标签：同步 消费 blog zoo.cfg cer 3.0 rds linu create
上一篇分享了单节点伪分布式集群搭建方法，本篇来分享一下多节点分布式集群搭建方法。多节点分布式集群结构如下图所示：
为了方便查阅，本篇将和上一篇一样从零开始一步一步进行集群搭建。
一、安装Jdk
具体安装步骤可参考 linux安装jdk。
二、安装与配置zookeeper
下载地址：https://www-us.apache.org/dist/zookeeper/stable/
下载二进制压缩包 zookeeper-3.4.14.tar.gz，然后上传到linux服务器指定目录下，本次上传目录为 /software ，然后执行如下命令安装：
cd /software
tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz
mv zookeeper-3.4.14 /usr/local/zookeeper
cd /usr/local/zookeeper/conf
mv zoo_sample.cfg zoo1.cfg
编辑 zoo1.cfg ,配置相关参数如下：
tickTime=2000
initLimit=5
syncLimit=2
dataDir=/usr/local/zookeeper/data/zookeeper1
clientPort=2181
server.1=192.168.184.128:2888:3888
server.2=192.168.184.128:2889:3889
server.3=192.168.184.128:2890:3890
其中：
tickTime ：Zookeeper最小的时间单位，用于丈量心跳和超时时间，一般设置默认值2秒；
initLimit ：指定follower节点初始时连接leader节点的最大tick此处，设置为5，表示follower必须在 5xtickTime 即10秒内连接上leader,否则视为超时；
syncLimit ：设定follower节点与leader节点进行同步的最大时间，设置为2，表示最大时间为 2xtickTime 即4秒时间；
dataDir ：Zookeeper会在内存中保存系统快照，并定期写入该路径指定的文件夹中，生产环境需要特别注意该文件夹的磁盘占用情况；
clientPort ：Zookeeper监听客户端连接的端口号，默认为2181，同一服务器上不同实例之间应该有所区别；
server.X=host:port1:port2 :此处X的取值范围在1~255之间，必须是全局唯一的且和myid文件中的数字对应（myid文件后面说明）,host是各个节点的主机名，port1通常是2888，用于使follower节点连接leader节点，port2通常是3888，用于leader选举，zookeeper在不同服务器上的时候，不同zookeeper服务器的端口号可以重复，在同一台服务器上的时候需要有所区别。
1.配置zoo.cfg文件
单节点安装zookeeper的时候，仅有一份zoo.cfg文件，多节点安装的时候，每个zookeeper服务器就应该有一个zoo.cfg配置文件。如果在一台服务器安装zookeeper多实例集群，则需要在conf目录下分别配置每个实例的zoo.cfg，同时创建每个zookeeper实例自己的数据存储目录。本次在一台服务器上配置多个zookeeper实例，执行如下命令创建数据存储目录并复制配置文件：
mkdir -p /usr/local/zookeeper/data/zookeeper1 mkdir -p /usr/local/zookeeper/data/zookeeper2 mkdir -p /usr/local/zookeeper/data/zookeeper3 cd /usr/local/zookeeper/conf/ cp zoo1.cfg zoo2.cfg cp zoo1.cfg zoo3.cfg
复制后分别修改 zoo2.cfg , zoo3.cfg 中的配置，修改后的配置如下：
zoo1.cfg的配置如下:
zoo2.cfg的配置如下:
zoo3.cfg中的配置如下：
2.myid文件创建与配置
前面提到zoo.cfg文件中的server.X中的X应该与myid中的数字相对应。除此之外，myid文件必须存放在每个zookeeper实例的data目录下，对应本次安装应该位于 /usr/local/zookeeper/data/zookeeper1，2,3 目录下，执行如下命令进行配置：
echo ‘1‘ > /usr/local/zookeeper/data/zookeeper1/myid
echo ‘2‘ > /usr/local/zookeeper/data/zookeeper2/myid
echo ‘3‘ > /usr/local/zookeeper/data/zookeeper3/myid
3.启动zookeeper服务器
使用如下命令启动zookeeper集群:
cd /usr/local/zookeeper/bin/
./zkServer.sh start ../conf/zoo1.cfg
./zkServer.sh start ../conf/zoo2.cfg
./zkServer.sh start ../conf/zoo3.cfg
启动后，使用如下命令查看集群状态:
cd /usr/local/zookeeper/bin/
./zkServer.sh status ../conf/zoo1.cfg ./zkServer.sh status ../conf/zoo2.cfg ./zkServer.sh status ../conf/zoo3.cfg
回显信息如下：
可以看到有两个follower节点，一个leader节点。
三、安装与配置kafka集群
下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html
1.数据目录和配置文件创建
目前最新版本是2.2.0,本次下载2.1.1版本的安装包，然后上传压缩包到服务器指定目录，本次上传目录为 /software ，然后执行以下命令进行安装:
tar -zxvf kafka_2.12-2.1.1.tgz
mv kafka_2.12-2.1.1 /usr/local/kafka
mkdir -p /usr/local/kafka/logs/kafka1
mkdir -p /usr/local/kafka/logs/kafka2
mkdir -p /usr/local/kafka/logs/kafka3
cd /usr/local/kafka/config/
mv server.properties server1.properties
cp server1.properties server2.properties
cp server1.properties server3.properties
通过执行上面的命令，我们在 /usr/local/kafka/logs 文件夹中创建了 kafka1,kafka2,kafka3 三个文件夹用于存放三个kafka实例的数据，同时在 /usr/local/kafka/config/ 文件夹下复制了三份 server.properties 文件分别用于配置各个kafka实例。
2.配置属性文件
接下来分别配置三个 server.properties 文件，主要配置参数如下：
broker.id=1 ：设置kafka broker的id，本次分别为1,2,3；
delete.topic.enable=true :开启删除topic的开关；
listeners=PLAINTEXT://192.168.184.128:9092 ：设置kafka的监听地址和端口号，本次分别设置为9092,9093,9094；
log.dirs=/usr/local/kafka/logs/kafka1 ：设置kafka日志数据存储路径；
zookeeper.connect=192.168.184.128:2181,192.168.184.128:2182,192.168.184.128:2183 ：设置kafka连接的zookeeper访问地址,集群环境需要配置所有zookeeper的访问地址;
