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143.5. Apache Kafka is a distributed publish-subscribe messaging system

http://kafka.apache.org/

143.5.1. 安裝 Kafka

143.5.1.1. 安裝 Kafka用於開發與測試環境

如果你是開發或測試環境使用,可以使用內置 zookeeper

			
			
cd /usr/local/src
wget http://apache.communilink.net/kafka/0.10.2.0/kafka_2.12-0.10.2.0.tgz
tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.0.tgz
mv kafka_2.12-0.10.2.0 /srv/
cp /srv/kafka_2.12-0.10.2.0/config/server.properties{,.original}
echo "advertised.host.name=localhost" >> /srv/kafka_2.12-0.10.2.0/config/server.properties
ln -s /srv/kafka_2.12-0.10.2.0 /srv/kafka
/srv/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
/srv/kafka/bin/kafka-server-start.sh /srv/kafka/config/server.properties
					
			

啟動 Kafka 服務

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

-daemon 表示守護進程方式在後台啟動

停止 Kafka 服務

/srv/kafka/bin/kafka-server-stop.sh
/srv/kafka/bin/zookeeper-server-stop.sh
			

143.5.1.2. 安裝 Kafka 適用於 IDC

如果是生產環境安裝腳本如下,獨立安裝zookeeper.

			
#!/bin/bash

cd /usr/local/src
wget http://apache.communilink.net/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz
tar zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz
cp zookeeper-3.4.9/conf/zoo_sample.cfg zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg
vim zookeeper-3.4.9/conf/zoo.cfg
mv zookeeper-3.4.9 /srv/
ln -s /srv/zookeeper-3.4.9 /srv/zookeeper
#cd zookeeper-3.4.9
/srv/zookeeper/bin/zkServer.sh start

cd /usr/local/src
wget http://apache.communilink.net/kafka/0.10.2.0/kafka_2.12-0.10.2.0.tgz
tar zxvf kafka_2.12-0.10.2.0.tgz
mv kafka_2.12-0.10.2.0 /srv/
cp /srv/kafka_2.12-0.10.2.0/config/server.properties{,.original}
echo "advertised.host.name=localhost" >> /srv/kafka_2.12-0.10.2.0/config/server.properties
ln -s /srv/kafka_2.12-0.10.2.0 /srv/kafka
/srv/kafka/bin/kafka-server-start.sh /srv/kafka/config/server.properties
			
			

啟動 zookeeper

			
$ /srv/zookeeper/bin/zkServer.sh start
					
			

停止 zookeeper

			
$ /srv/zookeeper/bin/zkServer.sh stop
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /srv/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Stopping zookeeper ... STOPPED
						
			

143.5.1.3. Kafka 日誌

查看 server 日誌

			
tailf /srv/kafka/logs/server.log			
			
			

143.5.1.4. 檢查 Kafka 綫程

使用 jps 命令監控 Kafka 綫程是否正確啟動。

			
root@netkiller /srv/kafka/logs % jps | grep Kafka
32246 Kafka			
			
			

143.5.2. 測試 Kafka

$ cd /srv/kafka		
		

創建Topic

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

查看Topic

$ bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test
		

啟動Producer 生產消息

$ bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message
		

啟動Consumer 消費消息

$ bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message
		

143.5.3. 配置 Kafka

143.5.3.1. server.properties

			
############################# System #############################
#唯一標識在集群中的ID,要求是正數。
broker.id=0
#服務連接埠,預設9092
port=9092
#監聽地址,不設為所有地址
host.name=netkiller01
 
# 處理網絡請求的最大綫程數
num.network.threads=2
# 處理磁碟I/O的綫程數
num.io.threads=8
# 一些後台綫程數
background.threads = 4
# 等待IO綫程處理的請求隊列最大數
queued.max.requests = 500
 
