Kafka 安装教程 + nodejs 连接

Posted 2023-04-09

参考技术A 1、kafka安装包
http://kafka.apache.org/downloads

2、zookeeper安装包
https://zookeeper.apache.org/releases.html#download

1、先安装运行zookeeper

2、安装运行kafka

修改下图ip
advertised.listeners=PLAINTEXT://71.24.89.191:9092

这里主要是检测对应的端口是否是打开状态
分别是 zookeeper的默认端口 2181 和 kafka的 9092
检测网址

1、 添加

2、查看所有主题

3、查看主题下所有分区

4、动态 修改主题 分区为12

小伙伴们可以看我另一片文章
Nodejs kafka连接

1、内存不足
这里因为我的机器的内存比较小
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000e0000000, 536870912, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)

There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.
Native memory allocation (mmap) failed to map 536870912 bytes for committing reserved memory.

我们只需要把kafka启动脚本修改一下就可以了

修改内存为256:

Kafka安装教程（详细过程）

安装前期准备：

1，准备三个节点（根据自己需求决定）

2，三个节点上安装好zookeeper（也可以使用kafka自带的zookeeper）

3，关闭防火墙

chkconfig  iptables off

 

一、下载安装包
Kafka官网下载安装包 http://kafka.apache.org/downloads.html

我们下载第二种（已经被编译过的），将安装包存在在 /software/ 下

 

 

二、解压安装包
我选择将kafka安装在 /usr/local/  这个目录下。

tar -zxvf /software/ kafka_2.11-0.9.0.1.tar.gz –C /usr/local/

 

三、修改配置文件
备注：以下的配置文件是我自己的配置文件，你自己配置的时候根据自己的需求进行配置，并且以下只是部分配置项，可以根据自己的需求添加符合自己需求的配置项。官网有详细的配置解释，以下是官网部分配置项截图。

其实整个安装kafka的过程很简单，主要就是修改配置文件。配置文件在 /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config 这里

 

cd /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config

 

1， 修改server.properties

 

#broker的全局唯一编号，不能重复

broker.id=0

 

#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接

port=9092

 

#处理网络请求的线程数量

num.network.threads=3

 

#用来处理磁盘IO的线程数量

num.io.threads=8

 

#发送套接字的缓冲区大小

socket.send.buffer.bytes=102400

 

#接受套接字的缓冲区大小

socket.receive.buffer.bytes=102400

 

#请求套接字的缓冲区大小

socket.request.max.bytes=104857600

 

#kafka消息存放的路径

log.dirs=/home/servers-kafka/logs/kafka

 

#topic在当前broker上的分片个数

num.partitions=2

 

#用来恢复和清理data下数据的线程数量

num.recovery.threads.per.data.dir=1

 

#segment文件保留的最长时间，超时将被删除

log.retention.hours=168

 

#滚动生成新的segment文件的最大时间

log.roll.hours=168

 

#日志文件中每个segment的大小，默认为1G

log.segment.bytes=1073741824

 

#周期性检查文件大小的时间

log.retention.check.interval.ms=300000

 

#日志清理是否打开

log.cleaner.enable=true

 

#broker需要使用zookeeper保存meta数据

zookeeper.connect=hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181

 

#zookeeper链接超时时间

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

 

#partion buffer中，消息的条数达到阈值，将触发flush到磁盘

log.flush.interval.messages=10000

 

#消息buffer的时间，达到阈值，将触发flush到磁盘

log.flush.interval.ms=3000

 

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除

delete.topic.enable=true

 

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:Producerconnection to localhost:9092 unsuccessful 错误!

host.name=hadoop02

 

2、修改producer.properties

 

 #指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定

metadata.broker.list=hadoop02:9092,hadoop03:9092

 

# 指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区

#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

 

# 是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。

compression.codec=none

 

# 指定序列化处理类

serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

 

# 如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。

#compressed.topics=

 

# 设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1

# 0: producer不会等待broker发送ack

# 1: 当leader接收到消息之后发送ack

# -1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack.

request.required.acks=0

 

