这是kafka用来实现一个topic消息的广播（发给所有的consumer）
和单播（发给任意一个consumer）的手段。一个topic可以有多个CG。topic的消息会复制
（不是真的复制，是概念上的）到所有的CG，但每个partion只会把消息发给该CG中的一
个consumer。如果需要实现广播，只要每个consumer有一个独立的CG就可以了。要实现
单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需
要多次发送消息到不同的topic；
5）Broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成。一个broker
可以容纳多个topic；
6）Partition：为了实现扩展性，一个非常大的topic可以分布到多个broker（即服务器）上，
一个topic可以分为多个partition，每个partition是一个有序的队列。partition中的每条消息
都会被分配一个有序的id（offset）。kafka只保证按一个partition中的顺序将消息发给
consumer，不保证一个topic的整体（多个partition间）的顺序；
分区数越多，在一定程度上会提升消息处理的吞吐量，因为kafka是基于文件进行读写，因此也需要打开更多的文件句柄，也会增加一定的性能开销。
如果分区过多，那么日志分段也会很多，写的时候由于是批量写，其实就会变成随机写了，随机 I/O 这个时候对性能影响很大。所以一般来说 Kafka 不能有太多的 Partition。
7）replication-factor
用来设置主题的副本数。每个主题可以有多个副本，副本位于集群中不同的broker上，也就是说副本的数量不能超过broker的数量，否则创建主题时会失败。
在创建Topic的时候，有两个参数是需要填写的，那就是partions和replication-factor。
8）Offset：kafka的存储文件都是按照offset.kafka来命名，用offset做名字的好处是方便查找。例如你想找位于2049的位置，只要找到2048.kafka的文件即可。当然thefirstoffset就
是00000000000.kafka。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz
解压缩
[root@es7-1-80 conf]# cat zoo.cfg
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/data/zk/data
clientPort=2181
maxClientCnxns=0
server.1=172.16.0.80:2888:3888
server.2=172.16.0.91:2888:3888
server.3=172.16.0.92:2888:3888
echo 1 >> =/data/zk/data/myid
启动，制作标准启动服务
cat /etc/systemd/system/zookeeper.service
[Unit]
Description=zookeeper.service
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
ExecStop=/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh stop
ExecReload=/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh restart
[Install]
WantedBy=multi-user.target
其他节点按照上述方式配置，并依次启动
集群状态查看
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status
curl -LO https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.1.0/kafka_2.12-2.1.0.tgz
解压缩到所需位置在
broker.id=0 #
num.inetwork.threads=3 #broker 处理消息的大线程数，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
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/usr/local/kafka/kafka_logs
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
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=172.16.0.91:2181,172.16.0.80:2181,172.16.0.92:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
[Unit]
Description=Apache Kafka server (broker)
After=network.target
After=syslog.target
After=zookeeper.target
[Service]
Type=forking
User=root
Group=root
ExecStart=/usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties
ExecStop=/usr/local/kafka/bin/kafka-server-stop.sh
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
KillMode=none
Restart=on-failure
RestartSec=5s
[Install]
WantedBy=multi-user.target
5、将kafka 命令加入到环境变量中
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
其他节点按照上述方式部署，修改broker.id
配置Kafka外网IP地址
kafka0.10以下
修改server.properties 配置文件
advertised.host.name=xxxx
advertised.port=9092
kafka0.10以上
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9093 //绑定所有ip
advertised.listeners=PLAINTEXT://42.159.7.75:9093
kafka 常用操作
创建主题
./kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --create --topic test1 --replication-factor 1 --partitions 3
在创建Topic的时候，有两个参数是需要填写的，那就是partions和replication-factor。
删除主题
./kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --delete --topic test1
查看主题列表
./kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181:2181 --list
查看主题状态
kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --describe --topic test2
Topic:test2 PartitionCount:3 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test2 Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: test2 Partition: 1 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
Topic: test2 Partition: 2 Leader: 1 Replicas: 1 Isr: 1
修改主题分区
./kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --create --topic test3 --replication-factor 1 --partitions 1
kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --alter --topic test3 --partitions 3
kafka-topics.sh --zookeeper 172.16.0.80:2181 --describe --topic test3Topic:test3 PartitionCount:3 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: test3 Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1 Isr: 1
Topic: test3 Partition: 1 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: test3 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.0.80:9092 --topic test4
hi go
[2019-11-26 15:02:32,608] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 1 : {test4=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2019-11-26 15:02:32,713] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 2 : {test4=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2019-11-26 15:02:32,820] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 3 : {test4=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
[2019-11-26 15:02:32,927] WARN [Producer clientId=console-producer] Error while fetching metadata with correlation id 4 : {test4=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClien
解决方法
port=9092
listeners=PLAINTEXT://172.16.0.92:9092 # 修改为对应的ip
重新生产数据
kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.0.80:9092 --topic test4
hello kafaka
kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.0.91:2181 --topic test4 --from-beginning
消费数据
kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.0.91:2181 --topic test4 --from-beginning
列出消费者主组
消费组 即 Consumer Group，应该算是 Kafka 比较有亮点的设计了。那么何谓 Consumer Group 呢？用一句话概括就是：Consumer Group 是 Kafka 提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。
/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.0.80:9092 --list
获取新版本消费者群组testgroup的详细信息
/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.16.0.80:9092 --group testgroup --describe
另外有需要云服务器可以了解下创新互联cdcxhl.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。