zookeeper + kafka集群搭建详解

news2024/9/23 1:40:33

目录

1.消息队列介绍

         1.为什么需要消息队列 （MO）

2.使用消息队列的好处

3.消息队列的两种模式

2.Kafka相关介绍

  1.Kafka定义

2.Kafka简介

3. Kafka的特性

3.Kafka系统架构

1. Broker（服务器）

2. Topic（一个队列）

3. Partition（相当于分区，记录有效数据）

4. Leader（负责读写）

5. Follower（负责复制和备份）

6. Replica（副本）

7. Producer（生产数据）

8. Consumer（消费者）

9. Consumer Group (CG )（消费者组）

10. offset偏移量（指定消费位置）

11. Zookeeper（存储元信息）

4.部署zookeeper + kafka 集群

  1. 部署zookeeper + kafka 集群的操作步骤

2.部署zookeeper + kafka 集群的具体实验步骤

1.消息队列介绍

   1.为什么需要消息队列 （MO）

       主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多， 从而触发 too many connection 错误， 引发雪崩效应。
我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景当前比较常见的 MQ 中间件有 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。

2.使用消息队列的好处


（1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程， 只要确保它们遵守同样的接口约束。

（2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可 以在系统恢复后被处理。

（3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。

（4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下， 应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。 如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。 使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力， 而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

（5）异步通信很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制， 允许用户把一个消息放入队列， 但并不立即处理它。 想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

3.消息队列的两种模式

1.点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）

       消息生产者生产消息发送到消息队列中， 然后消息消费者从消息队列中取出并且消费消息。 消息被消费以后， 消息队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。消息队列支持存在多个消费者， 但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。

2.发布/订阅模式（一对多， 又叫观察者模式，消费者消费数据之后不会清除消息）

       消息生产者 （发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者 （订阅）消费该消息。和点对点方式不同，发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
       发布/订阅模式是定 义对象间一种—对多的依赖关系，使得每当一个对象 （ 目标对象）的状态发生改变， 则所有依赖干它的对象 （观察者对象）都会得到通知并自动更新。
 

2.Kafka相关介绍

  1.Kafka定义

       Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

   

2.Kafka简介

     Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 Zookeeper协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写， Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

3. Kafka的特性

（1）高吞吐量、低延迟
       Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topi可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

（2）可扩展性
       kafka 集群支持热扩展；

（3）持久性、可靠性
       消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；

（4）容错性
       允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）；

（5）高并发
        支持数干个客户端同时读写。

3.Kafka系统架构

1. Broker（服务器）

       一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。

2. Topic（一个队列）

      可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。类似于数据库的表名或者 ES 的 index物理上不同 topic 的消息分开存储。

3. Partition（相当于分区，记录有效数据）

       为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker （即服务器）上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。
 

每个 topid 至少有一个
partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。##Partation 数据路由规则; 
1.指定了patition，则直接使用;
2．未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition; 
4. patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。
5. 
每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。
如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序
。严格保证消息的消费顺序的场景下 （例如商品秒杀、抢红包）， 需要将 partition 数目设为 1。

（1）broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic的一个 partition。
（2）如果某 topic 有 N 个 partition，集群有（N+M）个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
（3）如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。

分区的原因：

（1）方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整群就可以适应任意大小的数据了;

（2）可以提高并发，因为可 以以Partition为单位读写了。

4. Leader（负责读写）

     每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

5. Follower（负责复制和备份）

      Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。

     如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合） 列表中删除，重新创建一个 Follower。

6. Replica（副本）

      副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower

7. Producer（生产数据）

      生产者即数据的发布者，该角色将消息发布到 Kafka 的 topic 中。
broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。

8. Consumer（消费者）

     消费者可以从 broker 中读取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。

9. Consumer Group (CG )（消费者组）

      消费者组，由多个consumer 组成。所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的。将多个消费者集中到一起去处理某一个Topic的数据，可以更快的提高数据的消费能力。
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，防止数据被重复读取。消费者组之间互不影响。

10. offset偏移量（指定消费位置）

       以唯一的标识一条消息。偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。消息被消费之后，并不被马上册除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。某一个业务也可 以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周 （7*24小时）。

11. Zookeeper（存储元信息）

    Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群中各组件的 meta 信息（元信息）。

    由于consumer在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以consumer需要实时记录自己消费到了哪个offset，以便故障恢复后继续消费。Kafka 0.9版本之前，consumer 默认将offset 保存在Zookeeper 中;从0.9版本开始，consumer默认将offset 保存在Kafka 一个内置的topic 中，该topic 为_consumer_ offsets。
 

4.部署zookeeper + kafka 集群

  1. 部署zookeeper + kafka 集群的操作步骤

1.下载安装包
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz


2.安装 Kafka
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

vim server.properties
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.80.10:9092    ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址