#  socket的發送緩衝區(SO_SNDBUF)
socket.send.buffer.bytes=1048576
# socket的接收緩衝區 (SO_RCVBUF) 
socket.receive.buffer.bytes=1048576
# socket請求的最大位元組數。為了防止內存溢出,message.max.bytes必然要小於
socket.request.max.bytes = 104857600
 
############################# Topic #############################
# 每個topic的分區個數,更多的partition會產生更多的segment file
num.partitions=2
# 是否允許自動創建topic ,若是false,就需要通過命令創建topic
auto.create.topics.enable =true
# 一個topic ,預設分區的replication個數 ,不能大於集群中broker的個數。
default.replication.factor =1
# 消息體的最大大小,單位是位元組
message.max.bytes = 1000000
 
############################# ZooKeeper #############################
# Zookeeper quorum設置。如果有多個使用逗號分割
zookeeper.connect=netkiller01:2181,netkiller02,netkiller03
# 連接zk的超時時間
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000
# ZooKeeper集群中leader和follower之間的同步實際
zookeeper.sync.time.ms = 2000
 
############################# Log #############################
#日誌存放目錄,多個目錄使用逗號分割
log.dirs=/var/log/kafka
 
# 當達到下面的消息數量時,會將數據flush到日誌檔案中。預設10000
#log.flush.interval.messages=10000
# 當達到下面的時間(ms)時,執行一次強制的flush操作。interval.ms和interval.messages無論哪個達到,都會flush。預設3000ms
#log.flush.interval.ms=1000
# 檢查是否需要將日誌flush的時間間隔
log.flush.scheduler.interval.ms = 3000
 
# 日誌清理策略(delete|compact)
log.cleanup.policy = delete
# 日誌保存時間 (hours|minutes),預設為7天(168小時)。超過這個時間會根據policy處理數據。bytes和minutes無論哪個先達到都會觸發。
log.retention.hours=168
# 日誌數據存儲的最大位元組數。超過這個時間會根據policy處理數據。
#log.retention.bytes=1073741824
 
# 控制日誌segment檔案的大小,超出該大小則追加到一個新的日誌segment檔案中(-1表示沒有限制)
log.segment.bytes=536870912
# 當達到下面時間,會強制新建一個segment
log.roll.hours = 24*7
# 日誌片段檔案的檢查周期,查看它們是否達到了刪除策略的設置(log.retention.hours或log.retention.bytes)
log.retention.check.interval.ms=60000
 
# 是否開啟壓縮
log.cleaner.enable=false
# 對於壓縮的日誌保留的最長時間
log.cleaner.delete.retention.ms = 1 day
 
# 對於segment日誌的索引檔案大小限制
log.index.size.max.bytes = 10 * 1024 * 1024
#y索引計算的一個緩衝區,一般不需要設置。
log.index.interval.bytes = 4096
 
############################# replica #############################
# partition management controller 與replicas之間通訊的超時時間
controller.socket.timeout.ms = 30000
# controller-to-broker-channels消息隊列的尺寸大小
controller.message.queue.size=10
# replicas響應leader的最長等待時間,若是超過這個時間,就將replicas排除在管理之外
replica.lag.time.max.ms = 10000
# 是否允許控製器關閉broker ,若是設置為true,會關閉所有在這個broker上的leader,並轉移到其他broker
controlled.shutdown.enable = false
# 控製器關閉的嘗試次數
controlled.shutdown.max.retries = 3
# 每次關閉嘗試的時間間隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms = 5000
 
