Kafka分布式集群部署实战：跨越理论，直击生产环境部署难题与解决方案，性能调优、监控与管理策略大揭秘，轻松上手分布式消息中间件

news2024/9/21 12:39:16

本文介绍kafka的集群如何部署和安装，1-4章理论知识，第5章详解集群的部署，部署Kafka之前需要先部署好分布式的Zookeeper，不喜欢理论的可以直接看第5章，欢迎大家一起探讨技术！

Zookeeper集群部署参考文章：精通Zookeeper：详解分布式集群部署全程，掌握数据一致性、选举机制与集群容错能力-CSDN博客

关于Kafka的资料：

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关于Kafka进阶高手资料：

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Apache Kafka是一个开源的分布式消息系统，也是一个分布式流式计算平台。尽管它在流式计算方面有着强大功能，但在实际应用中，Kafka更多地被用作分布式消息队列。以下是对Kafka的详细解析：

一、Kafka的主要特点

  1. 高吞吐量：Kafka能够处理非常高的消息吞吐量，适用于大规模数据处理和实时数据流。
  2. 低延迟：Kafka具有较低的消息传递延迟，能够提供快速的消息传递服务。
  3. 可伸缩性：Kafka支持水平扩展，通过增加更多的节点来扩展处理能力和存储容量，保证系统的可靠性和性能。
  4. 持久性：Kafka使用磁盘存储消息，确保消息的持久性和可靠性，并支持消息的批量处理。
  5. 高可靠性：通过副本机制保证消息的可靠性，即使某些节点发生故障，也不会丢失消息。
  6. 分区：Kafka的消息被分成多个分区，每个分区可以在不同的服务器上进行写入和读取，提高了并发性能。
  7. 支持流处理：Kafka提供了强大的流处理功能，可以进行实时数据处理、转换和分析。
  8. 社区活跃：Kafka拥有庞大的开源社区支持，持续更新和改进，解决了许多实际场景中的数据处理问题。

二、Kafka的关键概念

  1. Topic：Kafka把收到的消息按Topic进行分类，可以理解为Topic是一种类别。
  2. Producer：消息生产者，即向Kafka broker发送消息的客户端。
  3. Consumer：消息消费者，即向Kafka broker取消息的客户端。消费者通过订阅Topic来消费消息。
  4. Consumer Group：消费者组，由多个Consumer组成。消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费；消费者组间互不影响。
  5. Partition：分区，是实现Kafka高吞吐量的关键。一个Topic可以分成多个Partition，每个Partition是一个有序的队列。
  6. Replica：副本，为保证集群中某个节点发生故障时，该节点上的Partition数据不丢失，且Kafka仍然可以继续工作，Kafka提供了副本机制。每个Partition都有若干个副本，其中一个作为Leader，其他作为Follower。Leader负责处理所有读写请求，Follower实时从Leader同步数据。

三、Kafka的应用场景

  1. 日志处理与分析：Kafka可以有效地从各个实例收集日志流，并与其他系统（如ElasticSearch、Kibana）结合，提供日志的索引、搜索和可视化。
  2. 实时点击流分析：收集系统指标进行监控和故障排除。与日志分析类似，但处理的是结构化数据。
  3. 更改数据捕获（CDC）：将数据库更改流式传输到其他系统以进行复制或缓存/索引更新。
  4. 构建数据管道：使用Kafka从各种来源获取数据、应用处理规则，并将数据存储在仓库、数据湖或数据网格中。
  5. 微服务解耦通信：Kafka可以作为微服务之间的消息队列，实现服务的解耦和异步通信。
  6. 事件溯源：捕获一系列事件中状态的变化，并作为系统中的事实来源，用于重建状态或进行其他处理。

四、Kafka的优缺点

优点：

  • 高吞吐量、低延迟。
  • 支持水平扩展和分区，提高并发性能。
  • 持久性高，数据不丢失。
  • 社区活跃，支持丰富。

缺点：

  • 由于是批量发送，数据达不到真正的实时。
  • 不支持MQTT协议和物联网传感数据直接接入。
  • 只能保证一个分区内消息的有序性，无法实现全局消息有序。
  • 监控不完善，需要安装插件。
  • 可能会重复消费数据，需要额外的处理逻辑来确保数据的一致性。