//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin


source /etc/profile

//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
	echo "---------- Kafka 启动 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
	echo "---------- Kafka 停止 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
	$0 stop
	$0 start
;;
status)
	echo "---------- Kafka 状态 ------------"
	count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
	if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka

//分别启动 Kafka
service kafka start


3.Kafka 命令行操作
//创建topic
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test

-------------------------------------------------------------------------------------
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称
-------------------------------------------------------------------------------------

//查看当前服务器中的所有 topic
kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181 

//查看某个 topic 的详情
kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181 

//发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.156.10:9092,192.168.156.110:9092,192.168.156.120:9092  --topic test

//消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.156.10:9092,192.168.156.110:9092,192.168.156.120:9092 --topic test --from-beginning

-------------------------------------------------------------------------------------
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来
-------------------------------------------------------------------------------------

//修改分区数
kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181 --alter --topic test --partitions 6

//删除 topic
kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.156.10:2181,192.168.156.110:2181,192.168.156.120:2181 --topic test

2.部署zookeeper + kafka 集群的具体实验步骤

1.检查之前zookeeper集群的状态

由于步骤相同，我这里只展示一台设备的搭建

 2.在/opt目录下放入安装包，解压

3.移动并将配置文件进行备份 

 4.修改配置文件

5.设置环境变量

6.配置 Zookeeper 启动脚本 

7.设置开机自启并启动 

测试阶段：
1.创建topic 

2.查看当前服务器中的所有 topic 

 3.发布消息

4.消费消息

 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/431462.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

GaussDB数据库存储过程介绍

GaussDB数据库存储过程介绍

文章目录一、前言二、GaussDB中的定义三、存储过程的使用场景四、存储过程的使用优缺点五、存储过程的示例及示例解析1、GaussDB存储过程语法格式2、GaussDB存储过程语法示例3、存储过程的调用方法七、总结一、前言 华为云数据库GaussDB是一款高性能、高安全性的云原生数据库&…
阅读更多...
链表基础知识

链表基础知识

1.链表必知必会 什么是链表? 链表是一种通过指针串联在一起的线性结构，每一个节点由两部分组成，一个是数据域一个是指针域（存放指向下一个节点的指针），最后一个节点的指针域指向null（空指针的意思&#…
阅读更多...
23北京邮电大学备考经验

23北京邮电大学备考经验

目录【写在前面】本科成绩择校历程英语复习数学复习政治复习专业课复习其它建议笔记复盘压力处理恋爱关系【写在最后】【写在前面】 初试成绩： 本科成绩 总体：浙江某双非学校的软件工程专业、综合测评成绩班级前两名、浙江省省级优秀毕业生、发表过论…
阅读更多...
【Node】Node.js 资源汇总推荐

【Node】Node.js 资源汇总推荐

【导读】：Node.js 是一个开源、跨平台的，用于编写服务器和命令行的 JavaScript 运行时工具。awesome-nodejs 是sindresorhus发起维护的 Node.js 资源列表，内容包括：命令行工具、日志、调试、HTTP、构建工具、文件系统、模板、Web …
阅读更多...
Elasticjob（2.1.4） failover 、misfire及执行线程池分析

Elasticjob（2.1.4） failover 、misfire及执行线程池分析

Failover 当设置failover为true时候，elasticjob 集群通过zookeeper 的event watcher 监听是否有instance 丢失，然后对丢失instance 对应的分片进行立即执行。重复一下，failover是立即执行，不是按crontab时间来触发，这…
阅读更多...
基于RDF本体模型和图数据库实现知识查询与推理

基于RDF本体模型和图数据库实现知识查询与推理

基于RDF本体模型和图数据库实现知识查询与推理 基于RDF本体模型和图数据库实现知识查询与推理一、案例本体模型解释二、数据构建与查询 Here’s the table of contents: 基于RDF本体模型和图数据库实现知识查询与推理 本文主要使用ONgDB图数据库和Neosemantics组件，…
阅读更多...
自建个人音乐播放器Navidrome - 内网穿透实现在外随时访问

自建个人音乐播放器Navidrome - 内网穿透实现在外随时访问

文章目录 1. 前言2. Navidrome网站搭建2.1 Navidrome下载和安装2.1.1 安装并添加ffmpeg2.1.2下载并配置Navidrome2.1.3 添加Navidrome到系统服务 2.2. Navidrome网页测试 3. 本地网页发布3.1 cpolar的安装和注册3.2 Cpolar云端设置3.3 Cpolar本地设置 4. 公网访问测试5. 结语 转…
阅读更多...
【Android实战开发】flutter实现网络请求的方法示例

【Android实战开发】flutter实现网络请求的方法示例

Flutter网络请求使用的是Dio。Dio是一个强大易用的dart http请求库，支持Restful API、FormData、拦截器、请求取消、Cookie管理、文件上传/下载……. Flutter json数据解析是使用了json_serializable package包。它是一个自动化源代码生成器，可以为我们…
阅读更多...
C++快速幂详解例题