#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时,broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因未能成功(比如follower未能同步成功)

request.timeout.ms=10000

 

# 同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,

也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息

producer.type=sync

 

# 在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,默认为5000ms

# 此值和batch.num.messages协同工作.

queue.buffering.max.ms = 5000

 

# 在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量

# 无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积

# 此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000

queue.buffering.max.messages=20000

 

# 如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200

batch.num.messages=500

 

# 当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后

# 阻塞一定时间后,队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)

# 此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间

# -1: 无阻塞超时限制,消息不会被抛弃

# 0:立即清空队列,消息被抛弃

queue.enqueue.timeout.ms=-1

 

 

# 当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数

# 因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)

# 有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.

message.send.max.retries=3

 

# producer刷新topicmetada的时间间隔,producer需要知道partitionleader的位置,以及当前topic的情况

# 因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,将会立即刷新

#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置额外的刷新机制，默认值600000

topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

 

3、修改consumer.properties

 

# zookeeper连接服务器地址

zookeeper.connect=hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181

 

# zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉

zookeeper.session.timeout.ms=5000

 

#当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡

zookeeper.connection.timeout.ms=10000

 

# 指定多久消费者更新offset到zookeeper中。注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息

zookeeper.sync.time.ms=2000

 

#指定消费组

group.id=xxx

 

# 当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息

# 注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true

auto.commit.enable=true

 

# 自动更新时间。默认60 * 1000

auto.commit.interval.ms=1000

 

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,主要用来跟踪消息消费情况,便于观察

conusmer.id=xxx

 

# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生

client.id=xxxx

 

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)

queued.max.message.chunks=50

 

# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新  的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,注册节点的重试次数.

rebalance.max.retries=5

 

# 获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,提升此值,将会消耗更多的consumer端内存

fetch.min.bytes=6553600

 

# 当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,消息将立即发送给consumer

fetch.wait.max.ms=5000

socket.receive.buffer.bytes=655360

 

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。那么就给个初始的offset。有smallest、largest、anything可选，分别表示给当前最小的offset、当前最大的offset、抛异常。默认largest

auto.offset.reset=smallest

 

# 指定序列化处理类

derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

 

四，分发安装包到其他节点
   以上的步骤我们操作了一个节点，还有两个节点，我们可以直接将刚刚配置好的直接分发到其它两个节点。因为配置文件都是一样的，唯一不同的是 borker.id不同就行。（以下的命令中，hadoop03和hadoop04是我另外两个节点的别名，如果你们没起别名，可以用节点的ip代替。）

   scp –r /usr/local/ kafka_2.11-0.9.0.1 hadoop03:/usr/local

   scp –r /usr/local/ kafka_2.11-0.9.0.1 hadoop04:/usr/local

   修改其他两个节点中的server.properties中的 broker.id,分别设置为 0,1,2

 

4.配置启动
  a. 启动zookeeper  

#启动zookeeper 指定 zookeeper 配置文件
./bin/zookeeper-server-start.sh ./config/zookeeper.properties
b. 启动kafka

#打开kafka配置文件，开启监听端口
$ vim server.properties

listeners=PLAINTEXT://localhost:9092

#启动kafka 服务
$ ./bin/kafka-server-start.sh ./config/server.properties
注意 kafka基于zookeeper，必须先启动zookeeper ，再启动kafka

c.启动消费者

$ ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
d.启动生产者

$ ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
整体效果如下图，窗口上是我启动的消费窗口 ，窗口下是我启动的生产者窗口：

 

五，启动集群
先启动zookeeper，再依次在各自节点上启动kafka   

启动命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

备注：为了方便启动kafka。可以自己写个脚本同时启动多台kafka。以下是我自己写的，同时启动多台kafka的脚本。

cat /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/bin/slave | while read line
do
{
echo $line
ssh $line "source /etc/profile;nohup /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka_2.11-0.9.0.1/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &"
}&
wait
done
~
六、总结
其实整个安装步骤很简单

1、下载安装包

2、解压安装包

3、修改配置文件

4、另外的两个节点和上面三步一样操作，唯一不同的是修改各自的broker.id
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