一、前言
1、Kafka简介
Kafka是一个开源的分布式消息引擎/消息中间件，同时Kafka也是一个流处理平台。Kakfa支持以发布/订阅的方式在应用间传递消息，同时并基于消息功能添加了Kafka Connect、Kafka Streams以支持连接其他系统的数据(Elasticsearch、Hadoop等)
Kafka最核心的最成熟的还是他的消息引擎，所以Kafka大部分应用场景还是用来作为消息队列削峰平谷。另外，Kafka也是目前性能最好的消息中间件。
2、Kafka架构
在Kafka集群(Cluster)中，一个Kafka节点就是一个Broker，消息由Topic来承载，可以存储在1个或多个Partition中。发布消息的应用为Producer、消费消息的应用为Consumer，多个Consumer可以促成Consumer Group共同消费一个Topic中的消息。
| Broker | Kafka节点 |
| Topic | 主题，用来承载消息 |
| Partition | 分区，用于主题分片存储 |
| Producer | 生产者，向主题发布消息的应用 |
| Consumer | 消费者，从主题订阅消息的应用 |
| Consumer Group | 消费者组，由多个消费者组成 |
3、准备工作
1、Kafka服务器
准备3台CentOS服务器，并配置好静态IP、主机名
| kafka01 | 192.168.88.51 | Kafka节点1 |
| kafka02 | 192.168.88.52 | Kafka节点2 |
| kafka03 | 192.168.88.53 | Kafka节点3 |
软件版本说明
| Linux Server | CentOS 7 |
| Kafka | 2.3.0 |
2、ZooKeeper集群
Kakfa集群需要依赖ZooKeeper存储Broker、Topic等信息，这里我们部署三台ZK
| zk01 | 192.168.88.21 | ZooKeeper节点 |
| zk02 | 192.168.88.22 | ZooKeeper节点 |
| zk03 | 192.168.88.23 | ZooKeeper节点 |
部署过程参考：https://ken.io/note/zookeeper...
二、部署过程
1、应用&数据目录
#创建应用目录
mkdir /usr/kafka
#创建Kafka数据目录
mkdir /kafka
mkdir /kafka/logs
chmod 777 -R /kafka2、下载&解压
Kafka官方下载地址：https://kafka.apache.org/down...
这次我下载的是2.3.0版本
#创建并进入下载目录
mkdir /home/downloads
cd /home/downloads
#下载安装包
wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.12-2.3.0.tgz
#解压到应用目录
tar -zvxf kafka_2.12-2.3.0.tgz -C /usr/kafka3、Kafka节点配置
#进入应用目录
cd /usr/kafka/kafka_2.12-2.3.0/
#修改配置文件
vi config/server.properties
通用配置
配置日志目录、指定ZooKeeper服务器
# A comma separated list of directories under which to store log files
log.dirs=/kafka/logs
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=192.168.88.21:2181,192.168.88.22:2181,192.168.88.23:2181分节点配置
- Kafka01
broker.id=0
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.51:9092
- Kafka02
broker.id=1
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.52:9092
- Kafka03
broker.id=2
#listeners=PLAINTEXT://:9092
listeners=PLAINTEXT://192.168.88.53:9092
4、防火墙配置
#开放端口
firewall-cmd --add-port=9092/tcp --permanent
#重新加载防火墙配置
firewall-cmd --reload5、启动Kafka
#进入kafka根目录
cd /usr/kafka/kafka_2.12-2.3.0/
#启动
/bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
#启动成功输出示例(最后几行)
[2019-06-26 21:48:57,183] INFO Kafka commitId: fc1aaa116b661c8a (org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser)
[2019-06-26 21:48:57,183] INFO Kafka startTimeMs: 1561531737175 (org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser)
[2019-06-26 21:48:57,185] INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer)三、Kafka测试
1、创建Topic
在kafka01(Broker)上创建测试Tpoic：test-ken-io，这里我们指定了3个副本、1个分区
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.88.51:9092 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test-ken-ioTopic在kafka01上创建后也会同步到集群中另外两个Broker：kafka02、kafka03
2、查看Topic
我们可以通过命令列出指定Broker的
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.88.52:90923、发送消息
这里我们向Broker(id=0)的Topic=test-ken-io发送消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.88.51:9092 --topic test-ken-io
#消息内容
> test by ken.io4、消费消息
在Kafka02上消费Broker03的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.53:9092 --topic test-ken-io --from-beginning在Kafka03上消费Broker02的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.52:9092 --topic test-ken-io --from-beginning然后均能收到消息
test by ken.io这是因为这两个消费消息的命令是建立了两个不同的Consumer
如果我们启动Consumer指定Consumer Group Id就可以作为一个消费组协同工，1个消息同时只会被一个Consumer消费到
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.53:9092 --topic test-ken-io --from-beginning --group testgroup_ken
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.88.52:9092 --topic test-ken-io --from-beginning --group testgroup_ken四、备注
1、Kafka常用配置项说明
Kafka常用Broker配置说明：
| broker.id | 0 | Broker唯一标识 |
| listeners | PLAINTEXT://192.168.88.53:9092 | 监听信息，PLAINTEXT表示明文传输 |
| log.dirs | kafka/logs | kafka数据存放地址，可以填写多个。用","间隔 |
| message.max.bytes | message.max.bytes | 单个消息长度限制，单位是字节 |
| num.partitions | 1 | 默认分区数 |
| log.flush.interval.messages | Long.MaxValue | 在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量 |
| log.flush.interval.ms | Long.MaxValue | 在数据被写入到硬盘前的最大时间 |
| log.flush.scheduler.interval.ms | Long.MaxValue | 检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。 |
| log.retention.hours | 24 | 控制一个log保留时间，单位：小时 |
| zookeeper.connect | 192.168.88.21:2181 | ZooKeeper服务器地址，多台用","间隔 |
2、附录
本文首发于我的独立博客：https://ken.io/note/kafka-cluster-deploy-guide