kafka的安装和使用；kafka常用操作命令

kafka：基于发布/订阅的分布式消息系统、数据管道；最初用来记录活动数据--包括页面访问量（Page View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容和运营数据--服务器的性能数据（CPU、IO使用率、请求时间、服务日志等等数据)。Kafka是一个分布式流数据系统，使用Zookeeper进行集群的管理。kafka自己做为Broker Server

  • scala编写
  • 水平扩展
  • 高吞吐率

 

1、安装：

  • 下载：去官网 https://kafka.apache.org/downloads 下载二机制版本 https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/1.1.0/kafka_2.12-1.1.0.tgz

直接网页下载或者命令行下载 wget -c http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kafka/1.1.0/kafka_2.12-1.1.0.tgz

  • 解压：把二机制包放到某个linux centos机器下解压tar -zxvf kafka_2.12-1.1.0.tgz
  • 启动zk：kafka依赖zookeeper，需要先启动zookeeper。安装包自带zookeeper，可以直接启动，如果已经单独安装zookeeper的话，就不需要重启启动，如果需要再启动一个zookeeper，修改下zookeeper的配置文件，修改端口，不要造成端口冲突，zk的默认端口是2181。 启动命令： 
    bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
  • 启动kafka：需要先修改kafka配置文件：修改 kafka-server 的配置文件 config/server.properties，修改其中的broker.id和log位置。然后启动kafak服务。启动命令：bin/kafka-server-start.sh config/server.properties ，kafka默认端口9092。后台启动：bin/kafka-server-start.sh  -daemon config/server.properties。配置broker.id必须是一个整数，且不可以和其他的kafak代理节点的值重复，即每个kafka节点为一个broker，拥有唯一的id值。
broker.id=1
log.dir=/data/kafka/logs-1

  • 单机多BROKER 集群配置：新生成几个配置文件config/server1.properties、config/server2.properties。然后，修改里面的配置文件broker.id、 log.dir、  listeners分别指定不同的broker、日志文件位置、监听端口。然后分别使用这些配置文件启动即可。

2、使用：

  • 创建 TOPIC：使用 kafka-topics.sh 创建单分区单副本的 topic test：

    bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

　　查看 topic 列表：

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

 

  • 产生消息：使用 kafka-console-producer.sh 发送消息：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

　　向test发送一条包含key的消息：echo '00000,{"name":"Steve", "title":"Captain America"}' | kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092  --topic test --property parse.key=true --property key.separator=,
　　向test发送一条消息：　echo "The first record" | kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

 

 

  • 消费消息：使用 kafka-console-consumer.sh 接收消息并在终端打印：

    bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

    或者
    bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning
       将消息的key也输出
     
       kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test  --from-beginning  --property print.key=true  --property key.separator=,



     
  • 查看consumer group列表，使用--list参数：bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server host:9092 --list 
    查看特定consumer group 详情，使用--group与--describe参数
    bin/kafka-consumer-groups.sh  --bootstrap-server HOST:9292 --group YOUR_GROUP_ID --describe
  • 看指定topic上每个partition的offset,是用于查看指定topic上相应分区的消息数，并不是consumer消费的偏移量
    bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list host:9092 --topic topic

  • 查看描述 TOPICS 信息

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic test

3、错误处理：Caused by: java.net.UnknownHostException: hostname: unknown error

在/etc/hosts里添加下hostname和127.0.0.1的映射就可以了：比如 127.0.0.1  localhost

 

启动时错误：[2018-05-14 21:40:33,305] ERROR There was an error in one of the threads during logs loading: kafka.common.KafkaException: Found directory /home/admin/kafka_2.12-1.1.0/bin, 'bin' is not in the form of topic-partition or topic-partition.uniqueId-delete (if marked for deletion).

