四十、大数据技术之Kafka3.x（3）

🌻🌻 目录

一、Kafka Broker
1.1 Kafka Broker工作流程
1.1.1 Zookeeper 存储的Kafka信息
1.1.2 Kafka Broker 总体工作流程
1.1.3 Broker 重要参数

1.2 生产经验——节点服役和退役
1.2.1 服役新节点
1.2.2 退役旧节点

1.3 Kafka 副本
1.3.1 副本基本信息
1.3.2 Leader 选举流程
1.3.3 Leader 和 Follower 故障处理细节
1.3.4 分区副本分配
1.3.5 生产经验——手动调整分区副本存储
1.3.6 生产经验——Leader Partition负载平衡
1.3.7 生产经验——增加副本因子

1.4 文件存储
1.4.1 文件存储机制
1.4.2 文件清理策略

1.5 高效读写数据

一、Kafka Broker

1.1 Kafka Broker工作流程

1.1.1 Zookeeper 存储的Kafka信息

（1）启动Zookeeper客户端。

cd /usr/local/zookeeper/bin/

ls

./zkCli.sh

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（2）通过ls命令可以查看kafka相关信息。

ls /

ls /kafka/

ls /kafka/brokers/

ls /kafka/brokers/ids

在这里插入图片描述

zookeerper 可视化工具 PrettyZoo：

下载
使用参考

①

在这里插入图片描述

②

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1.1.2 Kafka Broker 总体工作流程

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1）模拟Kafka上下线，Zookeeper中数据变化

（1）查看/kafka/brokers/ids路径上的节点。

./kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

./kafka-server-stop.sh

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1.1.3 Broker 重要参数

在这里插入图片描述

1.2 生产经验——节点服役和退役

1.2.1 服役新节点

1）新节点准备
（1）关闭linux-102(已经装了hadoop,jdk,zookeeper,kafka)，并右键执行克隆操作,linux-103,linux-104(注：之前若有直接可以删掉重新克隆)
（2）开启linux-103，linux-104 并修改IP地址。

①

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②

在这里插入图片描述

③

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④ 修改ip，将192.168.10.102修改为 192.168.10.103，保存，并重启网络

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⑤ 修改主机名

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⑥ 重启进行远程连接

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⑦ 删除日志，并分别修改linux-103与linux-102 的节点 id 和服务器 ip，并开启集群配置

在这里插入图片描述

开启集群配置(linux-102,linux-103,linux-104都需修改)

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(3) 先启动linux-102,再启动linux-103，再次启动 linux-104(脚本启动后期更新)

cd /usr/local/zookeeper/bin/

./zkServer.sh start

./zkServer.sh status

cd /usr/local/kafka/bin

./kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

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(4) 查看 linux-102 上有哪些主题，并分配了分区(生产环境建议至少分两个副区，如果不小心删除一个，则还有一个类似备份的)

./kafka-topics.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --list

./kafka-topics.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --topic first --describe

在这里插入图片描述

思考：如何将linux-102上面的一些分到linux-103达到负载均衡呢？看下面 2）

2）执行负载均衡操作

（1）创建一个要均衡的主题（在 linux-102 服务器的 kafka下面创建）。

cd /usr/local/kafka

vi topics-to-move.json

在这里插入图片描述

{
    "topics": [

        {"topic": "first"}

    ],

    "version": 1
}

在这里插入图片描述

（2）生成一个负载均衡的计划（在 linux-102 服务器的 kafka下面生成）。

# 0,1,2 代表三台服务器
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092  --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "0,1,2" --generate

遇到错误：java.io.IOException: Unable to read file topics-to-move.json

在这里插入图片描述

解决：直接切换到kafka 根目录进行生成即可：

在这里插入图片描述

（3）创建副本存储计划（所有副本存储在broker2、broker3、broker4）。

vi increase-replication-factor.json

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输入如下内容：

{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":3,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]}]}

在这里插入图片描述

（4）执行副本存储计划。

bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

在这里插入图片描述

（5）验证副本存储计划。

bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

在这里插入图片描述

上述操作都是在linux-102上操作的。

1.2.2 退役旧节点

1）执行负载均衡操作

先按照退役一台节点，生成执行计划，然后按照服役时操作流程执行负载均衡。

（1）创建一个要均衡的主题。

与上面（1）创建一个要均衡的主题（在 linux-102 服务器的 kafka下面创建）。一样无需再创建。

（2）创建执行计划。

#上面是分配到了三台机器 2，3，4，现在移除 4即服务器 linux-104
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "2,3" --generate

在这里插入图片描述

（3）创建副本存储计划（所有副本存储在broker2、broker3）。

vi increase-replication-factor.json

在这里插入图片描述

删除前面的，将上面复制的粘贴里面保存即可。

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粘贴上面复制的如下内容：

{"version":1,"partitions":[{"topic":"first","partition":0,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":1,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":2,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]},{"topic":"first","partition":3,"replicas":[2],"log_dirs":["any"]}]}