# 如果relicas落後太多,將會認為此partition relicas已經失效。而一般情況下,因為網絡延遲等原因,總會導致replicas中消息同步滯後。如果消息嚴重滯後,leader將認為此relicas網絡延遲較大或者消息吞吐能力有限。在broker數量較少,或者網絡不足的環境中,建議提高此值.
replica.lag.max.messages = 4000
#leader與relicas的socket超時時間
replica.socket.timeout.ms= 30 * 1000
# leader複製的socket緩存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024
# replicas每次獲取數據的最大位元組數
replica.fetch.max.bytes = 1024 * 1024
# replicas同leader之間通信的最大等待時間,失敗了會重試
replica.fetch.wait.max.ms = 500
# 每一個fetch操作的最小數據尺寸,如果leader中尚未同步的數據不足此值,將會等待直到數據達到這個大小
replica.fetch.min.bytes =1
# leader中進行複製的綫程數,增大這個數值會增加relipca的IO
num.replica.fetchers = 1
# 每個replica將最高水位進行flush的時間間隔
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = 5000
 
# 是否自動平衡broker之間的分配策略
auto.leader.rebalance.enable = false
# leader的不平衡比例,若是超過這個數值,會對分區進行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage = 10
# 檢查leader是否不平衡的時間間隔
leader.imbalance.check.interval.seconds = 300
# 客戶端保留offset信息的最大空間大小
offset.metadata.max.bytes = 1024
			
			
143.5.3.1.1. 外網訪問

預設 kafka對localhost提供訪問,如果開放外面的IP進來你需要配置 config/server.properties

listeners = PLAINTEXT://147.189.135.55:9092
				

以及

advertised.host.name=147.189.135.55
				

143.5.3.2. consumer.properties

			
#############################Consumer #############################
# Consumer端核心的配置是group.id、zookeeper.connect
# 決定該Consumer歸屬的唯一組ID,By setting the same group id multiple processes indicate that they are all part of the same consumer group.
group.id
# 消費者的ID,若是沒有設置的話,會自增
consumer.id
# 一個用於跟蹤調查的ID ,最好同group.id相同
client.id = <group_id>
 
# 對於zookeeper集群的指定,必須和broker使用同樣的zk配置
zookeeper.connect=netkiller01:2182,netkiller02:2182,netkiller03:2182
# zookeeper的心跳超時時間,查過這個時間就認為是無效的消費者
zookeeper.session.timeout.ms = 6000
# zookeeper的等待連接時間
zookeeper.connection.timeout.ms = 6000
# zookeeper的follower同leader的同步時間
zookeeper.sync.time.ms = 2000
# 當zookeeper中沒有初始的offset時,或者超出offset上限時的處理方式 。
# smallest :重置為最小值 
# largest:重置為最大值 
# anything else:拋出異常給consumer
auto.offset.reset = largest
 
# socket的超時時間,實際的超時時間為max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
socket.timeout.ms= 30 * 1000
# socket的接收緩存空間大小
socket.receive.buffer.bytes=64 * 1024
#從每個分區fetch的消息大小限制
fetch.message.max.bytes = 1024 * 1024
 
# true時,Consumer會在消費消息後將offset同步到zookeeper,這樣當Consumer失敗後,新的consumer就能從zookeeper獲取最新的offset
auto.commit.enable = true
# 自動提交的時間間隔
auto.commit.interval.ms = 60 * 1000
 
# 用於消費的最大數量的消息塊緩衝大小,每個塊可以等同於fetch.message.max.bytes中數值
queued.max.message.chunks = 10
 
# 當有新的consumer加入到group時,將嘗試reblance,將partitions的消費端遷移到新的consumer中, 該設置是嘗試的次數
rebalance.max.retries = 4
# 每次reblance的時間間隔
rebalance.backoff.ms = 2000
# 每次重新選舉leader的時間
refresh.leader.backoff.ms
 
# server發送到消費端的最小數據,若是不滿足這個數值則會等待直到滿足指定大小。預設為1表示立即接收。
fetch.min.bytes = 1
# 若是不滿足fetch.min.bytes時,等待消費端請求的最長等待時間
fetch.wait.max.ms = 100
# 如果指定時間內沒有新消息可用於消費,就拋出異常,預設-1表示不受限
consumer.timeout.ms = -1
				
