搭建基于Kafka和ZooKeeper的分布式消息队列
"纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行",本文将详细介绍基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列的搭建方法,并给出 Producer 和 Consumer 代码供读者测试,以便读者对分布式消息队列形成一个整体的认识。在第 12 课中,我将详细介绍基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列的原理。1. ZooKeeper集群搭建
Kafka 将元数据信息保存在 ZooKeeper 中,但发送给 Topic 的数据不会发送到 ZooKeeper 上。Kafka 利用 ZooKeeper 实现动态集群扩展、Leader 选举、负载均衡等功能,因此,我们首先要搭建 ZooKeeper 集群。1.1 软件环境准备
根据 ZooKeeper 集群的原理,只要超过半数的节点正常,便可提供服务。一般,服务器为奇数台,像 1、3、5……。为什么呢?举个例子,如果服务器为 5 台,则最多可故障两台;如果为 4 台,则最多可故障一台;如果为 3 台,最多也只可故障一台。很明显,偶数台并没有什么意义,4 台服务器相较于 3 台并没有增强可用性。服务器 IP,本例中我以 3 台服务器为例,生产环境中,为了保证 ZooKeeper 的性能,服务器的内存不小于 4G,以便为 ZooKeeper 提供足够的 Java 堆内存。server1:192.168.7.100 server2:192.168.7.101 server3:192.168.7.102 Java JDK 1.7及以上:ZooKeeper 基于 Java 编写,运行 ZooKeeper 需要 JRE 环境,点击获得官方下载地址。ZooKeeper 的稳定版本为 3.4.6,点击获得官方下载地址。1.2 配置 & 安装 ZooKeeper
以下配置、安装操作,3 台服务器都需要进行。如果读者只有一台服务器,也遵循这个过程,但是,在创建配置、安装目录的时候需要分别命名,端口号也需要加以区别。
(1)安装 JRE 环境
这一步比较简单,这里不详细介绍。需要说明的是,读者可自行安装 JRE,方法有很多,注意版本就行了,需要 1.7 及以上。yum list java* yum -y install java-1.7.0-openjdk*
(2)安装 ZooKeeper
首先,在 Linux 系统中建立一个目录用于存放 ZooKeeper 文件,文件命名和目录位置一定要注意规范,以避免不必要的问题。#我的目录统一放在/opt下面 #首先创建 ZooKeeper 项目目录 mkdir zookeeper #项目目录 mkdir zkdata #存放快照日志 mkdir zkdatalog #存放事物日志
下载 ZooKeeper,写作本文时,最新的版本是 3.4.13,如果服务器无法连接外网,则可在联网的计算机下载后,复制到服务器上。#下载软件 cd /opt/zookeeper/ wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz #解压软件 tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz
(3)创建配置文件
解压目录,之后进入 conf 目录中,查看。#进入conf目录 /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.13/conf #查看 [root@192.168.7.102]$ ll -rw-rw-r--. 1 1000 1000 535 Feb 20 2014 configuration.xsl -rw-rw-r--. 1 1000 1000 2161 Feb 20 2014 log4j.properties -rw-rw-r--. 1 1000 1000 922 Feb 20 2014 zoo_sample.cfg
需要注意: zoo_sample.cfg 文件是官方给我们提供的 ZooKeeper 样板文件,重新复制一份命名为 zoo.cfg。ZooKeeper 启动时将默认加载该路径下名为 zoo.cfg 的配置文件,这是官方指定的文件命名规则。
(4)修改三台服务器的配置文件
使用 vi 命令打开配置文件 zoo.cfg 并进行如下修改:tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/opt/zookeeper/zkdata dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog clientPort=12181 server.1=192.168.7.100:12888:13888 server.2=192.168.7.101:12888:13888 server.3=192.168.7.102:12888:13888 #server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字, 表示这个是第几号服务器,用来标识服务器,这个标识要写到快照目录下面myid文件里 #192.168.7.102为集群里的IP地址,第一个端口是master和slave之间的通信端口,默认是2888,第二个端口是leader选举的端口,集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
下面解释下该配置文件。tickTime:该时间为 ZooKeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每过一个 tickTime 时间就会发送一个心跳;initLimit:该配置项用来配置客户端(这里所说的客户端不是用户连接 ZooKeeper 服务器的客户端,而是 ZooKeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时,ZooKeeper 最多能忍受多少个心跳时间间隔。当已经超过 5 个心跳的时间(也就是 tickTime)后,ZooKeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。本配置中,总的时间长度不能超过 5 * 2000 = 10 秒;syncLimit:该配置项用来设置 Leader 与 Follower 之间发送消息、请求和应答的时间长度,最长不能超过多少个 tickTime 时间。本配置中,总的时间长度不能超过 5 * 2000 = 10 秒;dataDir:快照日志的存储路径;dataLogDir:事物日志的存储路径,如果不配置该项,事物日志将默认存储到 dataDir 制定的目录中,这样会严重影响 ZooKeeper 的性能。当 ZooKeeper 吞吐量较大时,会产生很多事物日志、快照日志;clientPort:该端口为客户端连接 ZooKeeper 服务器的端口,ZooKeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。
