提示：本文可能已过期,请点击原文查看：Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(数据迁移和集群在线升级)
文章目录
技术交流
运维管控
集群列表
集群运维
迁移任务
手动迁移过程实现
数据迁移的几个注意点
Logi-KafkaManager 实现数据迁移
集群任务
版本管理
平台管理
专栏文章列表
项目地址: didi/Logi-KafkaManager: 一站式Apache Kafka集群指标监控与运维管控平台
运维管控
运维管控这个菜单栏目下面主要是供运维人员来管理所有集群的;
集群列表
Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger三之运维管控–集群列表
集群运维
迁移任务
kafka的迁移场景, 一般有同集群数据迁移、跨集群数据迁移; 我们这里主要讲 同集群数据迁移;
同集群之间数据迁移，比如在已有的集群中新增了一个Broker节点，此时需要将原来集群中已有的Topic的数据迁移部分到新的集群中，缓解集群压力。
在了解KM的迁移功能之前,我们先了解一下正常情况下是怎么做迁移的;
手动迁移过程实现
分区重新分配工具可用于将一些Topic从当前的Broker节点中迁移到新添加的Broker中。这在扩展现有集群时通常很有用，因为将整个Topic移动到新的Broker变得更容易，而不是一次移动一个分区。当执行此操作时，用户需要提供已有的Broker节点的Topic列表，以及到新节点的Broker列表（源Broker到新Broker的映射关系）。然后，该工具在新的Broker中均匀分配给指定Topic列表的所有分区。在迁移过程中，Topic的复制因子保持不变。
现有如下实例，将Topic为ke01，ke02的所有分区从Broker1中移动到新增的Broker2和Broker3中。由于该工具接受Topic的输入列表作为JSON文件，因此需要明确迁移的Topic并创建json文件，如下所示：
> cat topic-to-move.json {"topics": [{"topic": "ke01"}, {"topic": "ke02"}], "version":1 }
1 . 准备好JSON文件，然后使用分区重新分配工具生成候选分配，命令如下：
> bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "1,2" --generate
执行完成命令之后，控制台出现如下信息：
该工具生成一个候选分配，将所有分区从Topic ke01，ke02移动到Broker1和Broker2。需求注意的是，此时分区移动尚未开始，它只是告诉你当前的分配和建议。保存当前分配，以防你想要回滚它。新的赋值应保存在JSON文件（例如expand-cluster-reassignment.json）中，以使用–execute选项执行。JSON文件如下：
{"version":1,"partitions":[{"topic":"ke02","partition":0,"replicas":[2]},{"topic":"ke02","partition":1,"replicas":[1]},{"topic":"ke02","partition":2,"replicas":[2]},{"topic":"ke01","partition":0,"replicas":[2]},{"topic":"ke01","partition":1,"replicas":[1]},{"topic":"ke01","partition":2,"replicas":[2]}]}
2. 执行命令如下所示：
> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute
3. 最后，–verify选项可与该工具一起使用，以检查分区重新分配的状态。需要注意的是，相同的expand-cluster-reassignment.json（与–execute选项一起使用）应与–verify选项一起使用，执行命令如下：
> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify
执行结果如下图所示：
Kafka数据迁移 - 哥不是小萝莉
数据迁移的几个注意点
减少迁移的数据量: 如果要迁移的Topic 有大量数据（Topic 默认保留7天的数据），可以在迁移之前临时动态地调整retention.ms 来减少数据量，比如下面命令改成1小时; Kafka 会主动purge 掉1小时之前的数据;
> bin/kafka-topics --zookeeper localhost:2181 --alter --topic sdk_counters --config retention.ms=3600000
不要要注意迁移完成后,恢复原先的设置
迁移过程注意流量陡增对集群的影响
Kafka提供一个broker之间复制传输的流量限制，限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限，当重新平衡集群，引导新broker，添加或移除broker时候，这是很有用的。因为它限制了这些密集型的数据操作从而保障了对用户的影响、
例如我们上面的迁移操作
> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute
在后面加上一个—throttle 50000000 参数, 那么执行移动分区的时候,会被限制流量在50000000 B/s
加上参数后你可以看到
The throttle limit was set to 50000000 B/s Successfully started reassignment of partitions.
迁移过程限流不能过小,导致迁移失败
-throttle 是broker之间复制传输的流量限制,限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限; 但是你应该了解到正常情况下,副本直接也是有副本同步的流量的; 如果限制的低于正常副本同步的流量值,那么会导致副本同步异常,跟不上Leader的速率很快就被踢出ISR了;
迁移完成,注意要移除流量的限制：
如果我们加上了迁移这个操作, 需要使用参数--verify 来验证执行状态,同时流量限制也会被移除掉; 否则可能会导致定期复制操作的流量也受到限制。
> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify
详情请参考
Logi-KafkaManager 实现数据迁移
了解完了手动迁移的流程后,那我们再来了解一下KM的迁移动作,那么你会爱上这个操作;因为极大的简化了迁移操作;
下图中是创建一个 迁移任务的操作; 解释一下里面的几个参数;
上面我主要讲解几个参数
迁移后Topic的保存时间:
我们上面讲解迁移注意事项的时候有讲解到,需要 减少迁移的数据量 ; 假如你默认保存了7天的数据量, 那么这个迁移的数据量可能非常的大,并且很多都是已经消费过得过期数据; 所以我们需要在先把这么多过期数据给清理掉之后再开始迁移; 这个参数填的就是保存最近多久的数据;删掉过期的数据; 并且迁移结束之后会把时间改回成原来的时间;
初始限流:
限流上线:
限流下线:
可能你看到这几个参数会很奇怪, 限流不就是一个确定的值么,填一个限流值就行了,搞这么多是要干啥;
其实是 KM想做成的是动态调整限流, 根据不同时间和集群状态去动态调整, 比如空闲时候我最大可以允许你流量达到100M/s(限流上线); 但是如果你在迁移的时候可能压力比较大,我不想让你一开始就用这个100M/s限流; 迁移开始时候使用初始限流,但是限流不能过小，因为要考虑正常情况下副本同步时候的流量,所以有了限流下线 ;
然后KM每隔一段时间(1分钟)就会去检查迁移状态,然后动态调整限流值;
当然,现在KM中其实用的还是初始限流这个值来作为限流; 并没有动态的来调整流速; 这个是将来需要改造的点;
创建完迁移任务之后,KM定时器检测到达到开始时间之后,就会开始正式迁移;
执行的过程跟我们上面讲到的迁移流程一样,只是程序自动帮我们去实现了;
如果数据量大,迁移任务建议放在空闲时间段
集群任务
这个模块是用于自动化kafka集群升级用的,但是需要配合夜莺系统来使用(主要是在KM上将升级包发送到服务器上);
这个功能对应大集群来说非常好用,自动在线升级; 不需要手动去操作;
简单看一下使用图
如何对接夜莺系统, 等我有空再补充 对接夜莺系统,TODO
版本管理
创建集群任务的时候, 需要上传 kafka升级包,和配置文件集
