Kafka 简介、应用场景及集群搭建与测试

一、Kafka 简介

Apache Kafka 是一款分布式发布 - 订阅消息系统，由 LinkedIn 公司在 2010 年贡献给 Apache 基金会，并成为顶级开源项目。它有着独特的定位与特点，是一种快速、可扩展，且内在设计就是分布式、分区的以及可复制的提交日志服务。需要注意的是，Kafka 并未遵循 JMS 规范，仅提供发布和订阅这一通讯方式。其官方中文网站为 http://kafka.apachecn.org/quickstart.html，方便大家进一步了解相关信息。

（一）Kafka 的优点

高吞吐量、低延迟：Kafka 具备强大的消息处理能力，每秒能够处理几十万条消息，并且其延迟极低，最低可达到几毫秒。每个 topic（主题）可以划分成多个 partition（分区），consumer group（消费者组）能够对 partition 进行 consume（消费）操作，以此来实现高效的数据流转。
可扩展性：Kafka 集群支持热扩展，这意味着在不影响现有业务运行的情况下，可以方便地增加节点，以应对不断增长的数据量和业务需求。
持久性、可靠性：消息会被持久化存储到本地磁盘，同时还支持数据备份，从而有效防止数据丢失，保障了数据的安全性和完整性，为各类对数据可靠性要求较高的应用场景提供了有力支撑。
容错性：允许集群中节点出现故障，若副本数量设定为 n，则可以允许 n - 1 个节点失败，这种容错机制使得 Kafka 集群在面对部分节点异常时，依然能够稳定地提供服务。
高并发：能够支持数千个客户端同时进行读写操作，很好地满足了大规模并发业务场景下的数据交互需求。

（二）Kafka 的存储策略

以 topic 管理消息：Kafka 以 topic 来进行消息管理，每个 topic 包含多个 partition，每个 partition 对应一个逻辑 log，该逻辑 log 由多个 segment 组成，以此构建起层次分明的消息存储结构。
消息定位机制：每个 segment 中存储多条消息，消息的 id 由其逻辑位置决定，通过消息 id 可直接定位到消息的存储位置，避免了额外的 id 到位置的映射操作，提高了消息查找和读取的效率。
内存索引机制：每个 part 在内存中对应一个 index，用于记录每个 segment 中的第一条消息偏移，方便在处理消息时快速定位到相应 segment 的起始位置。
消息分布与写入规则：发布者发到某个 topic 的消息会被均匀地分布到多个 partition 上（也可根据用户指定的路由规则进行分布）。broker 收到发布消息后，会往对应 partition 的最后一个 segment 上添加该消息。当某个 segment 上的消息条数达到配置值，或者消息发布时间超过规定值时，segment 上的消息会被 flush（刷新）到磁盘，只有 flush 到磁盘上的消息订阅者才能订阅到。而且当 segment 达到一定的大小后，将不会再往该 segment 写数据，broker 会创建新的 segment 继续存储消息。

（三）Kafka 的相关名词解释

Broker：即 Kafka 节点，一个 Kafka 节点就是一个 broker，多个 broker 可以组成一个 Kafka 集群，共同承担消息的处理和存储等任务。
Topic：代表一类消息，可理解为消息存放的目录，也就是主题。例如 page view 日志、click 日志等都能以 topic 的形式存在，Kafka 集群能够同时负责多个 topic 的分发工作。
Message：是 Kafka 中最基本的传递对象，承载着实际需要传递的数据内容。
Partition：为 topic 物理上的分组，一个 topic 可以分为多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列，有助于提高消息处理的并行度和效率。
Segment：partition 物理上由多个 segment 组成，每个 Segment 存储着 message 信息，是消息存储的具体单元。
Producer：指生产者，负责生产 message 并发送到 topic，是消息流入 Kafka 系统的源头。
Consumer：即消费者，通过订阅 topic 来消费 message，在实际运行中可以作为一个线程来执行消费操作。
Consumer Group：消费者组，一个 Consumer Group 包含多个 consumer，组内的消费者可以协同工作，共同消费 topic 中的消息，实现负载均衡和消息的灵活分配。
Offset：偏移量，可简单理解为消息 partition 中的索引，用于记录消费者消费消息的位置，方便实现消息的顺序消费以及断点续传等功能。

二、Zookeeper 集群环境搭建

（一）安装 JDK 1.8 环境

在每台服务器节点上安装 JDK 1.8 环境，安装完成后使用 java -version 命令进行测试，确保 JDK 环境安装正确且可正常使用。

（二）安装 Zookeeper

下载并安装 Zookeeper 安装包：
通过如下命令下载 Zookeeper 安装包（以 Zookeeper 3.9.3 版本为例）：

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.9.3/apache-zookeeper-3.9.3-bin.tar.gz

解压安装包：
使用以下命令解压下载好的安装包：

tar -zxvf apache-zookeeper-3.9.3.tar.gz

重命名：
将解压后的文件夹重命名为 zookeeper，方便后续操作和管理，命令如下：

mv apache-zookeeper-3.9.3 zookeeper

注意：Zookeeper 从 3.5 版本以后，命名规则有所改变。形如 apache-zookeeper-3.5.5.tar.gz 的是未编译的包，而 apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz 这样命名的才是已编译的包。

