前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >zookeeper集群和kafka集群及nginx-kafka整合搭建

zookeeper集群和kafka集群及nginx-kafka整合搭建

作者头像
suveng
发布2019-09-18 14:20:45
8770
发布2019-09-18 14:20:45
举报

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

                 本文链接:[https://blog.csdn.net/qq\_37933685/article/details/82285545](https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/82285545) 

个人博客:https://suveng.github.io/blog/​​​​​​​

zookeeper集群搭建和kafka集群搭建

环境

  1. linux 开发机(主)
  2. 4台centos7虚拟机
    1. 192.168.0.201
    2. 192.168.0.202(nginx-kafka)
    3. 192.168.0.203
    4. 192.168.0.204
  3. 虚拟机配置 jdk1.8 jps

zookeeper集群搭建

  1. 安装java(centos7)安装java1.8环境
  2. 安装zookeeper
1.  下载(自己到官网下载新的版本)
2.  解压后移到指定目录 mv zookeeper-3.4.12 /usr/local/zookeeper
 
3.  修改配置 cd /usr/local/zookeeper/conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
 zoo_sample.cfg 这个文件是官方给我们的zookeeper的样板文件,给他复制一份命名为zoo.cfg,zoo.cfg是官方指定的文件命名规则。vim zoo.cfg tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/data/zookeeper/zkdata dataLogDir=/data/zookeeper/zkdatalog clientPort=2181 server.1=192.168.0.201:2888:3888 server.2=192.168.0.203:2888:3888 server.3=192.168.0.204:2888:3888 #tickTime: 这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。 #initLimit: 这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端,而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间(也就是 tickTime)长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒 #syncLimit: 这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息,请求和应答时间长度,最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度,总的时间长度就是5*2000=10秒 #dataDir: 快照日志的存储路径 #dataLogDir: 事物日志的存储路径,如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录,这样会严重影响zk的性能,当zk吞吐量较大的时候,产生的事物日志、快照日志太多 #clientPort: 这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。修改他的端口改大点 #server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字, 表示这个是第几号服务器,用来标识服务器,这个标识要写到快照目录下面myid文件里 #192.168.7.107为集群里的IP地址,第一个端口是master和slave之间的通信端口,默认是2888,第二个端口是leader选举的端口,集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
 
4.  创建myid文件 #server1(192.168.0.201) echo "1" > /data/zookeeper/zkdata/myid #server2(192.168.0.203) echo "2" > /data/zookeeper/zkdata/myid #server3(192.168.0.204) echo "3" > /data/zookeeper/zkdata/myid
 
5.  创建环境变量vim /etc/profile export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin  # source /etc/profile
6.  启动Zookeeper服务并查看 zkServer.sh start #启动 zkServer.sh status #查看 jps #查看
 

出现问题汇总

  1. zoo.cfg配置文件中指定目录却没有创建! 创建相应目录即可。
  2. zoo.cfg中dataDir指定路径为Myid文件的路径。
  3. 关闭防火墙
  4. 2181端口被占用!换端口
  5. 出现链接异常。将本机的ip改为0.0.0.0,不要写本机的ip地址,即如下所示(最后的解决方法)

启动zookeeper可以查看错误信息 zkServer.sh start-foreground

Kafka集群搭建

  1. 下载
  2. 解压移动到指定目录 mv kafka_2.11-1.0.1 /usr/local/kafka
  3. 修改配置文件(注意把注释去掉) broker.id=0 #当前机器在集群中的唯一标识,和zookeeper的myid性质一样,每台服务器的broker.id都不能相同 port=9092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092 host.name=192.168.0.201 #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=/data/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,如果配置多个目录,新创建的topic将消息持久化的地方是,当前以逗号分割的目录中,哪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,会先存储到缓冲区,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=192.168.0.201:2181,192.168.0.203:2181,192.168.0.204:2181 #设置zookeeper的连接端口

如果用了内网端口转发响应相应的配置server.properties 要修改,注释掉host.name,增加advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.203.3:9092 属性

