Apache Kafka-初体验Kafka(03)-Centos7下搭建kafka集群

本文主要是介绍Apache Kafka-初体验Kafka(03)-Centos7下搭建kafka集群，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 概述
• 部署信息
• 配置信息
• 验证

对于kafka来说，一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量，只需要多启动几个broker实例即可。

单个节点的安装： Kafka-初体验Kafka(02)-Centos7下搭建单节点kafka_2.11‐1.1.0

这里我们来搭建个3个节点的kafka集群来体验下吧

192.168.18.130 —> kafka 、 zookeeper（单节点的zk）
192.168.18.131 —> kafka
192.168.18.132 —> kafka

单节点的 zk , 部署上 130上，事实上生产环境的话，zk也是要搭建集群的，这里演示用的话，用单个节点的zk先。

3个节点的kafka注册到 单节点的zk上。

kafka的配置文件主要是配置文件 server.properties

130

[root@artisan config]# grep -Ev '^$|^[#;]' server.properties 
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://192.168.18.130:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.18.130:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@artisan config]# 

131

[root@artisan config]#  grep -Ev '^$|^[#;]' server.properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.18.131:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.18.130:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.de

132

[root@artisan config]#  grep -Ev '^$|^[#;]' server.properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.18.132:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.18.130:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
[root@artisan config]# 

还有一篇博主写的 zk也是高可用的，可以参考下，写的很不错 ZooKeeper+Kafka 高可用集群搭建

启动zookeeper 和 3个 kafka 后，我们创建一个新的topic，副本数设置为3，分区数设置为2

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.18.130:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic artisan-replicated-topic
Created topic "artisan-replicated-topic".
[root@artisan bin]# 

查看topic的情况

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan-replicated-topic
Topic:artisan-replicated-topic	PartitionCount:2	ReplicationFactor:3	Configs:
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,2,0	Isr: 1,2,0
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0,1
[root@artisan bin]# 

我们来解释下上面的输出内容

第一行是所有分区的概要信息，之后的每一行表示每一个partition的信息。

所有分区的概要信息：

Topic:artisan-replicated-topic	PartitionCount:2	ReplicationFactor:3	Configs

每一个partition的信息：

Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,2,0	Isr: 1,2,0
Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0,1

• leader节点负责给定partition的所有读写请求。
• replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“，甚至这个节点挂了，也会列出
• isr 是replicas的一个子集，它只列出当前还存活着的，并且已同步备份了该partition的节点。

我们可以运行相同的命令查看之前创建的名称为”artisan“的topic

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan
Topic:artisan	PartitionCount:1	ReplicationFactor:1	Configs:
	Topic: artisan	Partition: 0	Leader: 0	Replicas: 0	Isr: 0
[root@artisan bin]# 

之前设置了topic的partition数量为1，备份因子为1，因此显示就如上所示了。当然我们也可以通过如下命令增加topic的分区数量(目前kafka不支持减少分区)：

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --alter --partitions 3 --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan
WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the messages will be affected
Adding partitions succeeded!

重新查看

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan
Topic:artisan	PartitionCount:3	ReplicationFactor:1	Configs:
	Topic: artisan	Partition: 0	Leader: 0	Replicas: 0	Isr: 0
	Topic: artisan	Partition: 1	Leader: 1	Replicas: 1	Isr: 1
	Topic: artisan	Partition: 2	Leader: 2	Replicas: 2	Isr: 2
[root@artisan bin]# 

现在我们向新建的 artisan-replicated-topic 中发送一些message，kafka集群可以加上所有kafka节点：

[root@artisan bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.18.130:9092,192.168.18.131:9092,192.168.18.132:9092 --topic  artisan-replicated-topic
>artisan message test 1
>artisan message test 2
>artisan message test 3
>

现在131broker 开始消费：

[root@artisan bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.18.131:9092 --from-beginning --topic artisan-replicated-topic
artisan message test 1
artisan message test 3
artisan message test 2

现在我们来测试我们 容错性 ，因为broker1目前是artisan-replicated-topic的分区0的 leader，所以我们要将其kill ， kill 掉 131 节点的 kafka

再执行

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan-replicated-topic
Topic:artisan-replicated-topic	PartitionCount:2	ReplicationFactor:3	Configs:
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 0	Leader: 2	Replicas: 1,2,0	Isr: 0,2
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0
[root@artisan bin]# 

我们可以看到，分区0的leader节点已经变成了broker 2。要注意的是，在Isr中，已经没有了1号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。

131 重新起来以后，还是可以消费消息

[root@artisan bin]# ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties 
[root@artisan bin]# jps
24436 Kafka
24455 Jps
[root@artisan bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.18.131:9092 --from-beginning --topic artisan-replicated-topic
artisan message test 1
artisan message test 3
artisan message test 2

再看下

[root@artisan bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.18.130:2181 --topic artisan-replicated-topic
Topic:artisan-replicated-topic	PartitionCount:2	ReplicationFactor:3	Configs:
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 0	Leader: 1	Replicas: 1,2,0	Isr: 0,2,1
	Topic: artisan-replicated-topic	Partition: 1	Leader: 2	Replicas: 2,0,1	Isr: 2,0,1
[root@artisan bin]# 
[root@artisan bin]# 

这篇关于Apache Kafka-初体验Kafka(03)-Centos7下搭建kafka集群的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！