Kafka 运维手册
Apache Kafka - 简介
在大数据中，使用了大量的数据。 关于数据，我们有两个主要挑战。第一个挑战是如何收集大量的数据，第二个挑战是分析收集的数据。 为了克服这些挑战，您必须需要一个消息系统。
Kafka专为分布式高吞吐量系统而设计。 Kafka往往工作得很好，作为一个更传统的消息代理的替代品。 与其他消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置分区，复制和固有的容错能力，这使得它非常适合大规模消息处理应用程序。
什么是消息系统？
消息系统负责将数据从一个应用程序传输到另一个应用程序，因此应用程序可以专注于数据，但不担心如何共享它。 分布式消息传递基于可靠消息队列的概念。 消息在客户端应用程序和消息传递系统之间异步排队。 有两种类型的消息模式可用 - 一种是点对点，另一种是发布 - 订阅(pub-sub)消息系统。 大多数消息模式遵循 pub-sub 。
点对点消息系统
在点对点系统中，消息被保留在队列中。 一个或多个消费者可以消耗队列中的消息，但是特定消息只能由最多一个消费者消费。 一旦消费者读取队列中的消息，它就从该队列中消失。 该系统的典型示例是订单处理系统，其中每个订单将由一个订单处理器处理，但多个订单处理器也可以同时工作。 下图描述了结构。
point_to_point_messaging_system.jpg
发布 - 订阅消息系统
在发布 - 订阅系统中，消息被保留在主题中。 与点对点系统不同，消费者可以订阅一个或多个主题并使用该主题中的所有消息。 在发布 - 订阅系统中，消息生产者称为发布者，消息使用者称为订阅者。 一个现实生活的例子是Dish电视，它发布不同的渠道，如运动，电影，音乐等，任何人都可以订阅自己的频道集，并获得他们订阅的频道时可用。
publish_subscribe_messaging_system.jpg
什么是Kafka？
Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在群集内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。
好处
以下是Kafka的几个好处 -
1.可靠性 - Kafka是分布式，分区，复制和容错的。
2.可扩展性 - Kafka消息传递系统轻松缩放，无需停机。
3.耐用性 - Kafka使用分布式提交日志，这意味着消息会尽可能快地保留在磁盘上，因此它是持久的
Kafka非常快，并保证零停机和零数据丢失。
用例
Kafka可以在许多用例中使用。 其中一些列出如下 -
1.指标 - Kafka通常用于操作监控数据。 这涉及聚合来自分布式应用程序的统计信息，以产生操作数据的集中馈送。
2.日志聚合解决方案 - Kafka可用于跨组织从多个服务收集日志，并使它们以标准格式提供给多个服务器。
3.流处理 - 流行的框架(如Storm和Spark Streaming)从主题中读取数据，对其进行处理，并将处理后的数据写入新主题，供用户和应用程序使用。 Kafka的强耐久性在流处理的上下文中也非常有用。
需要kafka
Kafka是一个统一的平台，用于处理所有实时数据Feed。 Kafka支持低延迟消息传递，并在出现机器故障时提供对容错的保证。 它具有处理大量不同消费者的能力。 Kafka非常快，执行2百万写/秒。 Kafka将所有数据保存到磁盘，这实质上意味着所有写入都会进入操作系统(RAM)的页面缓存。 这使得将数据从页面缓存传输到网络套接字非常有效。
Apache Kafka的一个关键依赖是Apache Zookeeper，它是一个分布式配置和同步服务。 Zookeeper是Kafka代理和消费者之间的协调接口。 Kafka服务器通过Zookeeper集群共享信息。 Kafka在Zookeeper中存储基本元数据，例如关于主题，代理，消费者偏移(队列读取器)等的信息。
由于所有关键信息存储在Zookeeper中，并且它通常在其整体上复制此数据，因此Kafka代理/ Zookeeper的故障不会影响Kafka集群的状态。 Kafka将恢复状态，一旦Zookeeper重新启动。 这为Kafka带来了零停机时间。 Kafka代理之间的领导者选举也通过使用Zookeeper在领导者失败的情况下完成。
Apache Kafka -应用
启动服务器
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
关闭服务器
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-server-stop.sh
创建Topic
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
列出所有Topic：
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-topics.sh -list -zookeeper 127.0.0.1:2181
启动Producer并发送消息：
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
启动Consumer并接收消息：
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic test --from-beginning
服务器部署的Kafka 应用说明：
10.101.96.11:9092,（测试环境地址）
10.100.96.11:9092,（测试环境地址）
10.100.96.13:9092,（测试环境地址）
10.100.96.14:9092（测试环境地址）
Kafka 在服务器上的目录地址
/usr/local/kafka/kafka_2.12-0.11.0.0
Kafka 仪表盘地址
zookeeper 地址：
10.101.96.11:2181,
10.100.96.11:2181,
10.100.96.13:2181
Kafka 配置文件详解：
在kafka/config/目录下面有3个配置文件：
producer.properties
consumer.properties
server.properties
1.producer.properties:生产端的配置文件
#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092
#生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略（或者说压缩算法）来压缩。消息被压缩后发送到broker集群，
#而broker集群是不会进行解压缩的，broker集群只会把消息发送到消费者集群，然后由消费者来解压缩。
#是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codec=none
#指定序列化处理类，消息在网络上传输就需要序列化，它有String、数组等许多种实现。
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
#如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
#如果上面启用了压缩，那么这里就需要设置
#compressed.topics=
#这是消息的确认机制，默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数，有三个值，分别代表：
#（1）不在乎是否写入成功；
#（2）写入leader成功；
#（3）写入leader和所有副本都成功；
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失，至少要设置为1，也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1，分别代表3种状态：
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后，就认为发送成功了，这是第1种情况；
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后，并且消息被写入到本地文件，才认为发送成功，这是第二种情况；#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了，
#而且其所有的分区的副本数也都同步好了，才会被认为发动成功，这是第3种情况。
request.required.acks=0
#broker必须在该时间范围之内给出反馈，否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms=10000
#生产者将消息发送到broker，有两种方式，一种是同步，表示生产者发送一条，broker就接收一条；
#还有一种是异步，表示生产者积累到一批的消息，装到一个池子里面缓存起来，再发送给broker，
