安装简要说明
新版本的kafka自带有zookeeper,其实自带的zookeeper完全够用,本篇文章以记录使用自带zookeeper搭建kafka集群。
1、关于kafka下载
kafka下载页面:http://kafka.apache.org/downloads

2、修改kafka配置文件
kafka安装目录下的config文件夹为其配置文件,我们需要修改的有 server.properties和zookeeper.properties。

2.1、修改日志目录
首先修改kafka的日志目录和zookeeper数据目录,因为这两项默认放在tmp目录,而tmp目录中内容会随重启而丢失:
server.properties:
    log.dirs=/opt/kafka-logs
    修改为
    log.dirs=/opt/kafka/logs
zookeeper.properties
    dataDir=/opt/zookeeper
    修改为
    dataDir=/opt/zookeeper/data
2.2、配置kafka
kafka集群为便于推选leader,一般由奇数台服务组件集群,这里以三台为例,分别已xxx.xxx.xxx.xx01、xxx.xxx.xxx.xx02和xxx.xxx.xxx.xx03代表服务的ip。
(服务器IP可使用ifconfig命令查看)
修改server.properties:
1、设置broker.id,保证每个broker唯一,第一台可以不修改默认为0,后面两台需要修改,如改为1和2
2、设置num.partitions,分区数量一般与broker保持一致
3、设置advertised.listeners和listeners,如listeners=PLAINTEXT://xxx.xxx.xxx.xx:9092
4、设置zookeeper.connect,配置三台服务zookeeper连接地址,如zookeeper.connect=xxx.xxx.xxx.xx01:2181,xxx.xxx.xxx.xx02:2181,xxx.xxx.xxx.xx03:2181
修改zookeeper.properties:
1、设置连接参数,添加如下配置
        tickTime=2000
        initLimit=10
        syncLimit=5
 
2、设置broker Id的服务地址
        server.0=xxx.xxx.xxx.xx01:2888:3888        server.1=xxx.xxx.xxx.xx02:2888:3888        server.2=xxx.xxx.xxx.xx03:2888:3888
zookeeper数据目录添加id配置
在各台服务的zookeeper数据目录添加myid文件,写入服务broker.id属性值,如这里的目录是/opt/zookeeper/data
第一台broker.id为0的服务到该目录下执行:echo 0 > myid
3、启动kafka
kafka启动时先启动zookeeper,再启动kafka;关闭时相反,先关闭kafka,再关闭zookeeper
启动zookeeper:
        bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
启动kafka:
        bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
4、测试kafka集群
4.1、在第一台服务上创建test主题
bin/kafka-topics.sh --create --topic test --zookeeper xxx.xxx.xxx.xx01:2181 --replication-factor 3 --partition 3
4.2、展示主题,确认主题创建成功
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeperxxx.xxx.xxx.xx01:2181
4.3、创建生产者
bin/kafka-console-producer.sh --broker-listxxx.xxx.xxx.xxA:9092 --topic test
4.4、创建消费者,再另外两台服务上分别创建消费者
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper xxx.xxx.xxx.xx02:2181 --topic test --from-beginning
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper xxx.xxx.xxx.xx03:2181 --topic test --from-beginning
4.5、测试消息发布与消费
在IP为xxx.xxx.xxx.xx01的服务生产中输入消息回车发送,确认在服务02和03中的消费者是否接收到
5、其他
配置完成后需要修改端口或其他配置,但是没有生效,启动报错,可以尝试清楚kafka(/opt/kafka/logs)和zookeeper(/opt/zookeeper/data)缓存目录的内容然后重新启动。
 
