我个人的kafka broker和zookeeper集群实践(★firecat推荐★)

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: 我个人的kafka broker和zookeeper集群实践(★firecat推荐★)

kafka是通过zookeeper来管理集群。 kafka软件包内虽然包括了一个简版的zookeeper,但是简易版功能有限。在生产环境下,建议还是直接下载官方zookeeper软件。


http://zookeeper.apache.org/

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

建议使用稳定版,/stable/zookeeper-3.4.10.tar.gz


kafka使用版本是kafka_2.12-1.1.0



1、zookeeper环境部署


chmod -R 777 zookeeper-3.4.10


./zkServer.sh start #启动zookeeper服务器


./zkServer.sh status#查看状态


./zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 #启动客户端


[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 0] ls / #查看zookeeper目录结构

[zookeeper]

[zk: 127.0.0.1:2181(CONNECTED) 1] ls /brokers/ids #查看已启动的代理节点


Node does not exist: /brokers/ids


我们可以通过jps命令来查看zk是否启动


[root@bogon bin]# jps

3952 Jps

3921 QuorumPeerMain




2、zookeeper配置文件(本人电脑有限,仅使用一台虚拟机来实现分布式集群)


(1)把zookeeper文件夹复制三份,我们仅修改\conf\zoo.cfg


文件夹zookeeper-0


dataDir=/tmp/zookeeper/data00


clientPort=2181

server.0=172.16.6.170:20881:30881

server.1=172.16.6.170:20882:30882

server.2=172.16.6.170:20883:30883

文件夹zookeeper-1


dataDir=/tmp/zookeeper/data01


clientPort=2182

server.0=172.16.6.170:20881:30881

server.1=172.16.6.170:20882:30882

server.2=172.16.6.170:20883:30883

文件夹zookeeper-3


dataDir=/tmp/zookeeper/data02


clientPort=2183

server.0=172.16.6.170:20881:30881

server.1=172.16.6.170:20882:30882

server.2=172.16.6.170:20883:30883


(2)分别在文件夹/tmp/zookeeper/data00,data01和data02下面新建myid文件,文件内容只有一个数字,代表zookeeper节点的唯一id,即要确保此id在集群内唯一,且要跟配置文件中的server.0、server.1、server.2 对应上。


终端命令:


cd data00

echo 0 > myid

cd ../data01

echo 1 > myid

cd ../data02

echo 2 > myid




3、kafka broker配置文件(本人电脑有限,仅使用一台虚拟机来实现分布式集群)


我们仅仅修改server.properties文件,其他文件(例如producer.properties和consumer.properties)不动。


把\config\server.properties文件复制2份,分别是server.properties,server_1.properties,server_2.properties,


文件server.properties


broker.id=0

listeners=PLAINTEXT://172.16.6.170:9092  ##不要写成PLAINTEXT://0.0.0.0:9092

port=9092

host.name=172.16.6.170

log.dirs=/tmp/kafka-logs-0

num.partitions=3

zookeeper.connect=172.16.6.170:2181,172.16.6.170:2182,172.16.6.170:2183


文件server_1.properties


broker.id=1

listeners=PLAINTEXT://172.16.6.170:9093

port=9093

host.name=172.16.6.170

log.dirs=/tmp/kafka-logs-1

num.partitions=3

zookeeper.connect=172.16.6.170:2181,172.16.6.170:2182,172.16.6.170:2183


文件server_2.properties


broker.id=2

listeners=PLAINTEXT://172.16.6.170:9094

port=9094

host.name=172.16.6.170

log.dirs=/tmp/kafka-logs-2

num.partitions=3

zookeeper.connect=172.16.6.170:2181,172.16.6.170:2182,172.16.6.170:2183




4、几点心得


(1)单纯的kafka broker集群没有意义,一台宕机照样出错,必须带上zookeeper集群一起。


(2)broker和zookeeper都至少要三台服务器,奇数台。


(3)生产者,以下几种方式,我个人实践觉得没有区别


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


./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.6.170:9092 --topic test

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.6.170:9092,172.16.6.170:9093,172.16.6.170:9094 --topic test


