Docker安装及配置kafka

小咪咪 2022-12-22 08:48 187阅读 0赞

### Kafka简介 ###

Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：  
•    以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间复杂度的访问性能。  
•    高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条以上消息的传输。  
•    支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个Partition内的消息顺序传输。  
•    同时支持离线数据处理和实时数据处理。  
•    Scale out：支持在线水平扩展

### 为何使用消息系统 ###

**解耦**  
在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。消息系统在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。

**冗余**  
有些情况下，处理数据的过程会失败。除非数据被持久化，否则将造成丢失。消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险。许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中，在把一个消息从队列中删除之前，需要你的处理系统明确的指出该消息已经被处理完毕，从而确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。

**扩展性**  
因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可。不需要改变代码、不需要调节参数。扩展就像调大电力按钮一样简单。

**灵活性 & 峰值处理能力**  
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。

**可恢复性**  
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

**顺序保证**  
在大多使用场景下，数据处理的顺序都很重要。大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理。Kafka保证一个Partition内的消息的有序性。

**缓冲**  
在任何重要的系统中，都会有需要不同的处理时间的元素。例如，加载一张图片比应用过滤器花费更少的时间。消息队列通过一个缓冲层来帮助任务最高效率的执行———写入队列的处理会尽可能的快速。该缓冲有助于控制和优化数据流经过系统的速度。

**异步通信**  
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。

### 常用Message Queue对比 ###

•    **RabbitMQ**  
RabbitMQ是使用Erlang编写的一个开源的消息队列，本身支持很多的协议：AMQP，XMPP, SMTP, STOMP，也正因如此，它非常重量级，更适合于企业级的开发。同时实现了Broker构架，这意味着消息在发送给客户端时先在中心队列排队。对路由，负载均衡或者数据持久化都有很好的支持。  
•    **Redis**  
Redis是一个基于Key-Value对的NoSQL数据库，开发维护很活跃。虽然它是一个Key-Value数据库存储系统，但它本身支持MQ功能，所以完全可以当做一个轻量级的队列服务来使用。对于RabbitMQ和Redis的入队和出队操作，各执行100万次，每10万次记录一次执行时间。测试数据分为128Bytes、512Bytes、1K和10K四个不同大小的数据。实验表明：入队时，当数据比较小时Redis的性能要高于RabbitMQ，而如果数据大小超过了10K，Redis则慢的无法忍受；出队时，无论数据大小，Redis都表现出非常好的性能，而RabbitMQ的出队性能则远低于Redis。  
•   ** ZeroMQ**  
ZeroMQ号称最快的消息队列系统，尤其针对大吞吐量的需求场景。ZeroMQ能够实现RabbitMQ不擅长的高级/复杂的队列，但是开发人员需要自己组合多种技术框架，技术上的复杂度是对这MQ能够应用成功的挑战。ZeroMQ具有一个独特的非中间件的模式，你不需要安装和运行一个消息服务器或中间件，因为你的应用程序将扮演这个服务器角色。你只需要简单的引用ZeroMQ程序库，可以使用NuGet安装，然后你就可以愉快的在应用程序之间发送消息了。但是ZeroMQ仅提供非持久性的队列，也就是说如果宕机，数据将会丢失。其中，Twitter的Storm 0.9.0以前的版本中默认使用ZeroMQ作为数据流的传输（Storm从0.9版本开始同时支持ZeroMQ和Netty作为传输模块）。  
•    **ActiveMQ**  
ActiveMQ是Apache下的一个子项目。 类似于ZeroMQ，它能够以代理人和点对点的技术实现队列。同时类似于RabbitMQ，它少量代码就可以高效地实现高级应用场景。  
•    **Kafka/Jafka**  
Kafka是Apache下的一个子项目，是一个高性能跨语言分布式发布/订阅消息队列系统，而Jafka是在Kafka之上孵化而来的，即Kafka的一个升级版。具有以下特性：快速持久化，可以在O(1)的系统开销下进行消息持久化；高吞吐，在一台普通的服务器上既可以达到10W/s的吞吐速率；完全的分布式系统，Broker、Producer、Consumer都原生自动支持分布式，自动实现负载均衡；支持Hadoop数据并行加载，对于像Hadoop的一样的日志数据和离线分析系统，但又要求实时处理的限制，这是一个可行的解决方案。Kafka通过Hadoop的并行加载机制统一了在线和离线的消息处理。Apache Kafka相对于ActiveMQ是一个非常轻量级的消息系统，除了性能非常好之外，还是一个工作良好的分布式系统。

### Kafka架构 ###

•   ** Broker**  
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker

![20201206113526735.png][]

一个典型的Kafka集群中包含若干Producer（可以是web前端产生的Page View，或者是服务器日志，系统CPU、Memory等），若干broker（Kafka支持水平扩展，一般broker数量越多，集群吞吐率越高），若干Consumer Group，以及一个Zookeeper集群。Kafka通过Zookeeper管理集群配置，选举leader，以及在Consumer Group发生变化时进行rebalance。Producer使用push模式将消息发布到broker，Consumer使用pull模式从broker订阅并消费消息。  
•   ** Topic**  
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）

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。  
•   ** Partition**  
Parition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.

