分布式消息队列kafka

Posted 2020-09-03 浪迹天涯

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

先启动zookeeper服务器

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

再启动kafka服务器

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

创建topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test

replication factor控制有多少个server将会复制各条被写入Topic的消息。如果该值为3，那么可以有2台server停止工作的情况下，消费端以访问到消息。我们建议你设置该值为2或者3，这样就可以在重启服务时而不影响消费端消费数据。

发送message

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test 

 

Hello kafka

启动consumer

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

 

集群环境需要修改配置文件

# vim config/server.properties

brokerid：这个每个server（broker）必须唯一的数字

advertised.host.name=这里写ip或者域名，默认是读取hostname，这样需要所有消费端都配置这个hostname才能访问  

还有就是zookeeper.connect也要配置

zookeeper.connect=sea2:2181,sea3:2181,sea4:2181,sea5:2181,sea6:2181

 

每个分区行给出分区信息

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic

 

kafka监控 https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor

下载一个jar包，运行：

java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar      com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb      --zk zk-server1,zk-server2      --port 8080      --refresh 10.seconds      --retain 2.days 1>>stdout.log 2>>stderr.log &

里面引用了googleapi的一个angular.js 被墙了。。。。

 

 

topic：创建时topic名称

partition：分区编号

offset：表示该parition已经消费了多少条message

logSize：表示该partition已经写了多少条message

Lag：表示有多少条message没有被消费。

Owner：表示消费者

Created：该partition创建时间

Last Seen：消费状态刷新最新时间。

 

下面进行性能测试：

 

创建topic

bin/kafka-topics.sh --zookeeper sea2:2181,sea3:2181,sea4:2181,sea5:2181,sea6:2181  --create --topic test-rep-one --partitions 6 --replication-factor 1

发送消息性能测试：

bin/kafka-producer-perf-test.sh --messages 5000000 --message-size 5000  --batch-size 5000 --topics test-rep-one --threads 8 --broker-list sea4:9092,sea5:9092,sea6:9092

接受消息性能测试：

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper sea2:2181,sea3:2181,sea4:2181,sea5:2181,sea6:2181  --messages 50000000 --topic test-rep-one --threads 1

 

bin/kafka-producer-perf-test.sh --broker-list sea4:9092,sea5:9092,sea6:9092 --messages 1000000 --topic test-rep-one --threads 3 --message-size 1000 --batch-size 5000 --compression-codec 3 --show-detailed-stats 

bin/kafka-consumer-perf-test.sh --zookeeper sea2:2181,sea3:2181,sea4:2181,sea5:2181,sea6:2181 --messages 1000000 --topic test-rep-one --message-size 1000  --threads 3 --group test --compression-codec 3 --num-fetch-threads 3 --show-detailed-stats   

 

在删除topic过程发现这个功能只是做了个删除标记，要手工删除zk节点数据，跟磁盘上数据，结果重新这个topic 还是mark deleted 状态，只好换一个topic用了。

 

http://www.oschina.net/translate/kafka-design

主要的设计元素

Kafka之所以和其它绝大多数信息系统不同，是因为下面这几个为数不多的比较重要的设计决策：

1. Kafka在设计之时为就将持久化消息作为通常的使用情况进行了考虑。
2. 主要的设计约束是吞吐量而不是功能。
3. 有关哪些数据已经被使用了的状态信息保存为数据使用者（consumer）的一部分，而不是保存在服务器之上。
4. Kafka是一种显式的分布式系统。它假设，数据生产者（producer）、代理（brokers）和数据使用者（consumer）分散于多台机器之上。

 

配置优化

server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表：

参数	说明(解释)
broker.id =0	每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况
log.dirs=/data/kafka-logs	kafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割,多个目录分布在不同磁盘上可以提高读写性能  /data/kafka-logs-1，/data/kafka-logs-2
port =9092	broker server服务端口
message.max.bytes =6525000	表示消息体的最大大小，单位是字节
num.network.threads =4	broker处理消息的最大线程数，一般情况下数量为cpu核数
num.io.threads =8	broker处理磁盘IO的线程数，数值为cpu核数2倍
background.threads =4	一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改
queued.max.requests =500	等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，应该是一种自我保护机制。
host.name	broker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置
socket.send.buffer.bytes=100*1024	socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024	socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.request.max.bytes =100*1024*1024	socket请求的最大数值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =1024*1024*1024	topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7	这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小，也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete	日志清理策略选择有：delete和compact主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=300 或 log.retention.hours=24	数据文件保留多长时间， 存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置数据清除策略 log.retention.bytes和log.retention.minutes或log.retention.hours任意一个达到要求，都会执行删除   有2删除数据文件方式：       按照文件大小删除：log.retention.bytes   按照2中不同时间粒度删除：分别为分钟，小时
log.retention.bytes=-1	topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 =分区数*log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.check.interval.ms=5minutes	文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.cleaner.enable=false	是否开启日志清理
log.cleaner.threads = 2	日志清理运行的线程数
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None	日志清理时候处理的最大大小
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024	日志清理去重时候的缓存空间，在空间允许的情况下，越大越好
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024	日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9	日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改
log.cleaner.backoff.ms =15000	检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5	日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day	对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024	对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.interval.bytes =4096	当执行一个fetch操作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数
log.flush.interval.messages=None 例如log.flush.interval.messages=1000 表示每当消息记录数达到1000时flush一次数据到磁盘	log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个”数据可靠性"的必要手段,所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞),如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.scheduler.interval.ms =3000	检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.interval.ms = None 例如：log.flush.interval.ms=1000 表示每间隔1000毫秒flush一次数据到磁盘	仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.
log.delete.delay.ms =60000	文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000	控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复一般不需要去修改
auto.create.topics.enable =true	是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic
default.replication.factor =1	是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topic
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
以下是kafka中Leader,replicas配置参数
controller.socket.timeout.ms =30000	partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.message.queue.size=10	partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
replica.lag.time.max.ms =10000	replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中
replica.lag.max.messages =4000	如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效 ##通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后 ##如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移 ##到其他follower中. ##在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.
replica.socket.timeout.ms=30*1000	follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024	leader复制时候的socket缓存大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024	replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.wait.max.ms =500	replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试
replica.fetch.min.bytes =1	fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
num.replica.fetchers=1	leader进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IO
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000	每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
controlled.shutdown.enable =false	是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他broker
controlled.shutdown.max.retries =3	控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000	每次关闭尝试的时间间隔
leader.imbalance.per.broker.percentage =10	leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.check.interval.seconds =300	检查leader是否不平衡的时间间隔
offset.metadata.max.bytes	客户端保留offset信息的最大空间大小
kafka中zookeeper参数配置
zookeeper.connect = localhost:2181	zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.session.timeout.ms=6000	ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大
zookeeper.connection.timeout.ms =6000	ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.sync.time.ms =2000	ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那

