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kafka与zookeeper

kafka简介

kafka （官网地址：http://kafka.apache.org）是一款分布式消息发布和订阅的系统，具有高性能和高吞吐率。

下载地址：http://kafka.apache.org/downloads

kafka与zookeeper-LMLPHP

  • 消息的发布（publish）称作producer，消息的订阅（subscribe）称作consumer，中间的存储阵列称作broker。
  • 多个broker协同合作，producer、consumer和broker三者之间通过zookeeper来协调请求和转发。
  • producer产生和推送(push)数据到broker，consumer从broker拉取(pull)数据并进行处理。
  • broker端不维护数据的消费状态，提升了性能。
  • 直接使用磁盘进行存储，线性读写，速度快：避免了数据在JVM内存和系统内存之间的复制，减少耗性能的创建对象和垃圾回收。
  • Kafka使用scala编写，可以运行在JVM上。

Kafka和其他主流分布式消息系统的对比 

kafka与zookeeper-LMLPHP

一些基本的概念：
1、主题（Topic）：一个主题类似新闻中的体育、娱乐、教育等分类概念，在实际工程中通常一个业务一个主题。
2、分区（Partition）：一个Topic中的消息数据按照多个分区组织，分区是kafka消息队列组织的最小单位，一个分区可以看作是一个FIFO（ First Input First Output的缩写，先入先出队列）的队列。
备份（Replication）：为了保证分布式可靠性，kafka0.8开始对每个分区的数据进行备份（不同的Broker上），防止其中一个Broker宕机造成分区上的数据不可用。
 
kafka应用场景：
  • 异步处理, 把非关键流程异步化，提高系统的响应时间和健壮性

kafka与zookeeper-LMLPHP

  • 应用解耦,通过消息队列

kafka与zookeeper-LMLPHP

  • 流量削峰

kafka与zookeeper-LMLPHP

zookeeper简介

ZooKeeper是一种为分布式应用所设计的高可用、高性能且一致的开源协调服务，它提供了一项基本服务：分布式锁服务。由于ZooKeeper的开源特性，后来我们的开发者在分布式锁的基础上，摸索了出了其他的使用方法：配置维护、组服务、分布式消息队列、分布式通知/协调等。

官网：https://zookeeper.apache.org/

下载地址：http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/

kafka与zookeeper-LMLPHP

zookeeper应用场景：

  • 服务注册&服务发现

kafka与zookeeper-LMLPHP

配置中心

kafka与zookeeper-LMLPHP

  • 分布式锁

Zookeeper是强一致的

多个客户端同时在Zookeeper上创建相同znode，只有一个创建成功

其它博文：http://www.cnblogs.com/sunddenly/p/4033574.html

kafka和zookeeper的单机部署

1、配置环境变量

export ZOOKEEPER_HOME=/root/zookeeper-3.4.11

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jre1.8.0_161

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$ZOOKEEPER_HOME/lib:$CLASSPATH

2、解压zookeeper

tar -xvf zookeeper-3.4.11.tar.gz

3、配置zookeeper

cp /root/zookeeper-3.4.11/conf/zoo_sample.cfg /root/zookeeper-3.4.11/conf/zoo.cfg

vim zoo.cfg

dataDir=/root/zookeeper-3.4.11/zkdata

dataLogDir=/root/zookeeper-3.4.11/zkdatalog

4、启动zookeeper

sh /root/zookeeper-3.4.11/bin/zkServer.sh start

5、解压kafka

tar -xvf kafka_2.11-1.0.0.tgz

6、修改配置kafka

log.dirs=/root/kafka_2.11-1.0.0/logs

7、启动kafka

./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &

Zookeeper集群搭建

1、部署环境

操作系统：centos6.8

3台服务器：10.10.83.162、10.10.83.163、10.10.83.229

zookeeper版本：3.4.9

部署要求：Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务，Linux服务器一台、三台、五台、（2*n+1）

2、java安装

yum list java*

yum -y install java-1.8.0-openjdk*

3、Zookeeper下载解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz

4、修改配置文件

1）进入conf目录

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

配置内容

tickTime=2000

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=10

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=5

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.

dataDir=/home/software/zookeeper-3.4.9/zkdata

dataLogDir=/home/software/zookeeper-3.4.9/zkdata

# the port at which the clients will connect

clientPort=12181

# the maximum number of client connections.

# increase this if you need to handle more clients

#maxClientCnxns=60

#

# Be sure to read the maintenance section of the

# administrator guide before turning on autopurge.

#

# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=3

# Purge task interval in hours

# Set to "0" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=1

server.1=10.10.83.162:12888:13888

server.2=10.10.83.163:12888:13888

server.3=10.10.83.229:12888:13888

配置项说明：

  • tickTime：心跳时间，为了确保连接存在的，以毫秒为单位，最小超时时间为两个心跳时间
  • initLimit：多少个心跳时间内，允许其他server连接并初始化数据，如果ZooKeeper管理的数据较大，则应相应增大这个值
  • clientPort：这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求
  • dataDir：内存数据库快照存放地址，如果没有指定事务日志存放地址(dataLogDir)，默认也是存放在这个路径下，建议两个地址分开存放到不同的设备上
  • dataLogDir：用于单独设置transaction log的目录，transaction log分离可以避免和普通log还有快照的竞争
  • syncLimit：这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是5*2000=10秒
  • 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
  • server.A=B：C：D（A是一个数字,表示这个是第几号服务器，B是这个服务器的ip地址，C第一个端口用来集群成员的信息交换,表示的是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口，D是在leader挂掉时专门用来进行选举leader所用）
  • maxClientCnxns：一个客户端能够连接到同一个服务器上的最大连接数，根据IP来区分。如果设置为0，表示没有任何限制。设置该值一方面是为了防止DoS攻击

