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diandian 6 months ago
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@ -413,3 +413,183 @@ output {
``` ```
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## 五Kakfa
#### 1.理论
```shell
kafka是一个分布式的消息发布—订阅系统kafka其实是消息队列
http://kafka.apache.org/
Kafka是最初由Linkedin公司开发是一个分布式、支持分区的partition、多副本的replica基于zookeeper协调的分布式消息系统它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎web/nginx日志、访问日志消息服务等等用scala语言编写Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。
Kafka的特性:
- 高吞吐量、低延迟kafka每秒可以处理几十万条消息它的延迟最低只有几毫秒每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consumer操作。
- 可扩展性kafka集群支持热扩展
- 可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失
- 容错性允许集群中节点失败若副本数量为n,则允许n-1个节点失败
- 高并发:支持数千个客户端同时读写
kafka组件:
话题Topic是特定类型的消息流。消息是字节的有效负载Payload话题是消息的分类名或种子Feed名。(每条发布到 kafka 集群的消息属于的类别,即 kafka 是面向 topic 的)。
生产者Producer是能够发布消息到话题的任何对象(发布消息到 kafka 集群的终端或服务).
服务代理Broker已发布的消息保存在一组服务器中它们被称为代理Broker或Kafka集群。
消费者Consumer可以订阅一个或多个话题并从Broker拉数据从而消费这些已发布的消息。
partitionpartition 是物理上的概念,每个 topic 包含一个或多个 partition。每一个topic将被分为多个partition(区)。
Consumer grouphigh-level consumer API 中,每个 consumer 都属于一个 consumer group每条消息只能被 consumer group 中的一个 Consumer 消费,但可以被多个 consumer group 消费。
replicationpartition 的副本,保障 partition 的高可用。
leaderreplication 中的一个角色, producer 和 consumer 只跟 leader 交互。
followerreplication 中的一个角色,从 leader 中复制数据。
controllerkafka 集群中的其中一个服务器,用来进行 leader election 以及 各种 failover。
zookeeperkafka 通过 zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
```
![image-20240604172144391](https://diandiange.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/image-20240604172144391.png)
#### 2.部署
```shell
Kafka部署所有节点都部署
1.安装jdk
[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@xingdian ~]# mv /usr/local/jdk-8u121 /usr/local/java
[root@xingdian ~]# vim /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/local/java
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
[root@xingdian ~]# source /etc/profile
2.安装ZK
Kafka运行依赖ZKKafka官网提供的tar包中已经包含了ZK这里不再额下载ZK程序。
tar zxvf /usr/local/package/kafka_2.11-2.1.0.tgz -C /usr/local/
3.配置
sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/config/zookeeper.properties
vi /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties
dataDir=/opt/data/zookeeper/data
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
server.1=172.16.244.31:2888:3888 //kafka集群IP:Port
server.2=172.16.244.32:2888:3888
server.3=172.16.244.33:2888:3888
#创建data、log目录
mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件
echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid
注意:
dataDir ZK数据存放目录。
dataLogDir ZK日志存放目录。
clientPort 客户端连接ZK服务的端口。
tickTime ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
initLimit 允许follower(相对于Leaderer言的“客户端”)连接并同步到Leader的初始化连接时间以tickTime为单位。当初始化连接时间超过该值则表示连接失败。
syncLimit Leader与Follower之间发送消息时请求和应答时间长度。如果follower在设置时间内不能与leader通信那么此follower将会被丢弃。
server.1=172.16.244.31:2888:3888 2888是follower与leader交换信息的端口3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。
4.配置kafka
sed -i 's/^[^#]/#&/' /usr/local/kafka/config/server.properties
vi /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://172.16.244.31:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=172.16.244.31:2181,172.16.244.32:2181,172.16.244.33:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
#创建log目录 mkdir -p /opt/data/kafka/logs
注意:
broker.id 每个server需要单独配置broker id如果不配置系统会自动配置。
listeners 监听地址格式PLAINTEXT://IP:端口。
num.network.threads 接收和发送网络信息的线程数。
num.io.threads 服务器用于处理请求的线程数其中可能包括磁盘I/O。
socket.send.buffer.bytes 套接字服务器使用的发送缓冲区(SO_SNDBUF)
socket.receive.buffer.bytes 套接字服务器使用的接收缓冲区(SO_RCVBUF)
socket.request.max.bytes 套接字服务器将接受的请求的最大大小(防止OOM)
log.dirs 日志文件目录。
num.partitions partition数量。
num.recovery.threads.per.data.dir 在启动时恢复日志、关闭时刷盘日志每个数据目录的线程的数量默认1。
offsets.topic.replication.factor 偏移量话题的复制因子设置更高保证可用为了保证有效的复制偏移话题的复制因子是可配置的在偏移话题的第一次请求的时候可用的broker的数量至少为复制因子的大小否则要么话题创建失败要么复制因子取可用broker的数量和配置复制因子的最小值。
log.retention.hours 日志文件删除之前保留的时间单位小时默认168
log.segment.bytes 单个日志文件的大小默认1073741824
log.retention.check.interval.ms 检查日志段以查看是否可以根据保留策略删除它们的时间间隔。
zookeeper.connect ZK主机地址如果zookeeper是集群则以逗号隔开。
zookeeper.connection.timeout.ms 连接到Zookeeper的超时时间。
5.其他配置节点配置相同(myid,broker.id 不同)
6.启动验证zk集群
三个节点依次执行:
cd /usr/local/kafka
nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
7.验证
#echo conf | nc 127.0.0.1 2181
clientPort=2181
dataDir=/data/zookeeper/data/version-2
dataLogDir=/data/zookeeper/logs/version-2
tickTime=2000
maxClientCnxns=60
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
serverId=1
initLimit=20
syncLimit=10
electionAlg=3
electionPort=3888
quorumPort=2888
peerType=0
#echo stat | nc 127.0.0.1 2181
Zookeeper version: 3.4.13-2d71af4dbe22557fda74f9a9b4309b15a7487f03, built on 06/29/2018 00:39 GMT
Clients:
/172.17.0.4:35020[0](queued=0,recved=1,sent=0)
Latency min/avg/max: 0/0/0
Received: 4
Sent: 3
Connections: 1
Outstanding: 0
Zxid: 0x0
Mode: follower
Node count: 4
8.查看端口
lsof -i:2181
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java 2442 root 92u IPv4 1031572 0t0 TCP *:eforward (LISTEN)
9.启动、验证Kafka(三个节点依次启动)
cd /usr/local/kafka_2.11-2.1.0/
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
验证:
创建topic
# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.17.0.4:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
Created topic "testtopic".
查询topic
# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 172.17.0.4:2181 --list
testtopic
模拟消息生产和消费 发送消息到172.17.0.4
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.17.0.4:9092 --topic testtopic
>Hello World!
从172.16.244.32接受消息
# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.17.0.4:9092 --topic testtopic --from-beginning
Hello World!
查看主题的信息:
./bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.17.0.4:2181 --topic testtopic
```

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