原创|互联网公司必备利器Kafka终极入门，最后一篇

Kafka原创系列教程往期：

老朱：Kafka入门教程(1)

Kafka入门教程(2): 我是 Zookeeper

深入浅出Kafka(3)：我的生命是如何运转的？

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Kafka分布式集群搭建

基于第一节教程中配置的dcoker kafka 镜像，基于kakfa镜像创建容器。创建3台kafka容器,同样将容器指定backend桥接网络，这样做的好处是容器都处于一个局域网中，且你可以通过主机名或者容器名称直接访问，不需要知道IP地址。

如果不指定自定义的桥接网络，而使用模型的网络，你可能需要使用docker的links命令，使得他们之间可以通过容器名称互连。

在第二节的zookeeper教程的基础上，我启动了3个zookeeper节点。分别命名为zk1,zk2,zk3。

同样首先基于kafka镜像启动容器，指定桥接网络，与主机名、容器名方便我们操作。

dockerrun -it -d –networkbackend –name kafka1 –hostnamekafka1 kafka:1.2

使用上面的命令，分别创建kafka1,kafka2,kafka3三个容器，奇怪的是我的kafka容器无法与三个容器通信。如果你能够通信的话恭喜你，如果不能的话尝试我下面的做法。

使用dockerinspect 容器名称 命令查看容器的状态

dockerinspect zk1

很奇怪我没有创建过这个桥接网络啊，使用docker network ls

发现还真有，真是奇怪的很，因此我重新启动kafka容器使得他们处于同一个桥接网络中。

docker run -it -d –network docker_backend–name kafka1 –hostname kafka1kafka:1.2

成功通信。进入到容器内部查看目录结构

新建一个data目录负责存放kafka数据，并配置config中的server.properties

修改配置文件中的两项，broker.id是唯一的，用来标识不同的broker,配置监听器，标识borker将会监听来自9092端口的请求。

配置zookeeper

同理，按照这种配置，在其他两台kafka中相同的步骤来配置，id号分别为2，3。监听器主机名需要对应的修改。

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启动三台kafka

分别启动三台kafka

./bin/kafka-server-start.shconfig/server.properties &

创建分区，指定zookeeper，设置3个分区，为每个分区配置3个副本

./bin/kafka-topics.sh--create --zookeeper zk1:2181 --replication-factor 3--partitions 3 --topic testopic

创建完成之后，

进入data目录里面查看可以看到testopic三个分区，有意思的是另外两个kafka的data目录里面也是同样的。也就是说创建三个副本，这个三个副本不存在同一个broker中。仔细想一下，如果在同一个broker中，这个副本毫无意义，当broker挂掉的时候，这个副本也将不能提供任何服务。

3个broker为每个分区指定3个副本，那如果指定4个呢？会存在partition与其副本在同一个broker中吗？

报错了，提示副本数不能大于broker。这也就证明了我们的猜想，partition不会与其副本在同一个broker中，因为这样毫无意义。

启动生产者程序

进入到data目录，并打印log文件，可以看到生产者生产的消息。

启动消费者命令

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092--from-beginning --topic testopic

从命令来看并没有指定zookeeper地址。那么offset如何协调呢？实际上在新版kafka中offset以topic的形式存放在kafka中，老版本的kafka是将offset存放在zookeeper中，consumer消费消息需要指定zookeeper地址，kafka地址，新版本后消费者将不再依赖zookeeper。实际上offset的存放的地址，依赖kafka consumer的版本，如果consumer是新版本，则offset会以topic的形式存放在kafka中。

进入到zookeeper中查看

发自动生成了一个名为__consumer_offsets的topic。

进入到zookeeper中 get /brokers/topics/testopic

以“2”：[2,3,1]为例，表示partition2分别存在broker2，broker3，broker1中，因为我们副本数设置的为3。

再看一下__consumer_offsets的topic详情

自动生成了50个partition,并且都没有副本，随机的分布在3台broker中。

到其中的一台broker中查看data目录。自动生成了很多__consumer_offset 的partition

打印partition的log文件

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总结

然而并没有找到我感兴趣的offset具体的值，但是包含了consumer的信息，这至少已经证明offset是存放在kafka中，而不是zookeeper中了，不是吗？

老版本的consumer接口在消费消息时候，并不会每消费一个消息就提交一次offset给zookeeper,因为这样容易造成zookeeper负担太大(即使zookeeper也是一个强大的分布式读写系统)，而是会消费一部分消息后再提交。这样可能会导致消费者程序挂掉，offset还没有提交，那么下次可能会读到重复数据。将offset存放到kafka.

从上面的实验可以看到，我们就输入了几条数据，但是生成了50个partition,也就是说此刻kafka允许有50个consumer来并行同时消费不同partition中的消息，这个吞吐量还是很惊人的。

虽然zookeeper很快，但是之前的文章提到过，zookeeper读数据可以从leader或者follower读，但是写数据必须由leader写，然后follower再同步leader中的数据。从网络IO瓶颈比起来新版本kafka的做法允许更多消费者同时工作，且更新offset处理消息的batch size可以设置的更小。

因此在接口开发过程中，开发者甚至感受不到zookeeper的存在，将更多的精力放在开发业务。

熟悉kafka原理与配置方法，相信根据接口开发任务对于你来说将会非常easy，kafka入门教程更新到此，如果还对kafka有什么疑问，可以提出来一起讨论学习。