创建 myid 文件,分别在三台服务器上执行如下命令即可。#server1 echo "1" > /opt/zookeeper/zkdata/myid #server2 echo "2" > /opt/zookeeper/zkdata/myid #server3 echo "3" > /opt/zookeeper/zkdata/myid
(5)重要配置说明myid 为标识本台服务器的文件,存放在快照目录下,是整个 ZooKeeper 集群用来发现彼此的一个重要标识;zoo.cfg 是 ZooKeeper 配置文件,存放在 conf 目录中;log4j.properties 是 ZooKeeper 的日志输出文件。conf 目录中用 Java 遍写的程序,它们基本上都有个共同点,即日志都用 log4j 来管理;zkServer.sh 为主管理程序文件,zkEnv.sh 为主要配置文件,是 ZooKeeper 集群启动时配置环境变量的文件。
此外,还有一点需要注意,我们先看这段英文描述(这一点也可暂时忽略):
ZooKeeper server will not remove old snapshots and log files when using the default configuration (see autopurge below), this is the responsibility of the operator.
大意是 ZooKeeper 不会主动清除旧的快照和日志文件,应由操作者负责清除。
下面是清除旧快照和日志文件的一些方法。
第一种: 使用 ZooKeeper 工具类 PurgeTxnLog。它实现了一种简单的历史文件清理策略,可以在这里了解它的使用方法。
第二种: 针对上面这个操作,ZooKeeper 已经写好相应的脚本,存放在 bin/zkCleanup.sh 中,所以直接使用该脚本也可以执行清理工作。
第三种: 从 3.4.0 开始,ZooKeeper 提供了自动清理 Snapshot 和事务日志的功能。配置 autopurge.snapRetainCount 和 autopurge.purgeInterval 这两个参数可实现定时清理。这两个参数均在 zoo.cfg 中进行配置:autopurge.purgeInterval:指定了清理频率,单位是小时,需要填写一个 1 或更大的整数,默认是 0,表示不开启自动清理功能;autopurge.snapRetainCount:该参数和上面参数搭配使用,它指定了需要保留的文件数目。默认保留 3 个。
推荐自行实现清理快照和文件的方法,对于运维人员来说,将日志清理工作独立出来,便于统一管理,也更可控。毕竟 ZooKeeper 自带的一些工具并不怎么给力。
(6)启动服务并查看
启动服务,代码如下:#进入到ZooKeeper的bin目录下 cd /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin #启动服务(3台都需要操作) ./zkServer.sh start
检查服务状态,代码如下:#检查服务器状态 ./zkServer.sh status
通过 status 可看到服务状态:./zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg #配置文件 Mode: follower #本节点的角色是follower
正常情况下,ZooKeeper 集群只有一个 Leader,多个 Follower。Leader 负责处理客户端的读写请求,而 Follower 则仅同步 Leader 数据。当 Leader 挂掉之后,Follower 会发起投票选举,最终选出一个新的 Leader 。可以用 Jps 命令查看 ZooKeeper 的进程,该进程是 ZooKeeper 整个工程的 main 函数。#执行命令jps 20348 Jps 4233 QuorumPeerMain 2. Kafka 集群搭建2.1 软件环境准备
首先,需要一台以上 Linux 服务器。这里,我们同样使用三台服务器搭建 ZooKeeper 集群。
另外,环境中需提前搭建好 ZooKeeper 集群。Kafka 安装包,我们选择最新版。写作本文时,最新版本为 Kafka_2.11-1.0.2.tgz。2.2 Kafka 下载 & 安装
下载及安装,代码如下:#创建目录 cd /opt/ mkdir kafka #创建项目目录 cd kafka mkdir kafkalogs #创建kafka消息目录,主要存放kafka消息 #下载软件 wget http://apache.opencas.org/kafka/1.0.2/kafka_2.11-1.0.2.tgz #解压软件 tar -zxvf kafka_2.11-1.0.2.tgz 2.3 修改配置文件
进入到 config 目录:cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.2.tgz/config/
这里主要关注下 server.properties 文件即可。在目录下有很多文件,其中包括 ZooKeeper 文件,我们可以根据 Kafka 内带的 ZooKeeper 集群来启动,但建议使用独立的 ZooKeeper 集群。-rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 22 09:41 192.168.7.101 -rw-r--r--. 1 root root 906 Feb 12 08:37 connect-console-sink.properties -rw-r--r--. 1 root root 909 Feb 12 08:37 connect-console-source.properties -rw-r--r--. 1 root root 2110 Feb 12 08:37 connect-distributed.properties -rw-r--r--. 1 root root 922 Feb 12 08:38 connect-file-sink.properties -rw-r--r--. 1 root root 920 Feb 12 08:38 connect-file-source.properties -rw-r--r--. 1 root root 1074 Feb 12 08:37 connect-log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 2055 Feb 12 08:37 connect-standalone.properties -rw-r--r--. 1 root root 1199 Feb 12 08:37 consumer.properties -rw-r--r--. 1 root root 4369 Feb 12 08:37 log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 2228 Feb 12 08:38 producer.properties -rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 15 18:10 server.properties -rw-r--r--. 1 root root 3325 Feb 12 08:37 test-log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 1032 Feb 12 08:37 tools-log4j.properties -rw-r--r--. 1 root root 1023 Feb 12 08:37 zookeeper.properties
