kafka集群搭建

py3study

发布于 2020-02-21 18:04:33

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发布于 2020-02-21 18:04:33

文章被收录于专栏：python3

一、Kafka 拓扑结构

一个典型的Kafka 集群中包含若干Producer（可以是web 前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统 CPU、Memory 等），

若干broker（Kafka 支持水平扩展，一般broker 数量越多，集群吞吐率越高），

若干Consumer Group，以及一个Zookeeper 集群。

Kafka 通过Zookeeper 管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group 发生变化时进行rebalance。

Producer 使用push 模式将消息发布到broker，Consumer 使用pull 模式从broker 订阅并消费消息

二、kafka集群关键要素

看上面一张图，要想做kafka集群，有几个关键点

1. 所有kafka节点，必须连接到同一个Zookeeper(可以是单机，也可以是Zookeeper集群)

2. kafka节点配置文件中的broker.id必须唯一，如上图

3. kafka节点的数量，必须是奇数，比如1，3，5...

三、正式搭建

环境介绍

操作系统	docker镜像	docker ip	部署软件以及版本
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.2	zookeeper-3.4.13
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.3	zookeeper-3.4.13
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.4	zookeeper-3.4.13
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.5	kafka_2.12-2.1.0
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.6	kafka_2.12-2.1.0
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.7	kafka_2.12-2.1.0
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.8	kafka_2.12-2.1.0
ubuntu-16.04.5-server-amd64	ubuntu:16.04	172.168.0.9	kafka_2.12-2.1.0

本文的zookeeper，使用3个节点构建的集群。关于zookeeper集群的搭建，请参考链接：

https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/10103619.html

本文使用5个kafka节点，构造kafka集群。

拓扑图

基于docker安装

创建空目录

mkdir /opt/kafka_cluster

dockerfile

FROM ubuntu:16.04
# 修改更新源为阿里云
ADD sources.list /etc/apt/sources.list
ADD kafka_2.12-2.1.0.tgz /
# 安装jdk
RUN apt-get update && apt-get install -y openjdk-8-jdk --allow-unauthenticated && apt-get clean all

EXPOSE 9092
# 添加启动脚本
ADD run.sh .
RUN chmod 755 run.sh
ENTRYPOINT [ "/run.sh"]

run.sh

#!/bin/bash

if [ -z $broker_id ];then
    echo "broker_id变量不能为空"
    exit 1
fi

if [ -z $zookeeper ];then
    echo "zookeeper变量不能为空"
    exit 2
fi

cd /kafka_2.12-2.1.0
# 设置唯一id
sed -i "21s/0/$broker_id/" /kafka_2.12-2.1.0/config/server.properties
# 设置zookeeper连接地址
sed -i "123s/localhost/$zookeeper/" /kafka_2.12-2.1.0/config/server.properties

# 启动kafka
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

sources.list

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial main

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates main

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial universe
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-updates universe

deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security main
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ xenial-security universe

此时目录结构如下：

./
├── dockerfile
├── kafka_2.12-2.1.0.tgz
├── run.sh
└── sources.list

生成镜像

docker build -t kafka_cluster /opt/kafka_cluster

启动kafka集群

在启动kafka之前，请确保已经启动了3台zk服务器。

启动第一个kafka节点

docker run -it -p 9092:9092 -e broker_id=1 -e zookeeper=172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --network br1 --ip=172.168.0.5 kafka_cluster

启动第二个kafka节点

docker run -it -p 9093:9092 -e broker_id=2 -e zookeeper=172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --network br1 --ip=172.168.0.6 kafka_cluster

启动第三个kafka节点

docker run -it -p 9094:9092 -e broker_id=3 -e zookeeper=172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --network br1 --ip=172.168.0.7 kafka_cluster

启动第四个kafka节点

docker run -it -p 9095:9092 -e broker_id=4 -e zookeeper=172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --network br1 --ip=172.168.0.8 kafka_cluster

启动第五个kafka节点

docker run -it -p 9096:9092 -e broker_id=5 -e zookeeper=172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --network br1 --ip=172.168.0.9 kafka_cluster

