1、拉取镜像

docker pull bitnami/zookeeper:latest
docker pull bitnami/kafka:latest

2、下载docker-compose

curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/v2.14.2/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

3、编写docker-compose.yml文件

version: "3"
services:
  zookeeper:  #zk服务名称
    image: 'bitnami/zookeeper:latest'  #zk镜像名称
    restart: 'always'
    ports:
      - '2181:2181'  #映射端口
    volumes:
      - /mnt/ms/zookeeper/data:/bitnami/zookeeper/data  #挂载数据到宿主机
    environment:
      - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes #启用无密码访问功能
  kafka:  #服务名称
    image: 'bitnami/kafka:latest'  #kafka镜像
    restart: 'always'  #容器异常停止，自动重启
    ports:
      - '9092:9092'   #映射端口
    volumes:
      - /mnt/ms/kafka/data:/bitnami/kafka  #映射kafka消费数据和配置文件
    environment:
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 #kafka链接的zookeeper地址
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes #允许使用PLAINTEXT侦听器
      - KAFKA_CFG_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=CLIENT:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT #监听器名称和安全协议的映射配置。每个监听器的名称只能在map中出现一次。
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=CLIENT://:9092,EXTERNAL://:9093 #kafka监听地址
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=CLIENT://192.168.1.1:9092,EXTERNAL://localhost:9093 #提供外部调用
      - KAFKA_CFG_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=CLIENT  #用于配置broker之间通信使用的监听器名称
    depends_on: #kafka运行依赖zookeeper,所以先启动zookeeper
      - zookeeper

4、启动服务

启动：
docker-compose up -d
停止：
docker-compose down
检查状态：
docker-compose ps

5、备份zookeeper数据

date=`date +%Y%m%d`
cp -r /mnt/ms/zookeeper/data /mnt/ms/backup/zookeeper_${date}
cd /mnt/ms/zookeeper/data
tar -zcvf zookeeper_${date}.tar.gz zookeeper_${date} && rm -rf zookeeper_${date}
find /mnt/ms/backup/ -name "*.gz" -mtime +7 |xargs rm -rf

6、常用命令

进入kafka容器
docker exec -it kafka-kafka-1 bash
找到kafka提供的脚本
cd /opt/bitnami/kafka/bin
创建tioic
#解释：创建1个副本3个分区的topic,命名为mytest
./kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --create --topic mytest --replication-factor 1 --partitions 3
查看topic分区
./kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --describe --topic mytest
Topic:mytest  PartitionCount:3  ReplicationFactor:1 Configs:
  Topic: mytest Partition: 0  Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
  Topic: mytest Partition: 1  Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0
  Topic: mytest Partition: 2  Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0

实验需要打开两个窗口,一个启动生产者一个启动消费者，方便观察
模拟创建一个生产者(producer)来生成消息，创建一个消费者(consumer)去消费消息
创建生产者
./kafka-console-producer.sh --broker-list kafka:9092 --topic mytest
#创建消费者
#解释：生产者会把消息丢进topic，我们在topic:mytest中创建一个命名为group_mytes的消费组来消费数据
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka:9092 --topic mytest --consumer-property group.id=group_mytes
#此时在生产者端输入消息，会在消费者端查看到对应消费内容。

#查看消息积压
./kafka-consumer-groups.sh --describe --bootstrap-server kafka:9092 --group group_mytes
Group           Topic                          Pid Offset          logSize         Lag             Owner
group_mytest    mytest                         0   3               3               0               none
group_mytest    mytest                         1   2               2               0               none
group_mytest    mytest                         2   3               3               0               none
#解释：logSize表示消息数量，Offset表示已经消费的消息，Lag代表积压的消息，消息出现积压可以同时调整分区数量和消费者数量来增加消费能力，其中分区数和消费者数量保持一至。