BROKER配置
最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect
##每一个broker在集群中的唯一标示,要求是正数。在改变IP地址,不改变broker.id的话不会影响consumers
broker.id = ##kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-,/tmp/kafka-logs-
log.dirs = /tmp/kafka-logs ##提供给客户端响应的端口
port = ##消息体的最大大小,单位是字节
message.max.bytes = ## broker 处理消息的最大线程数,一般情况下不需要去修改
num.network.threads = ## broker处理磁盘IO 的线程数 ,数值应该大于你的硬盘数
num.io.threads = ## 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
background.threads = ## 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,算是一种自我保护机制
queued.max.requests = ##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
host.name ## 打广告的地址,若是设置的话,会提供给producers, consumers,其他broker连接,具体如何使用还未深究
advertised.host.name ## 广告地址端口,必须不同于port中的设置
advertised.port ## socket的发送缓冲区,socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes =* ## socket的接受缓冲区,socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes =* ## 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
socket.request.max.bytes =** ------------------------------------------- LOG 相关 -------------------------------------------
## 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.segment.bytes =** ## 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.roll.hours =* ## 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.cleanup.policy = delete ## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据,也就是消费端能够多久去消费数据
## 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.minutes=7days 指定日志每隔多久检查看是否可以被删除,默认1分钟
log.cleanup.interval.mins= ## 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没有大小限制
## 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.bytes=- ## 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.retention.check.interval.ms=5minutes ## 是否开启日志压缩
log.cleaner.enable=false ## 日志压缩运行的线程数
log.cleaner.threads = ## 日志压缩时候处理的最大大小
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None ## 日志压缩去重时候的缓存空间 ,在空间允许的情况下,越大越好
log.cleaner.dedupe.buffer.size=** ## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.size=* ## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 ## 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.backoff.ms = ## 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.min.cleanable.ratio=0.5 ## 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.cleaner.delete.retention.ms =1day ## 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.size.max.bytes =** ## 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.index.interval.bytes = ## 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.interval.messages=None ## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms = ## 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.flush.interval.ms = None ## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改
log.delete.delay.ms = ## 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
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms = ------------------------------------------- TOPIC 相关 -------------------------------------------
## 是否允许自动创建topic ,若是false,就需要通过命令创建topic
auto.create.topics.enable =true ## 一个topic ,默认分区的replication个数 ,不得大于集群中broker的个数
default.replication.factor = ## 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
num.partitions = 实例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic :名称replicated-topic有一个分区,分区被复制到三个broker上。 ----------------------------------复制(Leader、replicas) 相关 ----------------------------------
## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.socket.timeout.ms = ## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
controller.message.queue.size= ## 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.time.max.ms = ## 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.lag.max.messages = ##follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.timeout.ms=* ## leader复制时候的socket缓存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=* ## replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.max.bytes =* ## replicas同leader之间通信的最大等待时间,失败了会重试
replica.fetch.wait.max.ms = ## 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
replica.fetch.min.bytes = ## leader 进行复制的线程数,增大这个数值会增加follower的IO
num.replica.fetchers= ## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms = ## 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.enable =false ## 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.max.retries = ## 每次关闭尝试的时间间隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms = ## 是否自动平衡broker之间的分配策略
auto.leader.rebalance.enable =false ## 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.per.broker.percentage = ## 检查leader是否不平衡的时间间隔
leader.imbalance.check.interval.seconds = ## 客户端保留offset信息的最大空间大小
offset.metadata.max.bytes ----------------------------------ZooKeeper 相关----------------------------------
##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.connect = localhost: ## 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.session.timeout.ms= ## ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms = ## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那
zookeeper.sync.time.ms =
配置的修改
其中一部分配置是可以被每个topic自身的配置所代替,例如
新增配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config max.message.bytes=--config flush.messages= 修改配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:--alter --topic my-topic --config max.message.bytes= 删除配置 :
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:--alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes
Consumer配置

最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect

## Consumer归属的组ID,broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式,非常重要
group.id ## 消费者的ID,若是没有设置的话,会自增
consumer.id ## 一个用于跟踪调查的ID ,最好同group.id相同
client.id = group id value ## 对于zookeeper集群的指定,可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置
zookeeper.connect=localhost: ## zookeeper的心跳超时时间,查过这个时间就认为是dead消费者
zookeeper.session.timeout.ms = ## zookeeper的等待连接时间
zookeeper.connection.timeout.ms = ## zookeeper的follower同leader的同步时间
zookeeper.sync.time.ms = ## 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest :重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse:抛出异常
auto.offset.reset = largest ## socket的超时时间,实际的超时时间是:max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
socket.timeout.ms=* ## socket的接受缓存空间大小
socket.receive.buffer.bytes=* ##从每个分区获取的消息大小限制
fetch.message.max.bytes =* ## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper,当Consumer失败后就能从zookeeper获取最新的offset
auto.commit.enable =true ## 自动提交的时间间隔
auto.commit.interval.ms =* ## 用来处理消费消息的块,每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值
queued.max.message.chunks = ## 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
##"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
## 此值用于控制,注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries = ## 每次再平衡的时间间隔
rebalance.backoff.ms = ## 每次重新选举leader的时间
refresh.leader.backoff.ms ## server发送到消费端的最小数据,若是不满足这个数值则会等待,知道满足数值要求
fetch.min.bytes = ## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话,等待消费端请求的最长等待时间
fetch.wait.max.ms = ## 指定时间内没有消息到达就抛出异常,一般不需要改
consumer.timeout.ms = -

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