Kafka 集群搭建 (自用)

Zookeeper集群搭建

1、软件环境
(3台服务器-测试环境)
192.168.56.9
192.168.56.6
192.168.56.7
1、Linux服务器一台、三台、五台、(2*n+1),Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务,3台中超过两台超过半数,允许1台挂掉 ,是否可以用偶数,其实没必要。
如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务器,如果在挂掉一个就不行了,这里记住是超过半数。
2、zookeeper需要JAVA环境
 
2、配置&安装Zookeeper
下面的操作是:3台服务器统一操作
1、安装Java
  略

2、下载Zookeeper

首先要注意在生产环境中目录结构要定义好,防止在项目过多的时候找不到所需的项目

下载Zookeeper

Kafka 集群搭建 (自用)
#下载软件
cd /opt
wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.7/zookeeper-3.4.7.tar.gz #解压软件
tar -zxvf zookeeper-3.4.7.tar.gz
Kafka 集群搭建 (自用)
#cd /opt/zookeeper-3.4.7

mkdir zookeeper #项目目录
mkdir data #存放快照日志
mkdir log#存放事物日志

  

3、修改配置文件

进入到解压好的目录里面的conf目录中,查看
Kafka 集群搭建 (自用)
#进入conf目录
/opt/zookeeper-3.4.7/conf
#查看
[root@192.168.7.107]$ ll
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 535 Feb 20 2014 configuration.xsl
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 2161 Feb 20 2014 log4j.properties
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 922 Feb 20 2014 zoo_sample.cfg
Kafka 集群搭建 (自用)

#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。

3台服务器的配置文件

Kafka 集群搭建 (自用)
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper-3.4.7/data
dataLogDir=/opt/zookeeper-3.4.7/log
clientPort=2181
server.1=192.168.56.9:12888:13888
server.2=192.168.56.6:12888:13888
server.3=192.168.56.7:12888:13888
#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
#192.168.56.9等为集群里的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
Kafka 集群搭建 (自用)

配置文件解释:

Kafka 集群搭建 (自用)
#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
Kafka 集群搭建 (自用)

创建myid文件

Kafka 集群搭建 (自用)
#server1
echo "1" > /opt/zookeeper-3.4.7/data/myid
#server2
echo "2" > /opt/zookeeper-3.4.7/data/myid
#server3
echo "3" > /opt/zookeeper-3.4.7/data/myid
Kafka 集群搭建 (自用)
 
4、启动服务并查看
1、启动服务
#进入到Zookeeper的bin目录下
cd /opt/zookeeper-3.4.7/bin
#启动服务(3台都需要操作)
./zkServer.sh start

2、检查服务状态

#检查服务器状态
./zkServer.sh status

通过status就能看到状态:

./zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper-3.4.7/bin/../conf/zoo.cfg #配置文件
Mode: follower #他是否为领导

zk集群一般只有一个leader,多个follower,主一般是相应客户端的读写请求,而从主同步数据,当主挂掉之后就会从follower里投票选举一个leader出来。

可以用“jps”查看zk的进程,这个是zk的整个工程的main

#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain

Kafka集群搭建

1、软件环境
1、linux一台或多台,大于等于2
2、已经搭建好的zookeeper集群
3、软件版本kafka_2.11-0.9.0.0.tgz
 
2、创建目录并下载安装软件
Kafka 集群搭建 (自用)
#创建目录
cd /opt #下载软件
wget http://apache.opencas.org/kafka/0.9.0.0/kafka_2.11-0.9.0.0.tgz #解压软件
tar -zxvf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz
Kafka 集群搭建 (自用)

3、修改配置文件

进入到config目录
cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.0/config/

主要关注:server.properties 这个文件即可,我们可以发现在目录下:

有很多文件,这里可以发现有Zookeeper文件,我们可以根据Kafka内带的zk集群来启动,但是建议使用独立的zk集群

Kafka 集群搭建 (自用)
-rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 22 09:41 192.168.7.101
-rw-r--r--. 1 root root 906 Feb 12 08:37 connect-console-sink.properties
-rw-r--r--. 1 root root 909 Feb 12 08:37 connect-console-source.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2110 Feb 12 08:37 connect-distributed.properties
-rw-r--r--. 1 root root 922 Feb 12 08:38 connect-file-sink.properties
-rw-r--r--. 1 root root 920 Feb 12 08:38 connect-file-source.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1074 Feb 12 08:37 connect-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2055 Feb 12 08:37 connect-standalone.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1199 Feb 12 08:37 consumer.properties
-rw-r--r--. 1 root root 4369 Feb 12 08:37 log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2228 Feb 12 08:38 producer.properties
-rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 15 18:10 server.properties
-rw-r--r--. 1 root root 3325 Feb 12 08:37 test-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1032 Feb 12 08:37 tools-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1023 Feb 12 08:37 zookeeper.properties
Kafka 集群搭建 (自用)

修改配置文件:

Kafka 集群搭建 (自用)
broker.id=0  #当前机器在集群中的唯一标识,和zookeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #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=/opt/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这个目录,如果配置多个目录,新创建的topic他把消息持久化的地方是,当前以逗号分割的目录中,那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,先回存储到缓冲区了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=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.107:1218 #设置zookeeper的连接端口
Kafka 集群搭建 (自用)

上面是参数的解释,实际的修改项为:

Kafka 集群搭建 (自用)
broker.id=0  每台服务器的broker.id都不能相同,分别为0,1,2

在#listeners=PLAINTEXT://:9092下添加如下一行:
advertised.listeners=PLAINTEXT://10.200.1.X:9092 10.200.1.X分别为外网访问三台服务器时的IP host.name=192.168.56.X IP分别为192.168.56.9,192.168.56.6,192.168.56.7 #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880 #设置zookeeper的连接端口
zookeeper.connect=192.168.56.9:2181,192.168.56.6:2181,192.168.56.7:2181
Kafka 集群搭建 (自用)

以上对配置文件的修改需要对3台服务器都进行

4、启动Kafka集群并测试

1、启动服务

#从后台启动Kafka集群(3台都需要启动)
cd /opt/kafka_2.11-0.9.0.0/bin #进入到kafka的bin目录
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties

2、检查服务是否启动

#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain
18991 Kafka
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