本文是 Kafka 的入门指南。
kafka(http://kafka.apache.org/) 非常强大,应用场景也很多,性能很好。
基本要求
- JDK
- zookeeper
单机单点安装测试
第一步:下载解压
tar -xzf kafka_2.11-0.11.0.1.tgz cd kafka_2.11-0.11.0.1
第二步:启动 zookeeper-server 和 kafka-server
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
关于 server.properties
配置文件请参考后文:《server.properties配置文件参数说明》
第三步:新建一个 topic 创建一个名为 “test” 的 Topic,只有一个分区和一个备份:
bin/kafka-topics.sh –create
–zookeeper localhost:2181
–replication-factor 1 –partitions 1
–topic test
创建好之后,可以通过运行以下命令,查看已创建的 topic 信息:
bin/kafka-topics.sh –list –zookeeper localhost:2181 test
第四步:发送消息
Kafka 提供了一个命令行的工具,可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。运行 producer(生产者),然后在控制台输入几条消息到服务器。
bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic test
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第五步:消费消息
Kafka 也提供了一个消费消息的命令行工具,将存储的信息输出出来。
bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper localhost:2181 –topic test –from-beginning 或者 bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server localhost:9092 –topic test –from-beginning
This is a message This is another message
如果你有2台不同的终端上运行上述命令,那么当你在运行生产者时,消费者就能消费到生产者发送的消息。 所有的命令行工具有很多的选项,你可以查看文档来了解更多的功能。
单机多点安装
第六步:设置有多个broker的集群(单机)
到目前,我们只是单一的运行一个 broker ,没什么意思。对于 Kafka ,一个 broker 仅仅只是一个集群的大小, 所有让我们多设几个 broker 。注意:broker.id 从 0 开始递增,每个 broker 实例必须唯一。
首先为每个 broker 创建一个配置文件:
cp config/server.properties config/server-1.properties cp config/server.properties config/server-2.properties
现在编辑这些新建的文件,设置以下属性:
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 是集群中每个节点的唯一永久的名称,我们修改端口和日志分区是因为我们现在在同一台机器上运行,我们要防止 broker 改写同一端口上注册的数据。
我们已经运行了 zookeeper 和刚才的一个 kafka 节点(备注: broker.id=0 也要运行启动。),所有我们只需要在启动2个新的kafka节点。
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 topic ,把备份设置为:3
bin/kafka-topics.sh –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 3 –partitions 1 –topic my-replicated-topic
好了,现在我们已经有了一个集群了,我们怎么知道每个 broker 在做什么呢?
运行命令 describe topics
bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs: Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0,1,2 Isr: 1,2,0
这是一个解释输出,第一行是所有分区的摘要,下面的每行提供一个分区信息,因为我们只有一个分区,所有只有一行。
“leader”:该节点负责所有指定的分区读和写,每个节点都可能领导一个随机选择的分区。 “replicas”:备份的节点,无论该节点是否活着,只是显示。 “isr”:备份节点的集合,也就是活着的节点集合。
我们运行这个命令,看看一开始我们创建的那个节点。
bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic test
Topic:test PartitionCount:1 ReplicationFactor:1 Configs: Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
没有惊喜,原始主题没有 Replicas,所以是 0 。
让我们来发布一些信息在新的 topic 上:
bin/kafka-console-producer.sh –broker-list localhost:9092 –topic my-replicated-topic … my test message 1 my test message 2
现在,消费这些消息。
bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper localhost:2181 –from-beginning –topic my-replicated-topic … my test message 1 my test message 2
我们要测试集群的容错,kill 掉 leader,Leader: 0 表示当前的 leader 是 Broker.id=0 ,也就是 kill 掉 Broker0。
ps | grep server-1.properties 7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java… kill -9 xxx
备份节点之一成为新的 leader ,而 broker0 已经不在同步备份集合里了。
bin/kafka-topics.sh –describe –zookeeper localhost:2181 –topic my-replicated-topic Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs: Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0
但是,消息没仍然没丢:
bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper localhost:2181 –from-beginning –topic my-replicated-topic … my test message 1 my test message 2 my test message 3 my test message 4 …
Kafka Consumer Group
如何在Kafka的命令行创建多个消费者?