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对于传统的message queue而言，一般会删除已经被消费的消息，而Kafka集群会保留所有的消息，无论其被消费与否。当然，因为磁盘限制，不可能永久保留所有数据（实际上也没必要），因此Kafka提供两种策略删除旧数据。一是基于时间，二是基于Partition文件大小。例如可以通过配置$KAFKA\_HOME/config/server.properties，让Kafka删除一周前的数据，也可在Partition文件超过1GB时删除旧数据，配置如下所示。

\# The minimum age of a log file to be eligible for deletion  
log.retention.hours=168  
\# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.  
log.segment.bytes=1073741824  
\# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according to the retention policies  
log.retention.check.interval.ms=300000  
\# If log.cleaner.enable=true is set the cleaner will be enabled and individual logs can then be marked for log compaction.  
log.cleaner.enable=false

选择怎样的删除策略只与磁盘以及具体的需求有关。另外，Kafka会为每一个Consumer Group保留一些metadata信息——当前消费的消息的position，也即offset。这个offset由Consumer控制。正常情况下Consumer会在消费完一条消息后递增该offset。当然，Consumer也可将offset设成一个较小的值，重新消费一些消息。因为offet由Consumer控制，所以Kafka broker是无状态的，它不需要标记哪些消息被哪些消费过，也不需要通过broker去保证同一个Consumer Group只有一个Consumer能消费某一条消息，因此也就不需要锁机制，这也为Kafka的高吞吐率提供了有力保障。

•    **Producer**  
负责发布消息到Kafka broker

Producer发送消息到broker时，会根据Paritition机制选择将其存储到哪一个Partition。如果Partition机制设置合理，所有消息可以均匀分布到不同的Partition里，这样就实现了负载均衡。如果一个Topic对应一个文件，那这个文件所在的机器I/O将会成为这个Topic的性能瓶颈，而有了Partition后，不同的消息可以并行写入不同broker的不同Partition里，极大的提高了吞吐率。可以在$KAFKA\_HOME/config/server.properties中通过配置项num.partitions来指定新建Topic的默认Partition数量，也可在创建Topic时通过参数指定，同时也可以在Topic创建之后通过Kafka提供的工具修改。  
•    **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则属于默认的group）。

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使用Consumer high level API时，同一Topic的一条消息只能被同一个Consumer Group内的一个Consumer消费，但多个Consumer Group可同时消费这一消息。

### 下载Kafka和Zookeeper镜像文件 ###

docker pull wurstmeister/kafka  
docker pull wurstmeister/zookeeper

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZXZlX2ZyYW5r_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

### 先运行zk，再运行kafka ###

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper

docker run --name kafka01 \
    -p 9092:9092 \
    -e KAFKA_BROKER_ID=0 \
    -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=10.136.60.72:2181 \
    -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://10.136.60.72:9092 \
    -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
    -d  wurstmeister/kafka

### ![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZXZlX2ZyYW5r_size_16_color_FFFFFF_t_70 3][] ###

### 进入容器 ###

docker exec -it kafka01 bash

cd /opt/kafka\_2.13-2.6.0/bin/

运行kafka生产者发送消息

./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic sun

![20201119150525445.png][]

发送消息  
\{"datas":\[\{"channel":"","metric":"temperature","producer":"ijinus","sn":"IJA0101-00002245","time":"1543207156000","value":"80"\}\],"ver":"1.0"\}

![20201119164305833.png][]

运行kafka消费者接收消息  
/opt/kafka\_2.13-2.6.0/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic sun --from-beginning

![20201119170559861.png][]

### 安装kafka tool ###

链接: https://pan.baidu.com/s/198eRQlyiboC-L1Rbr7rG2Q  密码: 8rsr

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## ##

[20201206113526735.png]: /images/20221120/6bcf19e0050646d288bd348632915493.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZXZlX2ZyYW5r_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20221120/e45449d32623477b812880313cd34d2c.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZXZlX2ZyYW5r_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20221120/e24e7e19ad654acf974248d2edee1225.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0ZXZlX2ZyYW5r_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20221120/3a822d9121614bb38c274981eb12d94a.png
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[20201119150525445.png]: /images/20221120/dc65742724d942968bfde6636f305229.png
[20201119164305833.png]: /images/20221120/513ba130c5e34df4b7bbf1e3baf26798.png
[20201119170559861.png]: /images/20221120/3f6f179363e449fb9ad42deb1bac6160.png
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