Kafka集群搭建与使用

Kafka简介

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，使用Scala编写。 对于熟悉JMS（Java Message Service）规范的同学来说，消息系统已经不是什么新概念了(例如ActiveMQ，RabbitMQ等)。 Kafka拥有作为一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。可以这样来说，Kafka借鉴了JMS规范的思想，但是确并没有完全遵循JMS规范。 kafka是一个分布式的，分区的消息(官方称之为commit log)服务。它提供一个消息系统应该具备的功能，但是确有着独特的设计。 首先，让我们来看一下基础的消息(Message)相关术语： Topic: Kafka按照Topic分类来维护消息 Producer： 我们将发布(publish)消息到Topic的进程称之为生产者(producer) Consumer： 我们将订阅(subscribe)Topic并且处理Topic中消息的进程称之为消费者(consumer) Broker： Kafka以集群的方式运行，集群中的每一台服务器称之为一个代理(broker)。 因此，从一个较高的层面上来看，producers通过网络发送消息到Kafka集群，然后consumers来进行消费，如下图：

Image.png 服务端(brokers)和客户端(producer、consumer)之间通信通过TCP协议来完成。我们为Kafka提供了一个Java客户端，但是也可以使用其他语言编写的客户端。 Topic和Log 让我们首先深入理解Kafka提出一个高层次的抽象概念-Topic。 可以理解Topic是一个类别的名称，所有的message发送到Topic下面。对于每一个Topic，kafka集群按照如下方式维护一个分区(Partition,可以将消息就理解为一个队列Queue)日志文件:

partition是一个有序的message序列，这些message按顺序添加到一个叫做commit log的文件中。每个partition中的消息都有一个唯一的编号，称之为offset，用来唯一标示某个分区中的message。 提示：每个partition，都对应一个commit-log。一个partition中的message的offset都是唯一的，但是不同的partition中的message的offset可能是相同的。 kafka集群，在配置的时间范围内，维护所有的由producer生成的消息，而不管这些消息有没有被消费。例如日志保留( log retention )时间被设置为2天。kafka会维护最近2天生产的所有消息，而2天前的消息会被丢弃。kafka的性能与保留的数据量的大小没有关系，因此保存大量的数据(日志信息)不会有什么影响。 每个consumer是基于自己在commit log中的消费进度(offset)来进行工作的。在kafka中，offset由consumer来维护：一般情况下我们按照顺序逐条消费commit log中的消息，当然我可以通过指定offset来重复消费某些消息，或者跳过某些消息。 这意味kafka中的consumer对集群的影响是非常小的，添加一个或者减少一个consumer，对于集群或者其他consumer来说，都是没有影响的，因此每个consumer维护各自的offset。 对log进行分区（partitioned），有以下目的。首先，当log文件大小超过系统文件系统的限制时，可以自动拆分。每个partition对应的log都受到所在机器的文件系统大小的限制，但是一个Topic中是可以有很多分区的，因此可以处理任意数量的数据。另一个方面，是为了提高并行度。 Distribution log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上，每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。 针对每个partition，都有一个broker起到“leader”的作用，0个多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求，而followers被动复制leader的结果。如果这个leader失效了，其中的一个follower将会自动的变成新的leader。每个broker都是自己所管理的partition的leader，同时又是其他broker所管理partitions的followers，kafka通过这种方式来达到负载均衡。 Producers 生产者将消息发送到topic中去，同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。 Consumers 传统的消息传递模式有2种：队列( queuing)和（ publish-subscribe）。 在queuing模式中，多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer。在 publish-subscribe 模型中，消息会被广播给所有的consumer。Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念：consumer group。 每个consumer都要标记自己属于哪一个consumer group。发布到topic中的message中message会被传递到consumer group中的一个consumer 实例。consumer实例可以运行在不同的进程上，也可以在不同的物理机器上。 如果所有的consumer都位于同一个consumer group 下，这就类似于传统的queue模式，并在众多的consumer instance之间进行负载均衡。 如果所有的consumer都有着自己唯一的consumer group，这就类似于传统的publish-subscribe模型。 更一般的情况是，通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logical subscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。这并没有什么特殊的地方，仅仅是将publish-subscribe模型中的运行在单个进程上的consumers中的consumer替换成一个consumer group。如下图所示：

Image.png 说明：由2个broker组成的kafka集群，总共有4个Parition(P0-P3)。这个集群由2个Consumer Group， A有2个 consumer instances ，而B有四个. 消费顺序 Kafka比传统的消息系统有着更强的顺序保证。在传统的情况下，服务器按照顺序保留消息到队列，如果有多个consumer来消费队列中的消息，服务器 会接受消息的顺序向外提供消息。但是，尽管服务器是按照顺序提供消息，但是消息传递到每一个consumer是异步的，这可能会导致先消费的 consumer获取到消息时间可能比后消费的consumer获取到消息的时间长，导致不能保证顺序性。这表明，当进行并行的消费的时候，消息在多个 consumer之间可能会失去顺序性。消息系统通常会采取一种“ exclusive consumer”的概念，来确保同一时间内只有一个consumer能够从队列中进行消费，但是这实际上意味着在消息处理的过程中是不支持并行的。 Kafka在这方面做的更好。通过Topic中并行度的概念，即partition，Kafka可以同时提供顺序性保证和多个consumer同时消费时的负载均衡。实现的原理是通过将一个topic中的partition分配给一个consumer group中的不同consumer instance。通过这种方式，我们可以保证一个partition在同一个时刻只有一个consumer instance在消息，从而保证顺序。虽然一个topic中有多个partition，但是一个consumer group中同时也有多个consumer instance，通过合理的分配依然能够保证负载均衡。需要注意的是，一个consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多。 Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性，不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。通常来说，这已经可以满足大部分应用的需求。但是，如果的确有在总体上保证消费的顺序的需求的话，那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1，将consumer group中的consumer instance数量也设置为1. Guarantees 从较高的层面上来说的话，Kafka提供了以下的保证： 发送到一个Topic中的message会按照发送的顺序添加到commit log中。意思是，如果消息 M1，M2由同一个producer发送，M1比M2发送的早的话，那么在commit log中，M1的offset就会commit 2的offset小。 一个consumer在commit log中可以按照发送顺序来消费message 如果一个topic的备份因子( replication factor )设置为N，那么Kafka可以容忍N-1一个服务器的失败，而存储在commit log中的消息不会丢失。