2）创建myid文件

在每台服务器创建自己的myid文件

# server1   10.10.83.162

echo "1" > /home/software/zookeeper-3.4.9/zkdata/myid

# server2   10.10.83.163

echo "2" > /home/software/zookeeper-3.4.9/zkdata/myid

# server3   10.10.83.229

echo "3" > /home/software/zookeeper-3.4.9/zkdata/myid

myid文件和server.myid  在快照目录下存放的标识本台服务器的文件，他是整个zk集群用来发现彼此的一个重要标识。

3）日志输出配置

  • 修改./bin/zkEnv.sh 文件
if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]

then

    ZOO_LOG_DIR="/home/software/zookeeper-3.4.9/logs"

fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]

then

    ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"

fi
  • 修改./conf/log4j.properties文件
zookeeper.root.logger=INFO, ROLLINGFILE

log4j.appender.CONSOLE=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender

log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxFileSize=100MB

5、启动服务并查看

  • 启动服务
#启动服务（3台都需要操作）

./bin/zkServer.sh start
  • 检查服务状态
./bin/zkServer.sh status

kafka与zookeeper-LMLPHP

zk集群一般只有一个leader，多个follower，主一般是相应客户端的读写请求，而从主同步数据，当主挂掉之后就会从follower里投票选举一个leader出来。

Kafka集群搭建

http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka

1、部署环境

centos 6.8

3台服务器：10.10.83.162、10.10.83.163、10.10.83.229（linux一台或多台，大于等于2）

kafka版本：2.11-0.11.0.1

已经搭建好的zookeeper集群

2、安装

官方文档：http://kafka.apache.org/quickstart

tar -xzf kafka_2.11-0.11.0.1.tgz

cd kafka_2.11-0.11.0.1

3、配置

进入到config目录，修改server.properties文件

broker.id=1  # 集群中每台主机唯一标识

listeners=PLAINTEXT://10.10.83.162:9092

advertised.host.name=10.10.83.162

log.dirs=/home/software/kafka_2.11-0.11.0.1/kafkalogs

zookeeper.connect=10.10.83.162:12181,10.10.83.163:12181,10.10.83.229:12181

配置项说明：

  • broker.id： 当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
  • listeners：绑定服务监听的地址和端口
  • advertised.listeners：broker对producers和consumers服务的地址和端口，如果没有配置，使用listeners的配置
  • num.network.threads：处理网络请求的线程数量，也就是接收消息的线程数，接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存中写入磁盘
  • num.io.threads：用来处理磁盘IO的线程数量，消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量
  • socket.send.buffer.bytes：发送套接字的缓冲区大小
  • socket.receive.buffer.bytes：接受套接字的缓冲区大小
  • socket.request.max.bytes：请求套接字的缓冲区大小
  • log.dirs：存放日志和消息的目录，可以是用逗号分开的目录
  • num.partitions：每个topic默认partitions的数量，数量较大表示消费者可以有更大的并行度
  • num.recovery.threads.per.data.dir：用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
  • log.retention.hours：日志的过期时间，超过后被删除，单位小时
  • log.segment.bytes：一个日志文件最大大小，超过会新建一个文件
  • log.retention.check.interval.ms：根据过期策略检查过期文件的时间间隔，单位毫秒
  • log.flush.interval.messages：每当producer写入消息的条数达到阈值，刷数据到磁盘
  • log.flush.interval.ms：每间隔阈值时间，刷数据到磁盘，单位毫秒
  • zookeeper.connect：broker需要使用zookeeper保存meta数据
  • zookeeper.connection.timeout.ms：zookeeper链接超时时间
  • delete.topic.enable：删除topic
  • advertised.host.name：外网访问配置

4、启动Kafka集群

1）启动服务

cd ./bin

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

2）检查服务是否启动

jps -lm

5、测试

1）创建Topic，名称是nginx_log

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 10.10.83.162:12181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic nginx_log
  • --replication-factor 2 #复制两份
  • --partitions 1 #创建1个分区
  • --topic #主题为nginx_log

2）创建生产者

./kafka-console-producer.sh --broker-list 10.10.83.162:9092 --topic nginx_log

3）创建消费者

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.10.83.162:9092 --topic nginx_log --from-beginning

测试（在发布者那里发布消息看看订阅者那里是否能正常收到~）

4）查看topic

./kafka-topics.sh --list --zookeeper 10.10.83.162:12181

5）查看topic状态

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 10.10.83.162:12181 --topic nginx_log

kafka与zookeeper-LMLPHP

6）删除topic

./kafka-topics.sh --zookeeper 10.10.83.162:12181 --delete --topic nginx_log

备注：设置server.properties文件中delete.topic.enable=true

6、日志说明

默认kafka的日志是保存在./logs目录下的

  • server.log #kafka的运行日志
  • state-change.log #kafka他是用zookeeper来保存状态，所以他可能会进行切换，切换的日志就保存在这里
  • controller.log #kafka选择一个节点作为“controller”,当发现有节点down掉的时候它负责在分区的所有节点中选择新的leader,这使得Kafka可以批量的高效的管理所有分区节点的主从关系。如果controller down掉了，活着的节点中的一个会备切换为新的controller
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