(4)使用集群时,生产者和消费者执行之前,用户必须手动先创建topic,指定zookeeper节点列表;


(5)本人看了博客,Kafka 单节点多Kafka Broker集群


发现broker的server.properties可以不需要上述那么复杂,简单即可:


broker.id=0

listeners=PLAINTEXT://:9092

log.dirs=/tmp/kafka-logs-0

num.partitions=3

zookeeper.connect=172.16.6.170:2181,172.16.6.170:2182,172.16.6.170:2183


省略的


port=9092


host.name=172.16.6.170


这些参数是0.9之前的版本带的参数,从1.0.0开始没有这些参数了。




5、常用终端命令


查看进程是否启动

netstat -tunlp|egrep "(2181|2182|2183|9092|9093|9094)"


启动zookeeper

./zkServer.sh start


启动kafka broker

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

./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server_1.properties

./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server_2.properties



创建主题


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


./bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.16.6.170:2181,172.16.6.170:2182,172.16.6.170:2183 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic test

./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper  172.16.6.170:2181 --topic test



生产


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


./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.6.170:9092 --topic test

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.16.6.170:9092,172.16.6.170:9093,,172.16.6.170:9094 --topic test



消费


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


./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.6.170:2181 --topic test --from-beginning

./bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 172.16.6.170:2182 --topic test --from-beginning


zookeeper客户端连接

./zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181




6、参数解释


(1)server.properties文件


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


相关文章
|
1月前
|
消息中间件 存储 监控
构建高可用性Apache Kafka集群:从理论到实践
【10月更文挑战第24天】随着大数据时代的到来,数据传输与处理的需求日益增长。Apache Kafka作为一个高性能的消息队列服务,因其出色的吞吐量、可扩展性和容错能力而受到广泛欢迎。然而,在构建大规模生产环境下的Kafka集群时,保证其高可用性是至关重要的。本文将从个人实践经验出发,详细介绍如何构建一个高可用性的Kafka集群,包括集群规划、节点配置以及故障恢复机制等方面。
76 4
|
2月前
|
消息中间件 运维 算法
Kafka 为什么要抛弃 Zookeeper?
本文探讨了Kafka为何逐步淘汰ZooKeeper。长久以来,ZooKeeper作为Kafka的核心组件,负责集群管理和协调任务。然而,随着Kafka的发展,ZooKeeper带来的复杂性增加、性能瓶颈及一致性问题日益凸显。为解决这些问题,Kafka引入了KRaft,这是一种基于Raft算法的内置元数据管理方案,不仅简化了部署流程,还提升了系统的一致性和扩展性。本文详细分析了这一转变背后的原因及其带来的优势,并展望了Kafka未来的发展方向。
164 1
|
2月前
|
消息中间件 监控 数据可视化
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
大数据-79 Kafka 集群模式 集群监控方案 JavaAPI获取集群指标 可视化监控集群方案: jconsole、Kafka Eagle
65 2
|
2月前
|
消息中间件 监控 Ubuntu
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
93 3
大数据-54 Kafka 安装配置 环境变量配置 启动服务 Ubuntu配置 ZooKeeper
|
1月前
|
消息中间件 存储 Prometheus
Kafka集群如何配置高可用性
Kafka集群如何配置高可用性
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 监控
大数据-78 Kafka 集群模式 集群的应用场景与Kafka集群的搭建 三台云服务器
大数据-78 Kafka 集群模式 集群的应用场景与Kafka集群的搭建 三台云服务器
80 6
|
3月前
|
安全 应用服务中间件 API
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbo-2
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbo-2
|
3月前
|
负载均衡 Java 应用服务中间件
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbor-1
微服务分布式系统架构之zookeeper与dubbor-1
|
3月前
|
存储 负载均衡 Dubbo
分布式-Zookeeper(一)
分布式-Zookeeper(一)
|
5月前
|
监控 NoSQL Java
分布式锁实现原理问题之ZooKeeper的观察器(Watcher)特点问题如何解决
分布式锁实现原理问题之ZooKeeper的观察器(Watcher)特点问题如何解决