注意：红色部分的参数需要修改一下，不能重复！

查看集群状态

先来查看一下docker进程

root@jqb-node128:~# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
bd22fb6cafbb        kafka_cluster       "/run.sh"           2 minutes ago       Up 2 minutes        0.0.0.0:9096->9092/tcp   amazing_pare
d874f6d1ef6c        kafka_cluster       "/run.sh"           2 minutes ago       Up 2 minutes        0.0.0.0:9095->9092/tcp   agitated_pike
3543cdda7e68        kafka_cluster        "/run.sh"           27 minutes ago      Up 27 minutes       0.0.0.0:9094->9092/tcp   stupefied_bhaskara
8bd899ba33ba        kafka_cluster        "/run.sh"           27 minutes ago      Up 27 minutes       0.0.0.0:9093->9092/tcp   hopeful_ride
529b0b031949        kafka_cluster        "/run.sh"           27 minutes ago      Up 27 minutes       0.0.0.0:9092->9092/tcp   upbeat_golick
217e012c9566        3f3a8090dcb6        "/run.sh"           21 hours ago        Up 21 hours         0.0.0.0:2183->2181/tcp   gallant_golick
3b4861d2fef9        3f3a8090dcb6        "/run.sh"           21 hours ago        Up 21 hours         0.0.0.0:2182->2181/tcp   jovial_murdock
ed91c1f973d2        3f3a8090dcb6        "/run.sh"           21 hours ago        Up 21 hours         0.0.0.0:2181->2181/tcp   dazzling_hamilton

随意进入一个kafka容器

root@jqb-node128:~# docker exec -it bd22fb6cafbb /bin/bash
root@bd22fb6cafbb:/# cd /kafka_2.12-2.1.0/
root@bd22fb6cafbb:/kafka_2.12-2.1.0#

查看topic

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181

执行之后，没有任何输出。是因为此时还没有创建topic

创建topic，因为有三个kafka服务，所以这里replication-factor设为3

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181 --replication-factor 3 -partitions 1 --topic 3test

执行输出：

Created topic "3test".

再次查看topic

root@bd22fb6cafbb:/kafka_2.12-2.1.0# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181

Topic:3test    PartitionCount:1    ReplicationFactor:3    Configs:
    Topic: 3test    Partition: 0    Leader: 3    Replicas: 3,4,5    Isr: 3,4,5

此时的leader kafka为3，也就是broker_id参数为3个kafka服务器。

开启一个producer，往172.168.0.5发送kafka消息，也就是第一个kafka节点

root@bd22fb6cafbb:/kafka_2.12-2.1.0# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 172.168.0.5:9092 --topic 3test
>fdsa
>

再开一个窗口进入172.168.0.5这台节点，消费一下，指定节点为第二台kafka。

等待10秒，就会收到fdsa了。

root@jqb-node128:~# docker exec -it 529b0b031949 /bin/bash
root@529b0b031949:/# cd /kafka_2.12-2.1.0/
root@529b0b031949:/kafka_2.12-2.1.0# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.168.0.6:9092 --topic 3test --from-beginning
fdsa

停止leader

停掉172.168.0.7的kafka，它是leader。先确保它的配置文件broker.id=3

先查看ip地址

root@jqb-node128:~# docker exec -it 3543cdda7e68 /bin/bash
root@3543cdda7e68:/# cat /etc/hosts127.0.0.1    localhost
::1    localhost ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0    ip6-localnet
ff00::0    ip6-mcastprefix
ff02::1    ip6-allnodes
ff02::2    ip6-allrouters172.168.0.7    3543cdda7e68

在查看配置文件

root@3543cdda7e68:/# cat /kafka_2.12-2.1.0/config/server.properties | head -21 | tail -1broker.id=3

删除docker

docker rm 3543cdda7e68 -f

在其他容器，再次查看topics

root@529b0b031949:/kafka_2.12-2.1.0# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 172.168.0.2:2181,172.168.0.3:2181,172.168.0.4:2181
Topic:3test    PartitionCount:1    ReplicationFactor:3    Configs:
    Topic: 3test    Partition: 0    Leader: 4    Replicas: 3,4,5    Isr: 4,5
Topic:__consumer_offsets    PartitionCount:50    ReplicationFactor:1    Configs:segment.bytes=104857600,cleanup.policy=compact,compression.type=producer
    Topic: __consumer_offsets    Partition: 0    Leader: 4    Replicas: 4    Isr: 4
...

可以发现此时的Leader的broker.id为4，也就是第4个kafka节点。

再次消费，也是正常的

root@529b0b031949:/kafka_2.12-2.1.0# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 172.168.0.6:9092 --topic 3test --from-beginning
fdsa

本文参考链接：

https://www.cnblogs.com/younldeace/p/3796580.html

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原始发表：2020/02/17 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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