kakfa集群配置
http://www.cnblogs.com/yinchengzhe/p/5123515.html kafka监控
https://blog.csdn.net/syc001/article/details/78633190 监控
http://kafka.apache.org/downloads.html kafka下载，最新的稳定版为2.1.1
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ zookeeper官网下载，最新的稳定版为3.4.12
http://archive.apache.org/dist/zookeeper/ 历史版本
环境说明：
Zookeeper集群的工作是超过半数才能对外提供服务，3台中超过两台超过半数，允许1台挂掉，是否可以用偶数，其实没必要。如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务器，如果在挂掉一个就不行了，这里记住是超过半数
zook1：192.168.7.81
zook2: 192.168.9.53
zook3 192.168.4.21
一 安装jdk
解压：tar zxvf jdk-8u60-linux-i586.tar.gz
移动 ： sudo mv jdk1.8.0_60 /usr/local/jdk
sudo vim /etc/profile.d/java.sh加入这几行
JAVA_HOME=/usr/local/jdk
JAVA_BIN=/usr/local/jdk/bin
JRE_HOME=/usr/local/jdk/jre
PATH=$PATH:/usr/local/jdk/bin:/usr/local/jdk/jre/bin
CLASSPATH=/usr/local/jdk/jre/lib:/usr/local/jdk/lib:/usr/local/jdk/jre/lib/charsets.jar
初始化 source /etc/profile.d/java.sh
最后运行：java -version 会出来版本信息
二 安装zookeeper
2.1 目录定义
#我的目录统一放在/home/yx/server/zookeeper下面
#首先创建Zookeeper项目目录
mkdir zkdata #存放快照日志
mkdir zkdatalog#存放事物日志
2.2 解压 zookeeper并更改配置文件
zoo_sample.cfg这个文件是官方给我们的zookeeper的样板文件。我们需要复制一份名为zoo.cfg的文件，zoo.cfg是zookeeper官方指定的文件命名规则。我们以在第一台虚拟机上的操作为例（上面的操作都是在第一台虚拟机上，你需要在每台虚拟机上都执行上述以及本次操作）：
yx@zook-1:~/server/zookeeper/conf$ grep -v '^#' zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/yx/server/zk/zkdata
dataLogDir=/home/yx/server/zk/zklog
clientPort=2181
server.1=192.168.2.71:12888:13888
server.2=192.168.2.72:12888:13888
server.3=192.168.2.73:12888:13888
配置文件解释
\#server.1
这个1是服务器的标识也可以是其他的数字， 表示这个是第几号服务器，用来标识服务器，这个标识要写到快照目录下面myid文件里
\#192.168.7.81为集群里的IP地址，第一个端口是master和slave之间的通信端口，默认是2888，第二个端口是leader选举的端口，集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
\#tickTime：
这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
\#initLimit：
这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5\*2000=10 秒
\#syncLimit：
这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是5\*2000=10秒
\#dataDir：
快照日志的存储路径
\#dataLogDir：
事物日志的存储路径，如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录，这样会严重影响zk的性能，当zk吞吐量较大的时候，产生的事物日志、快照日志太多
\#clientPort：
这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。修改他的端口改大点
2.3 创建myid文件
在每台机器上面要都创建这个，写上自己对应的id
创建myid文件。以现在所在的第一台虚拟机192.168.172.10为例，对应server.1，通过上边的配置信息可以查到。创建myid文件的目的是为了让zookeeper知道自己在哪台服务器上，例如现在所在的虚拟机是192.168.172.10，它对应的id是1，那么就在myid文件中写入1.
第一台：
echo "1" > /home/yx/server/zk/zkdata/myid
第二台
echo "2" > /home/yx/server/zk/zkdata/myid
第三台
echo "3" > /home/yx/server/zk/zkdata/myid
2.4 三台服务器都启动服务
/home/yx/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start # 启动
/home/yx/server/zookeeper/bin/zkServer.sh status # 查看状态,三个服务器必须都启动起来，才可以查看状态
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/yx/server/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower # 从
启动遇到的错误：
Error contacting service. It is probably not running.