unclean.leader.election.enable=false ：为true则代表允许选用非isr列表的副本作为leader，那么此时就意味着数据可能丢失，为false的话，则表示不允许，直接抛出NoReplicaOnlineException异常，造成leader副本选举失败。
zookeeper.connection.timeout.ms=6000 ：设置连接zookeeper服务器超时时间为6秒。
配置完成后，各个配置文件中配置如下:
server1.properties配置：
server2.properties配置：
server3.properties配置:
3.启动kafka
通过如下命令启动kafka集群:
cd /usr/local/kafka/bin/
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server1.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server2.properties
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server3.properties
使用 java的命令jps来查看kafka进程:jps |grep -i kafka
说明kafak启动正常，至此kafka集群搭建完成。本次使用一台服务器作为演示，如果需要在多个服务器上配置集群，配置方法和以上类似，只是不需要像上面那样配置多个数据目录和配置文件，每台服务器的配置保持相同，并且注意在防火墙配置端口号即可。
四、测试
1.topic创建与删除
首先创建一个测试topic，名为testTopic，为了充分利用3个实例（服务器节点），创建3个分区，每个分区都分配3个副本，命令如下：
cd /usr/local/kafka/bin/
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.184.128:2181 192.168.184.128:2182 192.168.184.128:2183 --create --topic testTopic --partitions 3 --replication-factor 3
回显 Created topic "testTopic". 则表明testTopic创建成功。执行如下命令进行验证并查看testTopic的信息:
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.184.128:2181 192.168.184.128:2182 192.168.184.128:2183 --list testTopic
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.184.128:2181 192.168.184.128:2182 192.168.184.128:2183 --describe --topic testTopic
以上几条命令回显信息如下：
接下来测试topic删除，使用如下命令进行删除:
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.184.128:2181 192.168.184.128:2182 192.168.184.128:2183 --delete --topic testTopic
执行该条命令后，回显信息如下：
可以看到，testTopic已经被标记为删除，同时第二行提示表明当配置了 delete.topic.enable 属性为 true 的时候topic才会删除，否则将不会被删除，本次安装的时候该属性设置的值为 true 。
2.测试消息发送与消费
首先使用第一步topic创建命令，先创建testTopic这个topic，然后进行消息发送与消费测试。
控制台测试消息发送与消费需要使用kafka的安装目录 /usr/local/kafka/bin 下的 kafka-console-producer.sh 来发送消息，使用 kafka-console-consumer.sh 来消费消息。因此本次打开两个控制台，一个用于执行 kafka-console-producer.sh来发送消息，另一个用于执行 kafka-console-consumer.sh 来消费消息。
消息发送端命令:
cd /usr/local/kafka/bin
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.184.128:9092,192.168.184.128:9093,192.168.184.128:9094 --topic testTopic
消息接收端命令:
cd /usr/local/kafka/bin
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.184.128:9092,192.168.184.128:9093,192.168.184.128:9094 --topic testTopic --from-beginning
当发送端和接收端都登录后，在发送端输入需要发送的消息并回车，在接收端可以看到刚才发送的消息：
发送端：
接收端：
以上就是简单地生产消息与消费消息的测试，在测试消费消息的时候时候，命令里边加了个参数 --from-beginning 表示接收该topic从创建开始的所有消息。
3.生产者吞吐量测试
对于任何一个消息引擎而言，吞吐量是一个至关重要的性能指标。对于Kafka而言，它的吞吐量指每秒能够处理的消息数或者字节数。kafka为了提高吞吐量，采用追加写入方式将消息写入操作系统的页缓存，读取的时候从页缓存读取，因此它不直接参与物理I/O操作，同时使用以sendfile为代表的零拷贝技术进行数据传输提高效率。
kafka提供了 kafka-producer-perf-test.sh 脚本用于测试生产者吞吐量，使用如下命令启动测试：
cd /usr/local/kafka/bin
./kafka-producer-perf-test.sh --topic testTopic --num-records 50000 --record-size 200 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=192.168.184.128:9092,192.168.184.128:9093,192.168.184.128:9094 acks=-1
以上回显信息表明这台服务器上每个producer每秒能发送6518个消息，平均吞吐量是1.24MB/s，平均延迟2.035秒，最大延迟3.205秒，平均有50%的消息发送需要2.257秒，95%的消息发送需要3.076秒，99%的消息发送需要3.171秒，99.9%的消息发送需要3.205秒。
4.消费者吞吐量测试
与生产者吞吐量测试类似，kafka提供了 kafka-consumer-perf-test.sh 脚本用于消费者吞吐量测试，可以执行以下命令进行测试：
cd /usr/local/kafka/bin
./kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list 192.168.184.128:9092,192.168.184.128:9093,192.168.184.128:9094 --messages 50000 --topic testTopic
以上是测试50万条消息的consumer吞吐量，结果表明该consumer在1秒总共消费了9.5366MB消息。
以上就是kafka集群的搭建以及测试，如有错误之处，烦请指正。
参考资料：《Apache kafka实战》
标签：同步 消费 blog zoo.cfg cer 3.0 rds linu create
原文地址：https://www.cnblogs.com/fengweiweicoder/p/10841637.html
