Kafka是一个分布式的、可分区的、可复制的消息系统。它专为分布式高吞吐量系统而设计。与其他消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。

在大数据的语境下，Kafka是流式数据处理、集群消息队列的不二之选。

Kafka将消息以topic为单位进行归纳。producers向Kafka的指定topic发布消息，consumer从指定topics取出消息进行“消费”。Kafka以集群的方式运行，可以由一个或多个服务组成，每个服务叫做一个broker。消息缓存可以分区，可以被“组团消费”（consumer group）等等。
通常Kafka被用作：“点对点消息传递”和“订阅-发布消息系统”

点对点消息传递

在点对点系统中，消息被保留在队列中。 一个或多个消费者可以消耗队列中的消息，但是特定消息只能由最多一个消费者消费。一旦消费者读取队列中的消息，它就从该队列中消失。 该系统的典型示例是订单处理系统，其中每个订单将由一个订单处理器处理，但多个订单处理器也可以同时工作。如下图所示：


kafka 如何验证集群状态 kafka集群状态查询_zookeeper


订阅-发布消息系统

在“订阅-发布”系统中，消息被保留在主题中。与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。


kafka 如何验证集群状态 kafka集群状态查询_zookeeper_02


以下介绍本人对kafka部署的实践过程：

准备环境



  1. 下载

wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/1.0.0/kafka_2.11-1.0.0.tgz



  1. 解压到

/opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0



  1. 设置环境变量（增加到：/etc/profile.d/hadoop.sh）
# Kafka
export KAFKA_HOME=/opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0
export KAFKA_LOG_DIR=/opt/apache/logs/kafka





  1. 编辑配置文件

vi $KAFKA_HOME/config/server.properties



# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=0
# 每个节点不同数字

# A comma seperated list of directories under which to store log files
log.dirs=/opt/apache/logs/kafka

# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = security_protocol://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092
listeners = PLAINTEXT://:9092


# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
num.partitions=2

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=master1:2181,slave1:2181,slave2:2181





  1. 同步到不同节点，修改broker.id

启动


  1. 启动zookeeper 集群


[root@ecs-bf80 ~]# /opt/bin/execute_on_hosts.sh "/opt/cdh/home/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.2/bin/zkServer.sh start"



Host: 192.168.1.147



----------------



JMX enabled by default



******* /opt/cdh/conf/zookeeper



Using config: /opt/cdh/conf/zookeeper/zoo.cfg



Starting zookeeper ... STARTED



Host: 192.168.1.29



----------------



JMX enabled by default



******* /opt/cdh/conf/zookeeper



Using config: /opt/cdh/conf/zookeeper/zoo.cfg



Starting zookeeper ... STARTED



Host: 192.168.1.217



----------------



JMX enabled by default



******* /opt/cdh/conf/zookeeper



Using config: /opt/cdh/conf/zookeeper/zoo.cfg



Starting zookeeper ... STARTED

  1. 启动 kafka 集群

/opt/bin/execute_on_hosts.sh "/bin/nohup $KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh  $KAFKA_HOME/config/server.properties >  $KAFKA_LOG_DIR/kafka.out 2>&1 &"


  1. 创建 topic 集群

/opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-topics.sh --zookeeper master1:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topictest.topic1 --replication-factor   1   --partitions 2 --create
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Created topic "test.topic1".


注意：如果每个 broker id 集群中只有一个实例，replication-factor 就只能为1。



[root@ecs-bf80 ~]# /opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-topics.sh --zookeeper master1:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topic test.topic1 --replication-factor 2 --partitions 2 --create
WARNING: Due to limitations in metric names, topics with a period ('.') or underscore ('_') could collide. To avoid issues it is best to use either, but not both.
Error while executing topic command : Replication factor: 2 larger than available brokers: 1.
[2018-01-15 14:51:21,732] ERROR org.apache.kafka.common.errors.InvalidReplicationFactorException: Replication factor: 2 larger than available brokers: 1.
(kafka.admin.TopicCommand$)


  1. 查询 topic
/opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper master1:2181
test.topic1
  1. 描述 topic
[root@ecs-bf80 ~]# /opt/apache/home/kafka_2.11-1.0.0/bin/kafka-topics.sh --zookeeper master1:2181,slave1:2181,slave2:2181 --describe
Topic:test.topic1    PartitionCount:2    ReplicationFactor:1    Configs:
    Topic: test.topic1    Partition: 0    Leader: 1    Replicas: 1    Isr: 1
    Topic: test.topic1    Partition: 1    Leader: 1    Replicas: 1    Isr: 1







kafka的日志每天一个，会累积很多，需要用简单的脚本来清理这些日志，主要是清理server.log和controller.log


# The minimum age of a log file to be eligible for deletion due to age
log.retention.hours=168

# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log unless the remaining
# segments drop below log.retention.bytes. Functions independently of log.retention.hours.
#log.retention.bytes=1073741824








参考的 kafka配置


broker.id=0



num.network.threads=2



num.io.threads=8



socket.send.buffer.bytes=1048576



socket.receive.buffer.bytes=1048576



socket.request.max.bytes=104857600



log.dirs=/tmp/kafka-logs



num.partitions=2



log.retention.hours=168



 



log.segment.bytes=536870912



log.retention.check.interval.ms=60000



log.cleaner.enable=false



 



zookeeper.connect=localhost:2181



zookeeper.connection.timeout.ms=1000000

 


server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表：


参数

说明(解释)

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



（ 似乎只配置



listeners=PLAINTEXT://:9092



也可以）

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 =100*1024*1024

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 =1024*1024*1024

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=500*1024*1024

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，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖

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最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖

log.index.size.max.bytes =10*1024*1024

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大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数

log.flush.interval.messages=None



例如log.flush.interval.messages=1000



表示每当消息记录数达到1000时flush一次数据到磁盘

log文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个”数据可靠性"的必要手段,所以此参数的设置,需要在 "数据可靠性" 与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞),如果此值过小,将会导致 "fsync" 的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.

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flush一次数据到磁盘

仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.此参数用于控制 "fsync" 的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.

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

 

 

以下是kafka中Leader,replicas配置参数

 

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

 

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之间的同步实际那