解决办法，去查看bin目录下面的zookeeper.out
/home/yx/server/zookeeper/bin/zkServer.sh stop # 停止
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/yx/server/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Stopping zookeeper ... STOPPED
2.5 查看运行状态
可以用“jps”查看zk的进程，这个是zk的整个工程的main
yx@zook-2:~/server/zookeeper/bin$ jps
9190 QuorumPeerMain
9559 Jps
2.6 登陆zookeeper
/home/yx/server/zookeeper/bin/zkCli.sh -server 192.168.2.250:2181
2.7 更改zookeeper日志路径
https://blog.csdn.net/dehu_zhou/article/details/81939965
vim zkEnv.sh 56行
ZOO_LOG_DIR="/home/yx/server/zookeeper/zkdatalog"
然后重启zookeeper，zookeeper.out就默认存到这个目录里面了
三 kafka安装
http://kafka.apache.org/documentation/#configuration 配置文件详解
https://www.cnblogs.com/doubletree/p/4264969.html 处理大消息
3.1 下载解压
http://kafka.apache.org/downloads
3.2 更改配置文件
mkdir -p /home/yx/server/kafka/kafka-logs
yx@zook-1:~/server/kafka/bin$ grep -v "^#" ../config/server.properties |grep -v "^$"
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.2.71:9092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.2.71:9092
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=/home/yx/server/kafka/kafka-logs # 这个是数据目录，并不是日志目录
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=192.168.2.250:2181,192.168.2.71:2181,192.168.2.72:2181,192.168.2.73:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
message.max.bytess=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880
delete.topic.enable=true
##############################################默认的配置文件
broker.id=0
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=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
###################################################和lvs集群结合配置
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.2.73:9092,CLIENT2://192.168.2.250:9093
listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,CLIENT2:PLAINTEXT
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=/home/yx/server/kafka/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=192.168.2.250:2181 # 2.250是vip
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
message.max.bytes=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880
##########################老版本配置文件
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.2.228:19092
advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.2.228:19092
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=/home/yx/server/kafka2/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.2.228:12181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
message.max.bytes=10485760
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=10485760
delete.topic.enable=true
配置文件解释
broker.id=0 #当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.83 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。废弃的
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
# 下面两行是设置kafka接收消息的参数
message.max.bytes=5242880 #消息保存的最大值5M
replica.fetch.max.bytes=5242880 #取消息的最大直接数
#################
default.replication.factor=2 #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.107:1218 #设置zookeeper的连接端口
2.3 拷贝安装目录直接到其他机器上面，省了安装和配置
scp -r kafka/ yx@192.168.4.21:/home/yx/server
需要更改的地方
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://本机ip:9092
2.4 启动kafka集群并测试
2.4.1 启动服务
#从后台启动Kafka集群（3台都需要启动）
cd /home/yx/server/kafka/bin #进入到kafka的bin目录
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
2.4.2 检查服务是否启动
#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain
18991 Kafka
kafka的默认启动端口是9092 ，可以在配置文件中自定义port=xxxx
2.4.3 停止服务的时候，用自带的脚本不行
./kafka-server-stop.sh
No kafka server to stop
ps aux | grep kafka ，然后kill
2.4.4 测试
创建topic
yx@zook-1:~/server/kafka/bin$ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.81:2181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic test1
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.81:2181,192.168.4.21:2181,192.168.9.53:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-test
### 解释：
partitions指定topic分区数，replication-factor指定topic每个分区的副本数
partitions分区数:
partitions ：分区数，控制topic将分片成多少个log。可以显示指定，如果不指定则会使用broker(server.properties)中的num.partitions配置的数量
虽然增加分区数可以提供kafka集群的吞吐量、但是过多的分区数或者或是单台服务器上的分区数过多，会增加不可用及延迟的风险。因为多的分区数，意味着需要打开更多的文件句柄、增加点到点的延时、增加客户端的内存消耗。
分区数也限制了consumer的并行度，即限制了并行consumer消息的线程数不能大于分区数
分区数也限制了producer发送消息是指定的分区。如创建topic时分区设置为1，producer发送消息时通过自定义的分区方法指定分区为2或以上的数都会出错的；这种情况可以通过alter –partitions 来增加分区数。
replication-factor副本
replication factor 控制消息保存在几个broker(服务器)上，一般情况下等于broker的个数。
如果没有在创建时显示指定或通过API向一个不存在的topic生产消息时会使用broker(server.properties)中的default.replication.factor配置的数量
删除topic
删除topic
./kafka-topics.sh -delete -zookeeper 192.168.7.81:2181,192.168.4.21:2181,192.168.9.53:2181 -topic test
查看topic
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.7.81:2181,192.168.4.21:2181,192.168.9.53:2181
test - marked for deletion
test1
查看主题详细信息
./kafka-topics.sh --describe 192.168.7.81:2181,192.168.4.21:2181,192.168.9.53:2181 --topic my-test
查看my-test详细信息：
从第一排可以看到topic的名称，partition数量，副本数量。使用3份副本，就是保证数据的可用性，即使有两台broker服务器挂了，也能保证kafka的正常运行。从第二排开始，表格包含了五列，显示partition的情况，分别表示：topic名称、partition编号，此partions的leader broker编号，副本存放的broker编号，同步broker编号。因为我们开启了三个broker服务，对应的broker.id分别为0、1、2，而每个partion有三个副本，所以就有把所有的broker都使用了，只不过每个partition的leader不同。
生产者命令
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.4.21:9092 --topic my-test #
这个ip地址可以指定zookeeper集群当中的任意一个ip
生产者启动完毕之后，会卡在哪里，等你输入信息
如下图：
消费者命令
这个命令可以在其他zookeeper节点上面启动，
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.9.53:9092 --topic my-test
--from-beginning # 网上一些教程这里写的是2181端口，根本不行
#启动zookeeper
/home/yx/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
#启动kafka
cd /home/yx/server/kafka/bin/ && ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
2.5 kafka修改日志目录
https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/80063588
先停止kafka服务
然后 修改$KAFKA_HOME/bin/kafka-run-class.sh
定位到LOG_DIR
# Log directory to use
if [ "x$LOG_DIR" = "x" ]; then
LOG_DIR="$base_dir/logs"
fi
# 修改为如下
LOG_DIR=/data/kafka/log
# Log directory to use
if [ "x$LOG_DIR" = "x" ]; then
LOG_DIR="$base_dir/log"
fi
然后重启kafka，就可以了
四 kafka监控
https://www.cnblogs.com/dadonggg/p/8242682.html
4.1 下载一个软件-KafkaOffsetMonitor
KafkaOffsetMonitor是Kafka的一款客户端消费监控工具，用来实时监控Kafka服务的Consumer以及它们所在的Partition中的Offset，我们可以浏览当前的消费者组，并且每个Topic的所有Partition的消费情况都可以一目了然。
KafkaOffsetMonitor托管在Github上，可以通过Github下载。
下载地址：https://github.com/quantifind/KafkaOffsetMonitor/releases
4.2 写一个脚本
java -cp KafkaOffsetMonitor-assembly-0.2.0.jar \
com.quantifind.kafka.offsetapp.OffsetGetterWeb \
\--zk 192.168.7.81:2181,192.168.9.53:2181,192.168.4.21:2181 \
\--port 8089 \
\--refresh 10.seconds \
\--retain 1.days
4.3 运行脚本，去浏览器访问
192.168.7.81:8089