错误原因：server.properties里的配置log.dir路径不对

 

4、认证和加密

使用ssl加密和认证，这样使用kafka的时候，必须使用证书进行连接

https://blog.csdn.net/Regan_Hoo/article/details/78770058

https://apereo.github.io/cas/4.0.x/installation/JAAS-Authentication.html#jaas-configuration-file

 

python客户端使用方法

1、首先安装客户端：pip install kafka-python [--user]  ：https://github.com/dpkp/kafka-python

2、注意mac和部分linux使用kafka-pyhton，需要指定api_version，参考：https://github.com/dpkp/kafka-python/issues/1308 和 https://github.com/dpkp/kafka-python/pull/1411，正确用法：api_version可以先不指定，不行的话再指定

#! /usr/bin/env python

import time
from kafka import KafkaProducer

producer=KafkaProducer(bootstrap_servers="10.5.9.6:9092")
i=0
while True:
    ts = int(time.time()*1000)
    producer.send("test",value=str(i),key=str(i),timestamp_ms=ts,partition= 0)

　　　　#第1个参数为 topic名称，必须指定

　　　　#key ： 键，必须是字节字符串，可以不指定（但key和value必须指定1个），默认为None

　　　　#value ： 值，必须是字节字符串，可以不指定（但key和value必须指定1个），默认为None

　　　　#partition ： 指定发送的partition，由于kafka默认配置1个partition，固为0


    producer.flush()
    print i
    i=i+1
    time.sleep(1)

 

#! /usr/bin/env python
from kafka import KafkaConsumer

consumer=KafkaConsumer("test",bootstrap_servers=["10.5.9.6:9092"])
# consumer=KafkaConsumer("test",group_id='test_group',bootstrap_servers=["10.5.9.6:9092"],consumer_timeout_ms=1000) # 为topic：test创建group：test_group
# topic可以写到KafkaConsumer的参数里，也可以是下面的写法。group_id:指定此消费者实例属于的组名;若不指定 consumer_timeout_ms，默认一直循环等待接收，若指定，则超时返回，不再等待.consumer_timeout_ms ： 毫秒数
# consumer.subscribe(pattern= '^my.*') 使用正则表达式订阅多个topic
# consumer.subscribe(topics= ['my_topic', 'topic_1']) 订阅多个topic
for message in consumer:
    print message

 

注意config/config/server.properties,一定要设置为本机的大网IP，不然其他机器的producer和consumer无法访问这个机器的broker，参见参考4的说明

 

 

Kafka架构

术语：

  • Broker

    Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker。可以在一个机器上部署多个broker，也可以在不同的机器上部署多个broker。物理概念，指服务于Kafka的一个node。

  • Topic：可以理解为是一个queue序列

    每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic 的 消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

  • Partition

    Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition。是Kafka下数据存储的基本单元。同一个topic的数据，会被分散的存储到多个partition中，这些partition可以在同一台机器上，也可以是在多台机器上。为了做到均匀分布，通常partition的数量通常是Broker Server数量的整数倍。

  • Producer

    负责发布消息到Kafka broker

  • Consumer

    消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

  • Consumer Group

    每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则会创建默认的group）。同样是逻辑上的概念，是Kafka实现单播和广播两种消息模型的手段。同一个topic的数据，会广播给不同的group；同一个group中的worker，只有一个worker能拿到这个数据。换句话说，对于同一个topic，每个group都可以拿到同样的所有数据，但是数据进入group后只能被其中的一个worker消费。group内的worker可以使用多线程或多进程来实现，也可以将进程分散在多台机器上，worker的数量通常不超过partition的数量，且二者最好保持整数倍关系，因为Kafka在设计时假定了一个partition只能被一个worker消费（同一group内）。

    为了便于实现MQ中的多播，重复消费等引入的概念。如果ConsumerA以及ConsumerB同在一个UserGroup，那么ConsumerA消费的数据ConsumerB就无法消费了。

    即：所有usergroup中的consumer使用一套offset。



  • 什么是消费者组（Consumer Group）

    consumer group是kafka提供的可扩展且具有容错性的消费者机制。既然是一个组，那么组内必然可以有多个消费者或消费者实例(consumer instance)，它们共享一个公共的ID，即group ID。组内的所有消费者协调在一起来消费订阅主题(subscribed topics)的所有分区(partition)。当然，每个分区只能由同一个消费组内的一个consumer来消费。理解consumer group记住下面这三个特性就好了：

    1）consumer group下可以有一个或多个consumer instance，consumer instance可以是一个进程，也可以是一个线程
    2）group.id是一个字符串，唯一标识一个consumer group
    3）consumer group下订阅的topic下的每个分区只能分配给某个group下的一个consumer(当然该分区还可以被分配给其他group)