C++快速幂详解例题

基本概念 什么是快速幂呢？个人理解，就是更快速的计算幂运算。 比如计算a^b 刚学这个算法的时候我也很疑惑，幂运算不是有现成的公式么，直接pow（a,b）不就好了吗？ 后来才明白，pow(a,b)的…
阅读更多...
三分钟了解什么是时序数据库

三分钟了解什么是时序数据库

在介绍时序数据库之前，我们先来看看什么是时序数据。时序数据就是基于时间排序的数据，再通过时间坐标将这些数据连接起来，形成一个折线图，直观地展示一个指标在过去一段时间内的走势和规律，帮助定位数据异常点。 时序…
阅读更多...
Oracle中Archived redolog的生成

Oracle中Archived redolog的生成

目录 一、问题预览 二、问题解答 一、问题预览 大家都知道 Oracle 中 online redolog切换后会生成 archived redolog，心里默认的就是 online redolog 切换后 archived redolog 已经生成。切换示意图，如下图所示。 但事实真的是这样吗？ 二、…
阅读更多...
C++ 23 实用工具（一）

C++ 23 实用工具（一）

C 23 实用工具（一） 工具函数是非常有价值的工具。它们不仅可以用于特定的领域，还可以应用于任意值和函数，甚至可以创建新的函数并将它们绑定到变量上。 常用函数 你可以使用各种变体的 min、max 和 minmax 函数来对值和初始化列…
阅读更多...
【使用ChatGPT自动化】批量转换.xls文件为.xlsx文件

【使用ChatGPT自动化】批量转换.xls文件为.xlsx文件

第1次提问： 我：我想使用Python批量转换.xls文件为.xlsx文件，请你提供代码 它： 当涉及到批量处理文件时，我们通常需要使用Python中的os模块和glob模块。os模块用于管理文件和目录，glob模块用于匹配文件路径名…
阅读更多...
Visual Studio Code 1.77 发布！

Visual Studio Code 1.77 发布！

欢迎使用 Visual Studio Code 2023 年3月版。此版本有许多更新，其中一些主要亮点包括： 无障碍改进：新的悬停、通知和 Sticky Scroll 快捷键 复制 GitHub 深度链接：在编辑器内创建永久链接和 HEAD 链接 笔记本保存格式&#xff1…
阅读更多...
软件测试流程进阶----四年软件测试总结

软件测试流程进阶----四年软件测试总结

工作四年了，我一直希望让自己每年对测试的理解更深入一层。工作一年的时候，我谈轮了自己对各种测试的理解，这一年来，虽然对那些理概念的有所加强，自我感觉没有什么质的变化。前些天听我们公司的一位测试经理讲《敏捷测…
阅读更多...
精准抓住核心要点！！！十名面试官总结出这样一份面试通关答案，还不赶紧开始“作弊”通关！！！

精准抓住核心要点！！！十名面试官总结出这样一份面试通关答案，还不赶紧开始“作弊”通关！！！

金三银四求职季，但最近很多朋友私信说： 熬过了去年的寒冬，却没躲过如今的内卷； 打开Boss直拒，一排已读不回； 大部分回复的都是外包，薪资低于预期，对技术水平要求却远超从前&#x…
阅读更多...
大数据和 CRM系统：它们如何帮助中小企业？

大数据和 CRM系统：它们如何帮助中小企业？

作为中小企业主，你可能在想，"大数据与我有什么关系？"但如果你使用某些类型的业务应用，即使预算很少，你也可以从大数据中获益。一个最好的例子是客户关系管理（CRM）系统，它提…
阅读更多...
二极管反向恢复过程详细解析

二极管反向恢复过程详细解析

二极管反向恢复过程，现代脉冲电路中大量使用晶体管或二极管作为开关, 或者使用主要是由它们构成的逻辑集成电路。而作为开关应用的二极管主要是利用了它的通(电阻很小)、断(电阻很大) 特性, 即二极管对正向及反向电流表现出的开关作用。二极管和一般开关的不同在于,…
阅读更多...
在线帮助中心对企业的作用及解决方案

在线帮助中心对企业的作用及解决方案

帮助中心对于一款互联网产品来说，重要性不言而喻。随着公司客户服务水平的不断提高，越来越多的公司逐渐重视客户服务。一个好的在线帮助中心必定能提高客户的转化率。那么，在线帮助中心对企业的帮助和作用有哪些呢? 在线帮助中心的作用 1.快…
阅读更多...
3.10——常类型

3.10——常类型

常类型的引入，就是为了既保证数据共享又防止数据被改动。常类型是指使用类型修饰符const说明的类型，常类型的变量或对象成员的值在程序运行期间是不可改动的。 常引用 如果在说明引用时用const修饰，则被说明的引用为常引用。如果用常引用作为…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023