（4）执行副本存储计划。

bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

在这里插入图片描述

（5）验证副本存储计划。

bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --reassignment-json-file increase-replication-factor.json --verify

在这里插入图片描述
2）执行停止命令

在linux-104上执行停止命令即可

./kafka-server-stop.sh

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1.3 Kafka 副本

下面的所有后期会详细更新（可跳过直接看 👉👉大数据技术之Kafka3.x（4））

1.3.1 副本基本信息

（1）Kafka 副本作用：提高数据可靠性。
（2）Kafka默认副本1个，生产环境一般配置为2个，保证数据可靠性；太多副本会增加磁盘存储空间，增加网络上数据传输，降低效率。
（3）Kafka中副本分为：Leader和Follower。Kafka生产者只会把数据发往Leader，然后Follower找Leader进行同步数据。
（4）Kafka分区中的所有副本统称为AR（Assigned Repllicas）。
AR = ISR + OSR
ISR，表示和Leader保持同步的Follower集合。如果Follower长时间未向Leader发送通信请求或同步数据，则该Follower将被踢出ISR。该时间阈值由replica.lag.time.max.ms参数设定，默认30s。Leader发生故障之后，就会从ISR中选举新的Leader。
OSR，表示Follower与Leader副本同步时，延迟过多的副本。

1.3.2 Leader 选举流程

(跳过后期更新)

Kafka 集群中有一个broker的Controller会被选举为Controller Leader，负责管理集群 broker 的上下线，所有topic的分区副本分配和Leader选举等工作。
Controller的信息同步工作是依赖于Zookeeper的。

在这里插入图片描述

开启 linux-102,linux-103,linux-104,进行如下操作：

（1）创建一个新的topic，4个分区，4个副本（因为我是单节点，所以设置了 1）

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --create --topic Daniel1 --partitions 1 --replication-factor 1

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（2）查看Leader分布情况

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --describe --topic Daniel1

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（3）停止掉linux-103的kafka进程，并查看Leader分区情况

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（4）停止掉linux-104的kafka进程，并查看Leader分区情况
（5）启动linux-104的kafka进程，并查看Leader分区情况
（6）启动linux-104的kafka进程，并查看Leader分区情况
（7）停止掉linux-103的kafka进程，并查看Leader分区情况

1.3.3 Leader 和 Follower 故障处理细节

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1.3.4 分区副本分配

(跳过后期更新)

如果kafka服务器只有4个节点，那么设置kafka的分区数大于服务器台数，在kafka底层如何分配存储副本呢？

1）创建16分区，3个副本

（1）创建一个新的topic，名称为second。

bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server linux-102:9092 --create --topic second --partitions 16 --replication-factor 3

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（2）查看分区和副本情况。

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1.3.5 生产经验——手动调整分区副本存储

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手动调整分区副本存储的步骤如下：

（1）创建一个新的topic，名称为three。

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（2）查看分区副本存储情况。

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（3）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在broker0、broker1中）。
（4）执行副本存储计划。
（5）验证副本存储计划。
（6）查看分区副本存储情况。

1.3.6 生产经验——Leader Partition负载平衡

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1.3.7 生产经验——增加副本因子

在生产环境当中，由于某个主题的重要等级需要提升，我们考虑增加副本。副本数的增加需要先制定计划，然后根据计划执行。

1）创建topic
2）手动增加副本存储
（1）创建副本存储计划（所有副本都指定存储在broker0、broker1、broker2中）。
（2）执行副本存储计划。

1.4 文件存储

1.4.1 文件存储机制

1）Topic数据的存储机制

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2）思考：Topic数据到底存储在什么位置？

（1）启动生产者，并发送消息。
（2）查看linux-102（或者linux-103、linux-104）的/usr/local/kafka/datas/first-1（first-0、first-2）路径上的文件。
（3）直接查看log日志，发现是乱码。
（4）通过工具查看index和log信息。
3）index文件和log文件详解

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说明：日志存储参数配置

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1.4.2 文件清理策略

Kafka中默认的日志保存时间为7天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

Kafka中默认的日志保存时间为7天，可以通过调整如下参数修改保存时间。

log.retention.hours，最低优先级小时，默认7天。
log.retention.minutes，分钟。
log.retention.ms，最高优先级毫秒。
log.retention.check.interval.ms，负责设置检查周期，默认5分钟。

那么日志一旦超过了设置的时间，怎么处理呢？

Kafka中提供的日志清理策略有delete和compact两种。
1）delete日志删除：将过期数据删除

log.cleanup.policy = delete 所有数据启用删除策略
（1）基于时间：默认打开。以segment中所有记录中的最大时间戳作为该文件时间戳。
（2）基于大小：默认关闭。超过设置的所有日志总大小，删除最早的segment。
log.retention.bytes，默认等于-1，表示无穷大。

思考：如果一个segment中有一部分数据过期，一部分没有过期，怎么处理？

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