#这个池子不会无限缓存消息，在下面，它分别有一个时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值）的参数供我们来设置。
#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync
#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000
#异步情况下，缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages=20000
#如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
batch.num.messages=500
#在生产端的缓冲池中，消息发送出去之后，在没有收到确认之前，该缓冲池中的消息是不能被删除的，
#但是生产者一直在生产消息，这个时候缓冲池可能会被撑爆，所以这就需要有一个处理的策略。
#有两种处理方式，一种是让生产者先别生产那么快，阻塞一下，等会再生产；另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后,
#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间，让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
0: 立即清空队列,消息被抛弃
#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3
#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制，默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000
(2).consumer.properties:消费端的配置文件
#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181
#zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000
#当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms=10000
#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms=2000
#指定消费
group.id=xxxxx
#这是一个数量阈值，经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true
# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000
# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx
# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx
# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50
# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会
#有partitions的消费端迁移到新 的consumer上,如果一个
#consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk
#注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能
#此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,
#注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries=5
#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600
#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达，如果每一批是10条消息，如果某一批还
#不到10条，但是超时了，也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360
# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选，分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest
# 指定序列化处理类
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder
(3).server.properties:服务端的配置文件
#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0
#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092
#处理网络请求的线程数量，也就是接收消息的线程数。
#接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存中写入磁盘。
num.network.threads=3
#消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400
#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600
#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/export/servers/logs/kafka
#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions=2
#我们知道segment文件默认会被保留7天的时间，超时的话就
#会被清理，那么清理这件事情就需要有一些线程来做。这里就是
#用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的最长时间，默认保留7天（168小时），
#超时将被删除，也就是说7天之前的数据将被清理掉。
log.retention.hours=168
#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours=168
#日志文件中每个segment的大小，默认为1G
log.segment.bytes=1073741824
#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G，那么
#就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G，
#多长时间去检查一次，就需要设置一个周期性检查文件大小
的时间（单位是毫秒）。
log.retention.check.interval.ms=300000
#日志清理是否打开
log.cleaner.enable=true
#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181
#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
#上面我们说过接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存
#写到磁盘上，那么什么时候将消息从内存中写入磁盘，就有一个
#时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值），这里设置的是
#数量阈值，下一个参数设置的则是时间阈值。
#partion buffer中，消息的条数达到阈值，将触发flush到磁盘。
log.flush.interval.messages=10000
#消息buffer的时间，达到阈值，将触发将消息从内存flush到磁盘，
#单位是毫秒。
log.flush.interval.ms=3000
#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除
delete.topic.enable=true
#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:
#Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
host.name=kafka01
advertised.host.name=192.168.239.128
zookeeper 与 kafka：
2779043-ace9980fad0c49a4.png
zookeeper 主要用于保存kafka的元数据，并且作为ISR集合中保证kafka主从复制和高可用的一种机制