配置优化都是修改server.properties文件中参数值
1.网络和io操作线程配置优化
# broker处理消息的最大线程数
num.network.threads=xxx
# broker处理磁盘IO的线程数
num.io.threads=xxx
建议配置：
一般num.network.threads主要处理网络io，读写缓冲区数据，基本没有io等待，配置线程数量为cpu核数加1.
num.io.threads主要进行磁盘io操作，高峰期可能有些io等待，因此配置需要大些。配置线程数量为cpu核数2倍，最大不超过3倍.

2.log数据文件刷新策略
为了大幅度提高producer写入吞吐量，需要定期批量写文件。
建议配置：
# 每当producer写入10000条消息时，刷数据到磁盘
log.flush.interval.messages=10000
# 每间隔1秒钟时间，刷数据到磁盘
log.flush.interval.ms=1000

3.日志保留策略配置
当kafka server的被写入海量消息后，会生成很多数据文件，且占用大量磁盘空间，如果不及时清理，可能磁盘空间不够用，kafka默认是保留7天。
建议配置：
# 保留三天，也可以更短 
log.retention.hours=72
# 段文件配置1GB，有利于快速回收磁盘空间，重启kafka加载也会加快(如果文件过小，则文件数量比较多，
# kafka启动时是单线程扫描目录(log.dir)下所有数据文件)
log.segment.bytes=1073741824

4.配置jmx服务
kafka server中默认是不启动jmx端口的，需要用户自己配置
vim bin/kafka-run-class.sh
#最前面添加一行
JMX_PORT=8060

 

  kafka读写的单位是partition，因此，将一个topic拆分为多个partition可以提高吞吐量。但是，这里有个前提，就是不同partition需       要位于不同的磁盘（可以在同一个机器）。如果多个partition位于同一个磁盘，那么意味着有多个进程同时对一个磁盘的多个文         件进行读写，使得操作系统会对磁盘读写进行频繁调度，也就是破坏了磁盘读写的连续性。

      在linkedlin的测试中，每台机器就加载了6个磁盘，并且不做raid，就是为了充分利用多磁盘并发读写，又保证每个磁盘连续读写       的特性。

       

      具体配置上，是将不同磁盘的多个目录配置到broker的log.dirs，例如

      log.dirs=/disk1/kafka-logs,/disk2/kafka-logs,/disk3/kafka-logs

      kafka会在新建partition的时候，将新partition分布在partition最少的目录上，因此，一般不能将同一个磁盘的多个目录设置到log.dirs

 

1. kafka直接推送日志文件:tail -n 0 -f /www/nh-nginx02/access.log | bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.1:9092 --topic sb-nginx03

 

 一旦你消费过返些数据，那你就无法再次用同一个groupid消费同一组数据了。我已经把结论说出来了，要消费同一组数据，你可以采用丌同的group

 

kafka分区管理：

 

增加分区:add_partition.sh 

cd `dirname $0`

TOPIC=$1

PARTITIONS=$2

bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk2.sea:2181  --alter --partitions ${PARTITIONS} --topic ${TOPIC}

 

增加节点:get_add_node_json.sh 

cd `dirname $0`

TOPIC=$1

#TOPIC=soa_logs

BROKER_LIST=$2

#BROKER_LIST="173,154,155"

ZK=zk1.sea:2181

JSON=migration-${TOPIC}.json

echo "{\"topics\": [ { \"topic\": \"${TOPIC}\" } ], \"version\":1}" > ${JSON}

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper $ZK --topics-to-move-json-file ${JSON} --broker-list ${BROKER_LIST} --generate

 

执行get_add_node_json.sh生成json字符串 ，写到migration-log173_v1_new.json

 

重新分配节点：set_add_node_json.sh 

cd `dirname $0`

TOPIC=$1

NEW_JSON=migration-${TOPIC}_new.json

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper zk2.sea:2181 --reassignment-json-file ${NEW_JSON} --execute

 

增加replication factor ，修改副本数量，kafka HA 

partition 0的replica数从1增长到3，当前replica存在broker5，在broker6，7上增加replica

cat increase-replication-factor.json

{"version":1, "partitions":[{"topic":"foo","partition":0,"replicas":[5,6,7]}]}

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper localhost:2181 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

 

kafka容量规划：

对于普通量级数据，一天几百万～几千万的数据量，只需要0个分区，2个副本做高可用，为保证磁盘连续读写特性，最好单独提供磁盘只做kafka数据存储，一个分区一个磁盘

bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk1:2181 --create --topic test0 --partitions 0 --replication-factor 2

保证消息的顺序，那就用一个 partition 。 kafka 的每个 partition 只能同时被同一个 group 中的一个 consumer 消费