修改配置文件 server.properties,如下:broker.id=0 #当前机器在集群中的唯一标识,和ZooKeeper的myid性质一样 port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092 host.name=192.168.7.100 #这个参数默认是关闭的,在0.8.1有个bug,DNS解析问题,失败率的问题。 num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数 num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数 log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录,这个目录可以配置为","逗号分割的表达式,上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录,如果配置多个目录,新创建的topic他把消息持久化的地方是,当前以逗号分割的目录中,那个分区数最少就放那一个 socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小,数据不是一下子就发送的,先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送,能提高性能 socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小,当数据到达一定大小后在序列化到磁盘 socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数,这个值不能超过java的堆栈大小 num.partitions=1 #默认的分区数,一个topic默认1个分区数 log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间,168小时,7天 message.max.byte=5242880 #消息保存的最大值5M default.replication.factor=2 #kafka保存消息的副本数,如果一个副本失效了,另一个还可以继续提供服务 replica.fetch.max.bytes=5242880 #取消息的最大直接数 log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是:因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件,当超过这个值的时候,kafka会新起一个文件 log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间(log.retention.hours=168 ),到目录查看是否有过期的消息如果有,删除 log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩,一般不用启用,启用的话可以提高性能 zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.102:1218 #设置ZooKeeper的连接端口
代码中已给出了参数的解释,以下是实际要修改的参数:#broker.id=0 每台服务器的broker.id都不能相同 #hostname host.name=192.168.7.100 #在log.retention.hours=168 下面新增下面三项 message.max.byte=5242880 default.replication.factor=2 replica.fetch.max.bytes=5242880 #设置ZooKeeper的连接端口 zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.102:12181 2.4 启动 Kafka 集群并测试
(1)启动服务#从后台启动Kafka集群(3 台都需要启动) cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.2/bin #进入到kafka的bin目录 ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &
(2)检查服务是否启动#执行命令jps 20348 Jps 4233 QuorumPeerMain 18991 Kafka
(3)创建 Topic 来验证是否创建成功#创建Topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.100:12181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic mytopic #解释 --replication-factor 2 #副本数为2 --partitions 1 #创建1个分区 --topic mytopic #主题名为mytopic """在一台服务器上创建一个发布者""" #创建一个broker,发布者 ./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.7.100:19092 --topic mytopic """在另一台服务器上创建一个订阅者""" ./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.7.101:12181 --topic mytopic --from-beginning
了解更多请看官方文档。
(4)测试
读者自行测试,测试方法为在发布者窗口里发布消息,观察订阅者是否能正常收到。
(5)其它命令
大部分命令,我们可以去官方文档查看,这里仅列举以下两个例子。
例子 1:查看 Topic。./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:12181 #执行命令将显示我们创建的所有topic
例子 2:查看 Topic 状态。/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:12181 --topic mytopic #执行命令将显示topic状态信息 3. Java 客户端测试
(1)建立 Maven 工程,添加依赖: org.apache.kafka kafka_2.12 2.0.0 org.apache.kafka kafka-clients 2.0.0
(2)创建 Topic。先用命令行创建一个用于测试的 Topic,我将它命名为 mytopic。#创建Topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.100:12181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic mytopic #解释 --replication-factor 2 #复本数量为2,提高可用性 --partitions 1 #创建1个分区 --topic mytopic #主题名为mytopic