  • Offset

    Offset专指Partition以及User Group而言，记录某个user group在某个partiton中当前已经消费到达的位置。

  • 查看group信息：test1234、test_group是主动创建的

./bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list 

  • group如何创建？cousumer消费时，为topic指定group名字，就会创建相应的group
  • 一个topic可以同属于多个group，topic会广播给所有包含它的group
  • 一个group可以包含多个topic，这个group会收到所有它包含的topic的信息
  • 属于同一个group的多个客户端（或者线程、进程），其中只有一个可以收到相同topic的信息，其他收不到
  • 默认从上次的最后一次消费继续消费（这样保证不会重复消费），也可以通过设置从头开始消费
  • 一个topic中partition的数量，就是每个user group中消费该topic的最大并行度数量。

 

Python Kafka的几个客户端对比基准测试：https://www.ctolib.com/topics-103354.html

 

kafka-python文档地址：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaConsumer.html

使用参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/38330574

更多操作kafka的python三方包比较参考：https://github.com/muscledreamer/Kafka_Demo

 

查看Topic的分区和副本情况
命令：

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 127.0.0.1:2181  --topic test0

运行结果：

Topic:test0   PartitionCount:16       ReplicationFactor:3     Configs:

       Topic: test0  Partition: 0    Leader: 0       Replicas: 0,2,1 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 1    Leader: 1       Replicas: 1,2,0 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 2    Leader: 2       Replicas: 2,0,1 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 3    Leader: 1       Replicas: 1,2,0 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 4    Leader: 2       Replicas: 2,0,1 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 5    Leader: 0       Replicas: 0,1,2 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 6    Leader: 1       Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 7    Leader: 2       Replicas: 2,1,0 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 8    Leader: 2      Replicas: 2,0,1 Isr: 0,1,2

       Topic: test0  Partition: 9    Leader: 0       Replicas: 0,2,1 Isr: 0,1,2

       Topic: test0  Partition: 10   Leader: 1       Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 11   Leader: 2       Replicas: 2,1,0 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 12   Leader: 0       Replicas: 0,2,1 Isr: 0,1,2

       Topic: test0  Partition: 13   Leader: 1       Replicas: 1,0,2 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 14   Leader: 2       Replicas: 2,1,0 Isr: 1,0,2

       Topic: test0  Partition: 15   Leader: 0       Replicas: 0,1,2 Isr: 0,1,2

 

结果分析：

第一行显示partitions的概况，列出了Topic名字，partition总数，存储这些partition的broker数

以下每一行都是其中一个partition的详细信息：

leader

是该partitons所在的所有broker中担任leader的broker id，每个broker都有可能成为leader

replicas

显示该partiton所有副本所在的broker列表，包括leader，不管该broker是否是存活，不管是否和leader保持了同步。

isr

in-sync replicas的简写，表示存活且副本都已同步的的broker集合，是replicas的子集

举例：

比如上面结果的第一行：Topic: test0  Partition:0    Leader: 0       Replicas: 0,2,1 Isr: 1,0,2

Partition: 0

该partition编号是0

Replicas: 0,2,1

代表partition0 在broker0，broker1，broker2上保存了副本

Isr: 1,0,2

代表broker0，broker1，broker2都存活而且目前都和leader保持同步

Leader: 0

代表保存在broker0，broker1，broker2上的这三个副本中，leader是broker0

leader负责读写，broker1、broker2负责从broker0同步信息，平时没他俩什么事

当producer发送一个消息时，producer自己会判断发送到哪个partiton上，如果发到了partition0上，消息会发到leader，也就是broker0上，broker0处理这个消息，broker1、broker2从broker0同步这个消息

如果这个broker0挂了，那么kafka会在Isr列表里剩下的broker1、broker2中选一个新的leader

Kafka入门之六:Kafka的Consumer实验：https://blog.yaodataking.com/2016/11/13/kafka-6/

 

参考：

1、http://www.54tianzhisheng.cn/2018/01/04/Kafka/

2、http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1

3、http://www.infoq.com/cn/profile/%E9%83%AD%E4%BF%8A

4、https://blog.csdn.net/cysdxy/article/details/52337364

5、https://www.jianshu.com/p/51a6789b9d39

6、https://www.jianshu.com/p/ede62642a438

7、http://windrocblog.sinaapp.com/?p=1860

8、https://blog.csdn.net/weixin_40596016/article/details/79562023

9、http://alexstocks.github.io/html/kafka.html

posted @ 2018-05-09 11:40  脚本小娃子  阅读(10822)  评论(1)  编辑  收藏  举报