  1. 配置环境变量vim /etc/profile export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin # source /etc/profile
  2. 启动 #从后台启动Kafka集群(3台都需要启动) kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties # 官方推荐启动方式: /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties &
  3. 查看状态 jps 看到Kafka的进程,说明Kafka已经启动
  4. 测试kafka #创建Topic kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.201:2181,192.168.0.203:2181,192.168.0.204:2181 --partitions 3 --replication-factor 1 --topic suveng #解释 --partitions 3 #创建3个分区 --replication-factor 1 #复制1份 --topic #主题为suveng #查看topic状态 kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic suveng 状态说明: #suveng有三个分区分别为1、2、3; #分区0的leader是1(broker.id),分区0有三个副本,并且状态都为lsr(ln-sync,表示可以参加选举成为leader)。 #删除topic 在config/server.properties中加入delete.topic.enable=true并重启服务,在执行如下命令 # kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic suveng #在一台服务器上创建一个发布者-发送消息 kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.201:9092 --topic suveng 输入以下信息:   This is a message   This is another message #在另一台服务器上创建一个订阅者接收消息 kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.0.203:2181 --topic suveng --from-beginning #--from-beginning 表示从开始第一个消息开始接收 #测试(订阅者那里能正常收到发布者发布的消息,则说明已经搭建成功)

nginx-kafka模块集成

安装nginx-kafka插件

nginx可以直接把数据写到kafka里面去。

1.安装git

	yum install -y git

2.切换到/usr/local/src目录,然后将kafka的c客户端源码clone到本地

	cd /usr/local/src
	git clone https://github.com/edenhill/librdkafka

3.进入到librdkafka,然后进行编译

	cd librdkafka
	yum install -y gcc gcc-c++ pcre-devel zlib-devel
	./configure
	make && make install

4.安装nginx整合kafka的插件,进入到/usr/local/src,clone nginx整合kafka的源码

	cd /usr/local/src
	git clone https://github.com/brg-liuwei/ngx_kafka_module

5.进入到nginx的源码包目录下 (编译nginx,然后将将插件同时编译)

	cd /usr/local/src/nginx-1.12.2
	./configure --add-module=/usr/local/src/ngx_kafka_module/
	make
	make install

6.修改nginx的配置文件,详情请查看当前目录的nginx.conf

#user  nobody;
worker_processes  1;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

#pid        logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
    #access_log  logs/access.log  main;
    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;
    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;
    #gzip  on;
    
    kafka;
    kafka_broker_list node-1.xiaoniu.com:9092 node-2.xiaoniu.com:9092 node-3.xiaoniu.com:9092; 	
    
    server {
        listen       80;
        server_name  node-6.xiaoniu.com;
        #charset koi8-r;
        #access_log  logs/host.access.log  main;

    	location = /kafka/track {
                kafka_topic track;
        }

    	location = /kafka/user {
                kafka_topic user;
        }

        #error_page  404              /404.html;

        # redirect server error pages to the static page /50x.html
        #
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }

    }

}

主要是添加kafka 和 location,在liuwei的git仓库里面的用法说明有提到。

7.启动zk和kafka集群(创建topic)

	/bigdata/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start
	/bigdata/kafka_2.11-0.10.2.1/bin/kafka-server-start.sh -daemon /bigdata/kafka_2.11-0.10.2.1/config/server.properties

8.启动nginx,报错,找不到kafka.so.1的文件

	error while loading shared libraries: librdkafka.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

原因是没有加载库编译

9.加载so库

	echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf
	ldconfig

10.测试前把nginx开启,记得要ping通才能测试,而且开启相应的端口,开始测试:向nginx中写入数据,然后观察kafka的消费者能不能消费到数据

	curl localhost/kafka/track -d "message send to kafka topic"
本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2018年09月01日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 作者个人站点/博客 前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划  ,欢迎热爱写作的你一起参与!

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • zookeeper集群搭建和kafka集群搭建
    • 环境
      • zookeeper集群搭建
        • 出现问题汇总
          • Kafka集群搭建
            • nginx-kafka模块集成
            领券
            问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档