				
143.5.3.2.1. group.id

查看 group.id 配置

# cat config/consumer.properties  | grep "group\.id"
group.id=test-consumer-group
				

143.5.3.3. producer.properties

			
#############################Producer#############################
# 核心的配置包括:
# metadata.broker.list
# request.required.acks
# producer.type
# serializer.class
 
# 消費者獲取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是:host1:port1,host2:port2,也可以在外面設置一個vip
metadata.broker.list
 
#消息的確認模式
# 0:不保證消息的到達確認,只管發送,低延遲但是會出現消息的丟失,在某個server失敗的情況下,有點像TCP
# 1:發送消息,並會等待leader 收到確認後,一定的可靠性
# -1:發送消息,等待leader收到確認,併進行複製操作後,才返回,最高的可靠性
request.required.acks = 0
 
# 消息發送的最長等待時間
request.timeout.ms = 10000
# socket的緩存大小
send.buffer.bytes=100*1024
# key的序列化方式,若是沒有設置,同serializer.class
key.serializer.class
# 分區的策略,預設是取模
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
# 消息的壓縮模式,預設是none,可以有gzip和snappy
compression.codec = none
# 可以針對默寫特定的topic進行壓縮
compressed.topics=null
# 消息發送失敗後的重試次數
message.send.max.retries = 3
# 每次失敗後的間隔時間
retry.backoff.ms = 100
# 生產者定時更新topic元信息的時間間隔 ,若是設置為0,那麼會在每個消息發送後都去更新數據
topic.metadata.refresh.interval.ms = 600 * 1000
# 用戶隨意指定,但是不能重複,主要用於跟蹤記錄消息
client.id=""
 
# 非同步模式下緩衝數據的最大時間。例如設置為100則會集合100ms內的消息後發送,這樣會提高吞吐量,但是會增加消息發送的延時
queue.buffering.max.ms = 5000
# 非同步模式下緩衝的最大消息數,同上
queue.buffering.max.messages = 10000
# 非同步模式下,消息進入隊列的等待時間。若是設置為0,則消息不等待,如果進入不了隊列,則直接被拋棄
queue.enqueue.timeout.ms = -1
# 非同步模式下,每次發送的消息數,當queue.buffering.max.messages或queue.buffering.max.ms滿足條件之一時producer會觸發發送。
batch.num.messages=200	
			
			

143.5.4. 管理 Kafka

進入控制台

bin/zookeeper-shell.sh localhost:2181
		

刪除Topic

$ /srv/kafka/bin/kafka-run-class.sh kafka.admin.TopicCommand --delete --topic kafkatopic --zookeeper localhost:2181
		

查看Topic 的 offset

$ /srv/kafka/bin/kafka-consumer-offset-checker.sh  --zookeeper localhost:2181 --topic kafkatopic --group consumer	
		

143.5.5. FAQ

143.5.5.1. WARN Error while fetching metadata with correlation id 1 : {test=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)

解決方法

			
echo "advertised.host.name=localhost" >> /srv/kafka/config/server.properties
			
			

143.5.5.2. Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.

			
root@VM_7_221_centos /srv/kafka % bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Error while executing topic command : Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.
[2017-11-26 10:55:11,532] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 1 larger than available brokers: 0.
 (kafka.admin.TopicCommand$)			
			
			

檢查 broker.id 配置 broker.id 必須大於 0

			
root@netkiller /srv/kafka % cat config/server.properties | grep broker.id
broker.id=1			
			
			

143.5.5.3. WARN Connection to node -1 could not be established. Broker may not be available. (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)

Kafka 在防火牆後面,防火牆上面配置 NAT 規則映射到伺服器

			
# bind 任何IP地址
listeners=PLAINTEXT://:9092
# Wan IP 地址
advertised.host.name=223.207.161.225
			
			
[提示]提示

修改 advertised.host.name 後要刪除 /tmp/kafka-logs 中的日誌檔案,否則無論如何你你都難以配置成功

			
rm -rf /tmp/kafka-logs