Kafka集群搭建

Posted 2020-09-18

本文安装环境

　　操作系统：CentOS6.7 64位

　　JDK版本：jdk1.8.0_131（要求JDK1.8以上）

　　ZooKeeper版本：3.4.8

　　Kakfa版本：0.9.0.1(Scala 2.11)

Java安装

　　需要使用JDK1.8以上版本，安装和环境变量的配置参考Linux下安装JDK1.8

ZooKeeper安装与环境搭建

1.下载软件包

　　到ZooKeeper官网上http://zookeeper.apache.org/下载软件包，最终是跳转到镜像下载，例如：

1 wget "http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.8/zookeeper-3.4.8.tar.gz"
2 mv zookeeper-3.4.8.tar.gz /opt
3 tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz

2.修改配置文件

　　进入到解压好的目录里面的conf目录中，查看

1 cd /opt/zookeeper-3.4.8/conf
2 ls

　　可以看到有一个名为 zoo_sample.cfg 的文件，这个文件是官方给我们的zookeeper的样板文件，给他复制一份命名为zoo.cfg，zoo.cfg是官方指定的文件命名规则，然后对其中的参数进行修改

1 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
2 vim zoo.cfg

　　修改配置文件如下：

 1 tickTime=2000
 2 initLimit=10
 3 syncLimit=5
 4 dataDir=/opt/zookeeper-3.4.8/data
 5 dataLogDir=/opt/zookeeper-3.4.8/datalog
 6 clientPort=2181
 7 server.1=192.168.7.100:2888:3888
 8 server.2=192.168.7.101:2888:3888
 9 server.3=192.168.7.107:2888:3888

　　配置文件解释：

#tickTime：
这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
#initLimit：
这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
#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
#dataDir：
快照日志的存储路径
#dataLogDir：
事物日志的存储路径，如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录，这样会严重影响zk的性能，当zk吞吐量较大的时候，产生的事物日志、快照日志太多
#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。修改他的端口改大点
#server.1 
这个1是服务器的标识也可以是其他的数字， 表示这个是第几号服务器，用来标识服务器，这个标识要写到快照目录下面myid文件里
192.168.7.107为集群里的IP地址，第一个端口是master和slave之间的通信端口，默认是2888，第二个端口是leader选举的端口，集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888

　　创建myid文件

#server1
echo "1" > /opt/zookeeper-3.4.8/data/myid
#server2
echo "2" > /opt/zookeeper-3.4.8/data/myid
#server3
echo "3" > /opt/zookeeper-3.4.8/data/myid

3.重要配置说明（看看即可）

　　1.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。
　　2.zoo.cfg 文件是zookeeper配置文件 在conf目录里。
　　3.log4j.properties文件是zk的日志输出文件 在conf目录里用java写的程序基本上有个共同点日志都用log4j，来进行管理。

# Define some default values that can be overridden by system properties
zookeeper.root.logger=INFO, CONSOLE  #日志级别
zookeeper.console.threshold=INFO  #使用下面的console来打印日志
zookeeper.log.dir=.    #日志打印到那里，是咱们启动zookeeper的目录 （建议设置统一的日志目录路径）
zookeeper.log.file=zookeeper.log
zookeeper.log.threshold=DEBUG
zookeeper.tracelog.dir=.
zookeeper.tracelog.file=zookeeper_trace.log

#
# ZooKeeper Logging Configuration
#

# Format is "<default threshold> (, <appender>)+

# DEFAULT: console appender only
log4j.rootLogger=${zookeeper.root.logger}

# Example with rolling log file
#log4j.rootLogger=DEBUG, CONSOLE, ROLLINGFILE

# Example with rolling log file and tracing
#log4j.rootLogger=TRACE, CONSOLE, ROLLINGFILE, TRACEFILE

#
# Log INFO level and above messages to the console
#
log4j.appender.CONSOLE=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.CONSOLE.Threshold=${zookeeper.console.threshold}
log4j.appender.CONSOLE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.CONSOLE.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} [myid:%X{myid}] - %-5p [%t:%C{1}@%L] - %m%n


# Add ROLLINGFILE to rootLogger to get log file output
#    Log DEBUG level and above messages to a log file
log4j.appender.ROLLINGFILE=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.ROLLINGFILE.Threshold=${zookeeper.log.threshold}
log4j.appender.ROLLINGFILE.File=${zookeeper.log.dir}/${zookeeper.log.file}

# Max log file size of 10MB
log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxFileSize=10MB
# uncomment the next line to limit number of backup files
#log4j.appender.ROLLINGFILE.MaxBackupIndex=10

log4j.appender.ROLLINGFILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.ROLLINGFILE.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} [myid:%X{myid}] - %-5p [%t:%C{1}@%L] - %m%n