（三）搭建 Zookeeper 集群环境

修改配置文件：
首先进入配置文件所在目录，然后将示例配置文件 zoo_sample.cfg 重命名为 zoo.cfg，并对其进行修改。具体操作如下：

cd /usr/local/zookeeper/confmv zoo_sample.cfg zoo.cfgvi zoo.cfg

修改内容主要有两处：

• 设置 dataDir 参数，指定 Zookeeper 存储数据的目录，例如：dataDir=/usr/local/zookeeper/data（同时需要在 Zookeeper 中创建 data 目录）。
• 在文件最后面添加集群节点信息，格式如下：

server.0=192.168.2.208:2888:3888server.1=192.168.2.216:2888:3888server.2=192.168.2.202:2888:3888

创建服务器标识：

• 创建用于存放服务器标识的文件夹 data：

mkdir data

• 创建文件 myid 并填写相应内容（内容为服务器标识，如当前节点为 0，则填写 0）：

vi myid

复制 Zookeeper：
将配置好的 zookeeper 目录复制到其他相关服务器节点（如 192.168.2.216 和 192.168.2.202），同时复制 /etc/profile 文件。并且要将 192.168.2.216、192.168.2.202 中的 myid 文件里的值分别修改为 1 和 2（修改路径为 vi /usr/local/zookeeper/data/myid）。
关闭防火墙：
在每台服务器节点上关闭防火墙，以避免防火墙规则对 Zookeeper 集群通信造成干扰，执行命令如下：

systemctl stop firewalld.service

添加环境变量：
在系统环境中添加 Zookeeper 的环境变量，编辑 /etc/profile 文件，添加如下内容：

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeperexport PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf

启动 Zookeeper：
进入 Zookeeper 的启动脚本所在路径 /usr/local/zookeeper/bin，执行启动命令：

zkServer.sh start

需要注意的是，集群中的每台机器都要执行此启动操作。启动后，可以通过 zkServer.sh status 命令在三个节点上检验 Zookeeper 的运行模式（会有一个 leader 和两个 follower）。

三、Kafka 集群环境搭建

（一）下载与解压 Kafka 压缩包

在 3 台虚拟机上均执行以下操作，先进入 /usr/local/ 目录，下载 Kafka 压缩包（以 Kafka 3.9.0 版本为例），然后解压并重命名：

cd /usr/local/wget https://downloads.apache.org/kafka/3.9.0/kafka_2.12-3.9.0.tgztar -zxvf kafka_2.12-3.9.0.tgzmv kafka_2.12-3.9.0 kafka

（二）修改配置文件

分别在不同的虚拟机上，根据其自身的 IP 地址对 ./kafka/config/server.properties 文件进行修改，具体如下：
对于 192.168.2.208 这台虚拟机：

broker.id=0listeners=PLAINTEXT://192.168.2.208:9092zookeeper.connect=192.168.2.208:2181,192.168.2.216:2181,192.168.2.202:2181

对于 192.168.2.216 这台虚拟机：

broker.id=1listeners=PLAINTEXT://192.168.2.216:9092zookeeper.connect=192.168.2.208:2181,192.168.2.216:2181,192.168.2.202:2181

对于 192.168.2.202 这台虚拟机：

broker.id=2listeners=PLAINTEXT://192.168.2.202:9092zookeeper.connect=192.168.2.208:2181,192.168.2.216:2181,192.168.2.202:2181

（三）配置系统环境变量

编辑 /etc/profile 文件，在文件最下方添加 Kafka 路径相关的环境变量，内容如下：

export KAFKA_HOME=/usr/local/kafkaexport PATH=${ KAFKA_HOME}/bin:$PATH

添加完成后，执行 source /etc/profile 命令使修改后的环境变量生效。

四、Kafka 集群环境测试

（一）启动 Zookeeper 程序并查看状态

在 3 台虚拟机上分别开启 Zookeeper 程序：

/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start

启动成功后，通过以下命令查看 Zookeeper 集群的状态：

/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status

若出现 Mode:follower或是 Mode:leader，则代表 Zookeeper 启动成功。

（二）启动 Kafka 程序并检查启动情况

在后台开启 3 台虚拟机的 Kafka 程序（先进入 /usr/local/kafka 目录）：

./bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

-daemon 参数表示 Kafka 服务器将在后台运行，不会占用当前的终端会话。启动后，可以通过 ps aux | grep ‘kafka’ 命令查看 Kafka 是否启动成功。

（三）创建 topic 并进行消息发送与消费测试

创建 topic：
在其中一台虚拟机（如 192.168.2.208）上创建 topic，执行命令如下：

/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.2.208:9092 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test

各参数含义如下：

• –create：指定正在创建一个新的主题。
• –bootstrap-server：9092：指定 kafka 实例的地址。
• –replication-factor 1：每个分区的复制因子为 1，即每个分区将有一个副本。
• -partitions：指定 topic 分区主体一共有多少个。
• –topic：指定 topic 主体名称。
  查看 topic 信息：
  通过以下命令查看创建的 topic 信息：

./bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.2.208:9092

发送消息：
在 192.168.2.208 这台虚拟机上发送一些消息到创建的 topic 中，执行命令如下：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.2.208:9092 --topic test

消费消息：
在另一台虚拟机（如 192.168.2.216）上启动一个 consumer（消费者）来消费消息，执行命令如下：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.2.216:9092 --topic test --from-beginning

通过以上一系列的操作，完成了从 Zookeeper 集群环境搭建、Kafka 集群环境搭建到最终的集群环境测试，能够验证 Kafka 集群是否可以正常工作，实现消息的生产与消费等功能。