kafka集群搭建与使用 安装前的环境准备 由于Kafka是用Scala语言开发的，运行在JVM上，因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。

yum install java-1.8.0-openjdk* -y

kafka依赖zookeeper，所以需要先安装zookeeper

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/stable/zookeeper-3.4.12.tar.gz

tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz

cd zookeeper-3.4.12

cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

启动zookeeper

bin/zkServer.sh start conf/zoo.cfg &

bin/zkCli.sh

ls / #查看zk的根目录相关节点

第一步：下载安装包 下载1.1.0 release版本，并解压：

wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.11-1.1.0.tgz

tar -xzf kafka_2.11-1.1.0.tgz

cd kafka_2.11-1.1.0

第二步：启动服务 现在来启动kafka服务： 启动脚本语法：kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties 可以看到，server.properties的配置路径是一个强制的参数，-daemon表示以后台进程运行，否则ssh客户端退出后，就会停止服务。(注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里，用vim /etc/hosts)

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

我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树

bin/zkCli.sh

ls / #查看zk的根目录kafka相关节点

ls /brokers/ids #查看kafka节点

第三步：创建主题 现在我们来创建一个名字为“test”的Topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：

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

现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic

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

除了我们通过手工的方式创建Topic，我们可以配置broker，当producer发布一个消息某个指定的Topic，但是这个Topic并不存在时，就自动创建。

第四步：发送消息 kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。 首先我们要运行发布消息的脚本，然后在命令中输入要发送的消息的内容：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

this is a msg this is a another msg

第五步：消费消息 对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test #老版本

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGroup --consumer-property client.id=consumer-1 --topic test #新版本

如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令，你将会看到在producer终端输入的内容，很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。 以上所有的命令都有一些附加的选项；当我们不携带任何参数运行命令的时候，将会显示出这个命令的详细用法。 还有一些其他命令如下： 查看组名

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list --new-consumer

查看消费者的消费偏移量

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --group testGroup

消费多主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --whitelist “test|test-2”

单播消费 一条消息只能被某一个消费者消费的模式，类似queue模式，只需让所有消费者在同一个消费组里即可 分别在两个客户端执行如下消费命令，然后往主题里发送消息，结果只有一个客户端能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGroup --topic test

多播消费 一条消息能被多个消费者消费的模式，类似publish-subscribe模式费，针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性，要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者，该消费者属于testGroup-2消费组，结果两个客户端都能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test

第六步：kafka集群配置 到目前为止，我们都是在一个单节点上运行broker，这并没有什么意思。对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个接点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解，现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。 首先，我们需要建立好其他2个broker的配置文件：

cp config/server.properties config/server-1.properties

cp config/server.properties config/server-2.properties

配置文件的内容分别如下： config/server-1.properties: broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://:9093 log.dir=/tmp/kafka-logs-1 config/server-2.properties: broker.id=2 listeners=PLAINTEXT://:9094 log.dir=/tmp/kafka-logs-2 broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一的。我们需要重新指定port和log目录，因为我们是在同一台机器上运行多个实例。如果不进行修改的话，consumer只能获取到一个instance实例的信息，或者是相互之间的数据会被影响。 目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了，现在我们只需要在启动2个broker实例即可：

bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &

现在我们创建一个新的topic，备份因子设置为3：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic

现在我们已经有了集群，并且创建了一个3个备份因子的topic，但是到底是哪一个broker在为这个topic提供服务呢(因为我们只有一个分区，所以肯定同时只有一个broker在处理这个topic)？

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic

以下是输出内容的解释，第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。因为目前我们只有一个partition，因此关于partition的信息只有一行。 leader节点负责给定partition的所有读写请求。leader信息可以在zookeeper里的/contronller目录查看。 replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出。 isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且备份了该partition的节点。 现在我们的案例中，0号节点是leader，即使用server.properties启动的那个进程。 我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”test“的topic

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test

没有什么值得惊讶的地方，我们之前设置了topic的partition数量为1，备份因子为1，因此显示就如上所示了。 现在我们向新建的topic中发送一些message：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic

my test msg 1 my test msg 2 现在开始消费：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

my test msg 1 my test msg 2 现在我们来测试我们容错性，因为broker0目前是leader，所以我们要将其kill

ps -ef | grep server.properties

kill -9 1177

现在再执行命令：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic

我们可以看到，leader节点已经变成了broker 2.要注意的是，在Isr中，已经没有了0号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。 此时，我们依然可以 消费新消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic

my test msg 1 my test msg 2

kafka分区leader选举原理

补充： kafka的组协调器与消费者协调器，组协调器负责选举出消费者leader，消费者leader根据分区分配策略匹配消费者与分区的消费关系

分区与消费者消费分配策略 round-robin分区分配策略