./bin/kafka-console-consumer.sh –zookeeper localhost:2181 –topic test –from-beginning –consumer-property group.id=local
server.properties配置文件参数说明
每个kafka broker中配置文件server.properties默认必须配置的属性如下:
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参数说明
参数 | 说明 |
---|---|
broker.id =0 | 每一个broker在集群中的唯一表示,要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时,broker.id没有变化,则不会影响consumers的消息情况 |
log.dirs=/data/kafka-logs | kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割,多个目录分布在不同磁盘上可以提高读写性能 /data/kafka-logs-1,/data/kafka-logs-2 |
port =9092 | broker server服务端口 |
message.max.bytes =6525000 | 表示消息体的最大大小,单位是字节 |
num.network.threads =4 | broker处理消息的最大线程数,一般情况下数量为cpu核数 |
num.io.threads =8 | broker处理磁盘IO的线程数,数值为cpu核数2倍 |
background.threads =4 | 一些后台任务处理的线程数,例如过期消息文件的删除等,一般情况下不需要去做修改 |
queued.max.requests =500 | 等待IO线程处理的请求队列最大数,若是等待IO的请求超过这个数值,那么会停止接受外部消息,应该是一种自我保护机制。 |
host.name | broker的主机地址,若是设置了,那么会绑定到这个地址上,若是没有,会绑定到所有的接口上,并将其中之一发送到ZK,一般不设置 |
socket.send.buffer.bytes=100*1024 | socket的发送缓冲区,socket的调优参数SO_SNDBUFF |
socket.receive.buffer.bytes =100*1024 | socket的接受缓冲区,socket的调优参数SO_RCVBUFF |
socket.request.max.bytes =10010241024 | socket请求的最大数值,防止serverOOM,message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes,会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.segment.bytes =102410241024 | topic的分区是以一堆segment文件存储的,这个控制每个segment的大小,会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.roll.hours =24*7 | 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小,也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖 |
log.cleanup.policy = delete | 日志清理策略选择有:delete和compact主要针对过期数据的处理,或是日志文件达到限制的额度,会被 topic创建时的指定参数覆盖 |
log.retention.minutes=300 或 log.retention.hours=24 | 数据文件保留多长时间, 存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置数据清除策略log.retention.bytes和log.retention.minutes或log.retention.hours任意一个达到要求,都会执行删除有2删除数据文件方式:按照文件大小删除:log.retention.bytes,按照2中不同时间粒度删除:分别为分钟,小时 |
log.retention.bytes=-1 | topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.retention.check.interval.ms=5minutes | 文件大小检查的周期时间,是否处罚log.cleanup.policy中设置的策略 |
log.cleaner.enable=false | 是否开启日志清理 |
log.cleaner.threads = 2 | 日志清理运行的线程数 |
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None | 日志清理时候处理的最大大小 |
log.cleaner.dedupe.buffer.size=50010241024 | 日志清理去重时候的缓存空间,在空间允许的情况下,越大越好 |
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 | 日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改 |
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 | 日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改 |
log.cleaner.backoff.ms =15000 | 检查是否处罚日志清理的间隔 |
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 | 日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理,同时会存 |
log.cleaner.delete.retention.ms =1day | 对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的 |
log.index.size.max.bytes =1010241024 | 对于segment日志的索引文件大小限制,会被topic创建时的指定参数覆盖 |
log.index.interval.bytes=4096 | 当执行一个fetch操作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大 |
log.flush.interval.messages=None | 例如log.flush.interval.messages=1000表示每当消息 |
log.flush.scheduler.interval.ms =3000 | 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔 |
log.flush.interval.ms = None | 例如:log.flush.interval.ms=1000,表示每间隔1000毫秒fl |
log.delete.delay.ms =60000 | 文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改 |
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 | 控制上次固化硬盘的时间点,以便于数据恢复一般不需要去修改 |
auto.create.topics.enable =true | 是否允许自动创建topic,若是false,就需要通过命令创建topic |
default.replication.factor =1 | 是否允许自动创建topic,若是false,就需要通过命令创建topic |
num.partitions =1 | 每个topic的分区个数,若是在topic创建时候没有指定的话会被topic创建时的指定参数覆盖 |
kafka中Leader,replicas配置参数
参数 | 说明 |
---|---|
controller.socket.timeout.ms =30000 | partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间 |
controller.message.queue.size=10 | partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸 |
replica.lag.time.max.ms =10000 | replicas响应partition leader的最长等待时间,若是超过这个时间,就将replicas列入ISR(in-sync replicas),并认为它是死的,不会再加入管理中 |
replica.lag.max.messages =4000 | 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效.##通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后##如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移到其他follower中.##在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值. |
replica.socket.timeout.ms=30*1000 | follower与leader之间的socket超时时间 |
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024 | leader复制时候的socket缓存大小 |
replica.fetch.max.bytes =1024*1024 | replicas每次获取数据的最大大小 |
replica.fetch.wait.max.ms =500 | replicas同leader之间通信的最大等待时间,失败了会重试 |
replica.fetch.min.bytes =1 | fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件 |
num.replica.fetchers=1 | leader进行复制的线程数,增大这个数值会增加follower的IO |
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000 | 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率 |
controlled.shutdown.enable =false | 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader,并转移到其他broker |
controlled.shutdown.max.retries =3 | 控制器关闭的尝试次数 |
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000 | 每次关闭尝试的时间间隔 |
leader.imbalance.per.broker.percentage =10 | leader的不平衡比例,若是超过这个数值,会对分区进行重新的平衡 |
leader.imbalance.check.interval.seconds =300 | 检查leader是否不平衡的时间间隔 |
offset.metadata.max.bytes | 客户端保留offset信息的最大空间大小 |
kafka中zookeeper参数配置
参数 | 说明 |
---|---|
zookeeper.connect = localhost:2181 | zookeeper集群的地址,可以是多个,多个之间用逗号分割hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 |
zookeeper.session.timeout.ms=6000 | ZooKeeper的最大超时时间,就是心跳的间隔,若是没有反映,那么认为已经死了,不易过大 |
zookeeper.connection.timeout.ms =6000 | ZooKeeper的连接超时时间 |
zookeeper.sync.time.ms =2000 | ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步时间 |
参考资料
- Kafka
- Kafka quickstart
- kafka quickstart 的中文翻译
- 如何为Kafka集群选择合适的Topics/Partitions数量?
- create-multiple-consumers-in-kafka-in-command-line
- Kafka 指南
茶歇驿站
一个可以让你停下来看一看,在茶歇之余给你帮助的小站。
这里的内容主要是后端技术,个人管理,团队管理,以及其他个人杂想。