#
# Add TRACEFILE to rootLogger to get log file output
#    Log DEBUG level and above messages to a log file
log4j.appender.TRACEFILE=org.apache.log4j.FileAppender
log4j.appender.TRACEFILE.Threshold=TRACE
log4j.appender.TRACEFILE.File=${zookeeper.tracelog.dir}/${zookeeper.tracelog.file}

log4j.appender.TRACEFILE.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
### Notice we are including log4j‘s NDC here (%x)
log4j.appender.TRACEFILE.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} [myid:%X{myid}] - %-5p [%t:%C{1}@%L][%x] - %m%n

configuration for log4j

log4j.propertise

　　4.zkEnv.sh和zkServer.sh文件
　　zkServer.sh 主的管理程序文件
　　zkEnv.sh 是主要配置，zookeeper集群启动时配置环境变量的文件
　　5.还有一个需要注意
　　ZooKeeper server will not remove old snapshots and log files when using the default configuration (see autopurge below), this is the responsibility of the operator
　　zookeeper不会主动的清除旧的快照和日志文件，这个是操作者的责任。
　　但是可以通过命令去定期的清理。

#!/bin/bash 
 
#snapshot file dir 
dataDir=/opt/zookeeper/zkdata/version-2
#tran log dir 
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog/version-2

#Leave 66 files 
count=66 
count=$[$count+1] 
ls -t $dataLogDir/log.* | tail -n +$count | xargs rm -f 
ls -t $dataDir/snapshot.* | tail -n +$count | xargs rm -f 

#以上这个脚本定义了删除对应两个目录中的文件，保留最新的66个文件，可以将他写到crontab中，设置为每天凌晨2点执行一次就可以了。


#zk log dir   del the zookeeper log
#logDir=
#ls -t $logDir/zookeeper.log.* | tail -n +$count | xargs rm -f

clear code

　　其他方法：
　　第二种：使用ZK的工具类PurgeTxnLog，它的实现了一种简单的历史文件清理策略，可以在这里看一下他的使用方法 http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperAdmin.html
　　第三种：对于上面这个执行，ZK自己已经写好了脚本，在bin/zkCleanup.sh中，所以直接使用这个脚本也是可以执行清理工作的。
　　第四种：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。
　　推荐使用第一种方法，对于运维人员来说，将日志清理工作独立出来，便于统一管理也更可控。毕竟zk自带的一些工具并不怎么给力。

4.启动服务并查看

#进入到Zookeeper的bin目录下
cd /opt/zookeeper-3.4.8/bin
#启动服务（每台服务器都需要操作）
./zkServer.sh start
#检查服务器状态
./zkServer.sh status

zookeeper的常用命令：启动Zookeeper服务： bin/zkServer.sh start
　　　　　　　　　　   查看服务状态，包括节点类型： bin/zkServer.sh status
　　　　　　　　　　　停止服务： bin/zkServer.sh stop
　　　　　　　　　　　重启服务： bin/zkServer.sh restart

Kafka安装与环境搭建

1.下载软件包

　　到Kafka相关的镜像网http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/0.9.0.1/下载软件包，例如：

1 wget "http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/0.9.0.1/kafka_2.11-0.9.0.1.tgz"
2 mv kafka_2.11-0.9.0.1 /opt/   
3 tar -zxvf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz

2.修改配置文件

　　进入到config目录

cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.1/config/

　　主要关注：server.properties 这个文件即可，我们可以发现在目录下有很多文件，这里可以发现有Zookeeper文件，我们可以根据Kafka内带的zk集群来启动，但是建议使用独立的zk集群

　　使用命令 vim server.properties 修改配置参数如下：

broker.id=0  #每台服务器的broker.id都不能相同,为依次增长的0、1、2、3、4

port=9092
#hostname
host.name=192.168.7.100

log.dirs=/opt/kafka_2.11-0.9.0.1/logs    #日志地址
#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880

#设置zookeeper的连接端口,各节点以逗号分开
zookeeper.connect=192.168.7.100:2181,192.168.7.101:2181,192.168.7.107:2181

　　配置文件解释：

broker.id=0  #当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.107:1218 #设置zookeeper的连接端口

3.启动Kafka集群并测试

　　先要确保zookeeper已启动，然后在Kafka目录执行：

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

　　如果无报错则说明启动成功。nohup &是实现在后台启动。

4.启动生产者和消费者

　　打开2个终端，分别在Kafka目录执行以下命令

　　启动producer

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

　　启动consumer

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

　　这里的test就是我们取的topic名

　　在producer的命令行输入任意字符，观察consumer是否能正确接收。