(3)创建 Producer:import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient; import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic; import org.apache.kafka.clients.producer.Callback; import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata; import org.apache.kafka.common.config.TopicConfig; import kafka.admin.TopicCommand; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Properties; public class Producer { public static void main(String[] args) { // 初始化配置 Properties configs = initConfig(); // 创建生产者 KafkaProducer producer = new KafkaProducer(configs); // 向指定topic发送消息 Map topicMsg = new HashMap(); topicMsg.put("mytopic", "send message to kafka from producer"); sendMessage(topicMsg, producer); // 关闭生产者 producer.close(); } /** * 发送消息到指定的topic * * @param topicMsg * @param producer */ private static void sendMessage(Map topicMsg, KafkaProducer producer) { for (Map.Entry entry : topicMsg.entrySet()) { String topic = entry.getKey(); String message = entry.getValue(); ProducerRecord record = new ProducerRecord(topic, message); // 发送 producer.send(record, new Callback() { public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) { if (null != e) { System.out.println("send error" + e.getMessage()); } else { System.out.println(String.format("offset:%s,partition:%s",recordMetadata.offset(),recordMetadata.partition())); } } }); } producer.flush(); } /** * 初始化配置 */ private static Properties initConfig() { Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers", "192.168.7.100:19092,192.168.7.101:19092,192.168.7.102:19092"); props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put("retries", "3"); props.put("acks", "1"); return props; } }
三次的运行结果如下:#第一次运行 offset:0,partition:0 #第二次运行 offset:1,partition:0 #第三次运行 offset:2,partition:0
(4)创建 Consumer:import java.time.Duration; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Properties; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; public class Consumer { public static void main(String[] args) { Properties configs = initConfig(); KafkaConsumer consumer = new KafkaConsumer(configs); List topics = new ArrayList<>(); topics.add("mytopic"); consumer.subscribe(topics); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(10)); for (ConsumerRecord record : records) { System.err.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } } /** * 初始化配置 */ private static Properties initConfig() { Properties properties = new Properties(); properties.put("bootstrap.servers","192.168.7.100:19092,192.168.7.101:19092,192.168.7.102:19092"); properties.put("group.id","0"); properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.setProperty("enable.auto.commit", "true"); properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest"); return properties; } }
运行结果如下:offset = 0, key = null, value = send message to kafka from producer offset = 1, key = null, value = send message to kafka from producer offset = 2, key = null, value = send message to kafka from producer 参考文献Kafka 官方文档ZooKeeper 官方文档
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