五、集群部署

1、上传Kafka安装包

关于Kafka的资料和安装包+源码可以在这里下载

大数据技术之Kafka（2019新版）资料+jar包+安装包+笔记+视频+代码集合,看完学会使用Kafka

将Kafka的安装包上传到hadoop102机器下的/opt/software下

2、解压安装包

 tar -zxvf kafka_2.11-0.11.0.0.tgz -C /opt/module/

这个命令是用于在Linux或Unix-like系统中使用tar工具来解压一个名为kafka_2.11-0.11.0.0.tgz的tarball（tar归档文件，通常用于打包多个文件和目录）到指定的目录/opt/module/下。命令的各个部分意义如下：

  • tar：这是调用tar工具的命令。tar是一个在Unix和Unix-like系统中广泛使用的命令行程序，用于打包和解包文件。

  • -zxvf：这是传递给tar命令的选项，每个字母都代表一个不同的操作或行为。

    • z：表示通过gzip进行压缩或解压缩。这个选项告诉tar命令，它要处理的归档文件（在这个例子中是kafka_2.11-0.11.0.0.tgz）是用gzip压缩的。
    • x：表示解包或解压。这个选项告诉tar命令要执行的操作是解压归档文件。
    • v：表示在操作过程中显示详细信息。这个选项会让tar命令在执行时显示正在被解压的文件列表，便于用户了解解压进度。
    • f：表示后面跟随的是归档文件的名称。这个选项告诉tar命令，接下来的参数（即kafka_2.11-0.11.0.0.tgz）是要处理的归档文件的名称。

  • kafka_2.11-0.11.0.0.tgz：这是要解压的归档文件的名称。文件名中的kafka指的是Apache Kafka，一个分布式流处理平台；2.11指的是这个Kafka版本是编译来兼容Scala 2.11的；0.11.0.0是Kafka的版本号；.tgz是.tar.gz的简写，表示这是一个通过gzip压缩的tar归档文件。

  • -C /opt/module/：这个选项指定了解压后的文件应该被放置的目录。-C选项后面跟着的/opt/module/是目标目录的路径。注意，-C选项在某些版本的tar中可能写作--directory=或者简写为-C，用于在解压之前改变当前工作目录到指定的目录。但是，在这个上下文中，-C实际上更准确地被理解为在解压时直接将内容解压到指定的目录，而不是先改变当前工作目录。不过，大多数用户（包括很多文档和教程）都使用-C来表示这个操作，尽管具体实现可能略有不同。

3、修改解压后的文件名称

mv kafka_2.11-0.11.0.0/ kafka

4、在/opt/module/kafka 目录下创建 logs 文件夹

mkdir logs

5、修改配置文件

进入到Kafka/config目录下

[atguigu@hadoop102 kafka]$ cd config/ 
[atguigu@hadoop102 config]$ vim server.properties

配置以下参数，这些参数原本配置文件中是存在是

#broker 的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#删除 topic 功能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量 
num.network.threads=3
#用来处理磁盘 IO 的现成数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小 
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小 
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka 运行日志存放的路径 
log.dirs=/opt/module/kafka/logs
#topic 在当前 broker 上的分区个数 
num.partitions=1
#用来恢复和清理 data 下数据的线程数量 
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment 文件保留的最长时间，超时将被删除 
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper 集群地址
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181

6、配置环境变量

sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

配置以下内容

#KAFKA_HOME
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka 
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

7、分发安装包

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync kafka/
注意：分发之后记得配置其他机器的环境变量
分别在 hadoop103 和 hadoop104 上修改配置文件 /opt/module/kafka/config/server.properties
中的 broker.id=1 、 broker.id=2
注： broker.id 不得重复

8、启动集群

依次在 hadoop102 、 hadoop103 、 hadoop104 节点上启动 kafka
注意：启动前确保集群中的zookeeper已经启动
zookeeper集群部署可以看这篇文章： 精通Zookeeper：详解分布式集群部署全程，掌握数据一致性、选举机制与集群容错能力-CSDN博客
jps查看进程

 三台服务器都有 QuorumPeerMain表示zookeeper集群已经启动

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-start.sh -daemon
config/server.properties

这里需要使用 -daemon 指定刚才设置的配置文件config/server.properties

9、关闭集群

[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[atguigu@hadoop103 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop
[atguigu@hadoop104 kafka]$ bin/kafka-server-stop.sh stop

10、kafka 群起脚本 

for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "========== $i ==========" 
ssh $i '/opt/module/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon 
/opt/module/kafka/config/server.properties'
done

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