kafka集群搭建-使用zookeeper

news2024/11/15 9:27:15

1.环境准备：

使用如下3台主机搭建zookeeper集群，由于默认的9092客户端连接端口不在本次使用的云服务器开放端口范围内，故端口改为了8093。
172.2.1.69:8093
172.2.1.70:8093
172.2.1.71:8093

2.下载地址

去官网下载，或者使用如下仓库地址下载，本次使用的时kafka_2.13-3.6.1.tgz ，即3.6.1版本，前面的2.13是scala版本，该版本是较新的版本，可以使用zookeeper，也可以不使用zookeeper搭建集群，本次记录使用了zk，zk集群的部署可以参考上一篇记录。

# 软件包下载地址，可以切到/kafka/路径，选择自己需要的版本
https://archive.apache.org/dist/kafka/3.6.1/kafka_2.13-3.6.1.tgz

3.软件包下载解压

在上面3台服务器上分别执行wget下载，或者本地下载后上传，本次使用的环境为堡垒机接入，如果使用的是宿主机账密登陆，可以下载配置一台，其余使用SCP命令拷贝过去即可。

cd  /usr/local/

wget https://archive.apache.org/dist/kafka/3.6.1/kafka_2.13-3.6.1.tgz

tar -zxvf kafka_2.13-3.6.1.tgz

mv kafka_2.13-3.6.1 kafka

4.修改配置

需要修改logs路径的话，可以在/kafka路径下新建logs路径，并配置到server.properties中，这里使用默认的/tmp/kafka-logs路径。

cd kafka
vim conf/server.properties

修改内容如下，

# 每个节点唯一的id，这里.69、.70、.71服务器分别设置为了1、2、3
broker.id=1

# 默认为9092，云服务器开放端口问题，改为了8093
port=8093

# 上一篇记录博客搭建的zk集群地址
zookeeper.connect=172.2.1.69:8092,172.2.1.70:8092,172.2.1.71:8092

# 配置监听访问、绑定地址，这里都是PLAINTEXT协议，不需要认证（相当于内网访问）
listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:8093                                                                                                 
advertised.listeners=PLAINTEXT://172.2.1.71:8093

# 日志路径
log.dirs=/tmp/kafka-logs

5.启动kafka集群

分别在每个节点的bin路径下执行启动脚本

# 在3个节点分别执行如下命令，-daemon表示后台启动，不带该参数前台启动
./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

使用jps命令，或者去kafka启动日志，查看kafka是否启动成功。

6.创建topic`

# 创建topic，在任一节点执行都可以。
 ./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server=172.2.1.69:8093,172.2.1.70:8093,172.2.1.71:8093 --create --topic topic-demo --partitions=3 --replication-factor=3


# 查看topic是否创建成功，在任一节点执行
./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server=172.2.1.69:8093,172.2.1.70:8093,172.2.1.71:8093 --topic topic-demo --list

7.模拟生产消费消息

需要注意的是网上搜到的一些老的博客kafka命令在高版本中是不再支持的，如：
sh ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper=zk集群地址，可能出现命令无法识别：zookeeper is not a recognized option
需要替换为：sh ./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server=kafka集群地址，注意–bootstrap-server后面跟的是kafka集群地址，不是zookeeper地址。

# 在2个节点启动消费者模拟客户端接收消息，在第3个节点启动生产者模拟客户端发送消息
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server=172.2.1.69:8093,172.2.1.70:8093,172.2.1.71:8093 --topic topic-demo

# 在第3个节点启动生产者客户端模拟发送消息：hello
./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server=172.2.1.69:8093,172.2.1.70:8093,172.2.1.71:8093 --topic topic-demo

生产者客户端发送hello
在这里插入图片描述
此时可以看到2个消费者模拟客户端都受到了消息：hello
在这里插入图片描述

8.集成springboot

坐标如下：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

kafka配置类：

package com.example.kafka.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
@EnableKafka
//@RefreshScope
public class KafkaConfig {

    @Value("${xxxx:172.2.1.69:8093,172.2.1.70:8093,172.2.1.71:8093}")
    private String kafkaServers;
    
    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaServers);
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 0);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 16384);
        props.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 1);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG, 33554432);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
    }

    public Map<String, Object> consumerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaServers);
        //props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "0");
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, true);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, 100);
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "20000");
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        return props;
    }

    @Bean
    public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
        return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
    }

    @Bean
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
                new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
        return factory;
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate = new KafkaTemplate<>(producerFactory());
        return kafkaTemplate;
    }
}

消费者客户端：

    @KafkaListener(
            topics = {"topic-demo"},
            groupId = "test1",
            properties = {"auto-offset-reset:latest", "enable.auto.commit:true"}
    )
    public void listen(ConsumerRecord<String, String> consumerRecord) {
        log.info("consumer Received: " + consumerRecord);
    }

生产者发送消息：

@RestController
@RequiredArgsConstructor
@RequestMapping("producer")
public class ProducerController {

    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @PostMapping(path = "/sendCommonMsg")
    public String sendCommonMsg(String topic, String msg) {
        ListenableFuture<SendResult<String, String>> hello_kafka = this.kafkaTemplate.send(topic, "hello kafka");
        SendResult<String, String> sendResult = hello_kafka.completable().join();
        System.out.println(sendResult);
        return "send topic: " + topic + ", msg: " + msg;
    }
}

发送测试：
在这里插入图片描述

消费者可以接收到消息：

consumer Received: ConsumerRecord(topic = topic-demo, partition = 0, leaderEpoch = 0, offset = 2, CreateTime = 1721720091071, serialized key size = -1, serialized value size = 5, headers = RecordHeaders(headers = [], isReadOnly = false), key = null, value = hello)

9.IDEA客户端工具

可以使用kafkalytic工具本地开发环境可视化操作kafka服务器，如查看topic，创建topic

在这里插入图片描述

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