Zookeeper+Kafka集群

标签：zookeeper local Zookeeper 192.168 kafka 集群服务器 Kafka root

一、Zookeeper概述

1、Zookeeper概述

Zookeeper: 是一个分布式的、开源的程序协调服务，是 hadoop 项目下的一个子项目。他提供的主要功能包括：配置管理、名字服务、分布式锁、集群管理。为分布式框架提供协调服务的Apache项目。

2、Zookeeper工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。也就是说 Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。

3、Zookeeper特点

（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。

（2）Zookeepe集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。

（3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。

（4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。

（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。

（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

4、Zookeeper 数据结构

ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

5、Zookeeper

提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

1.统一命名服务

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

2.统一配置管理

（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。

（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦 Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

3.统一集群管理

（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。

（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

4.服务器动态上下线

客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。

5.软负载均衡

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

6、Zookeeper选举机制

1.第一次启动选举机制

①服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；

②服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING

③服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；

④服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；（5）服务器5启动，同4一样当小弟。

2.非第一次启动选举机制

①当ZooKeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：

（1）服务器初始化启动。

（2）服务器运行期间无法和Leader保持连接。

②而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：

（1）集群中本来就已经存在一个Leader。

对于已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和 Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。

（2）集群中确实不存在Leader。

假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

选举Leader规则：

1.EPOCH大的直接胜出

2.EPOCH相同，事务id大的胜出

3.事务id相同，服务器id大的胜出

SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。

ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑速度有关。

Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加

二、部署Zookeeper集群

环境准备3台服务器：

192.168.246.10

192.168.246.11

192.168.246.12

1、安装JDK，安装zookeeper

[root@zk10 ~]# yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel

2、安装zookeeper

[root@zk10 ~]# cd /opt
[root@zk10 opt]# ls
apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz  rh
[root@zk10 opt]# tar zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 
[root@zk10 opt]# mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7

#####修改配置文件#####
[root@zk10 opt]# cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
[root@zk10 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@zk10 conf]# vim zoo.cfg
tickTime=2000   #通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10    #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），这里表示为10*2s
syncLimit=5     #Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data      ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs   ●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181   #客户端连接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.246.10:3188:3288
server.2=192.168.246.11:3188:3288
server.3=192.168.246.12:3188:3288

server.A=B:C:D

A是一个数字，表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

B是这个服务器的地址。

C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。

D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3、拷贝配置好的zookeeper配置文件到其他服务器上

[root@zk10 local]# cd /usr/local/
[root@zk10 local]# scp -r zookeeper-3.5.7/ [email protected]:/usr/local/
[root@zk10 local]# scp -r zookeeper-3.5.7/ [email protected]:/usr/local/

###在每个节点上创建数据目录和日志目录###
[root@zk10 local]# mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data
[root@zk10 local]# mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs

###在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件###
[root@zk10 local]# echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
[root@zk11 local]# echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
[root@zk12 opt]# echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid

4、配置 Zookeeper 启动脚本

[root@zk10 bin]# vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
        echo "---------- zookeeper 启动 ------------"
        $ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
        echo "---------- zookeeper 停止 ------------"
        $ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)
        echo "---------- zookeeper 重启 ------------"
        $ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
        echo "---------- zookeeper 状态 ------------"
        $ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

#####设置开机自启#####
[root@zk10 bin]# chmod +x /etc/init.d/zookeeper
[root@zk10 bin]# chkconfig --add zookeeper
[root@zk10 bin]# service zookeeper start           ##启动zookeeper

###将脚本发送给其他机器###
[root@zk10 bin]# scp /etc/init.d/zookeeper [email protected]:/etc/init.d/
[root@zk10 bin]# scp /etc/init.d/zookeeper [email protected]:/etc/init.d/
[root@zk11 local]# chkconfig --add zookeeper
[root@zk12 opt]# chkconfig --add zookeeper
service zookeeper start   全部启动

5、查看状态

[root@zk10 init.d]# service zookeeper status
---------- zookeeper 状态 ------------
/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

[root@zk11 init.d]# service zookeeper status
---------- zookeeper 状态 ------------
/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: leader

[root@zk12 init.d]# service zookeeper status
---------- zookeeper 状态 ------------
/bin/java
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

三、Kafka概述

1、什么是Kafka

Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本，基于 Zookeeper 的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景。

2、Kafka特性

1.高吞吐量、低延迟

Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

2.可扩展性

kafka 集群支持热扩展

3.持久性、可靠性

消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

4.容错性

允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）

5.高并发

支持数千个客户端同时读写

3、Kafka消息队列

Kafka的消息队列一般分为两种模式：点对点模式和发布订阅模式

Kafka 是支持消费者群组的，也就是说 Kafka 中会有一个或者多个消费者，如果一个生产者生产的消息由一个消费者进行消费的话，那么这种模式就是点对点模式

Zookeeper+Kafka集群_kafka

如果一个生产者或者多个生产者产生的消息能够被多个消费者同时消费的情况，这样的消息队列成为发布订阅模式的消息队列

Zookeeper+Kafka集群_zookeeper_02

4、Kafka基本术语

1.消息：Kafka中的数据单元被称为消息，也被称为记录，可以把它看做数据库表中的某一行记录

2.批次：为了提高效率，消息会分批次写入kafka，批次代指一组消息

3.主题：消息的种类称为主题（Topic），可以说一个主题代表了一类消息，相当于是对消息进行分类。主题就像数据库中的表

4.分区：主题可以被分为若干个分区（partition），同一个主题中的分区可以不在一个机器上，有可能会部署在多个机器上，由此来实现kafka的伸缩性，单一主题中的分区有序，但是无法保证主题中所有的分区有序

每个 topic 至少有一个 partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。

##Partation 数据路由规则：

1．指定了 patition，则直接使用；

2．未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition；

3．patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。

每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。

如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下（如商品秒杀、抢红包），需要将 partition 数目设为 1。

broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。

如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition，剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。

如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。

分区的原因

方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了

可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了

Zookeeper+Kafka集群_zookeeper_03

5.生产者：向主题发布消息的客户端应用程序称为生产者（Producer），生产者用于持续不断的向某个主题发送消息。

该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。 broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。

6.消费者：订阅主题消息的客户端程序称为消费者（Consumer），消费者用于处理生产者产生的消息

消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据

7.消费者群组：生产者与消费者的关系就如餐厅中厨师和顾客的关系，一个厨师对应多个顾客，也就是一个生产者对应多个消费者，消费者群组（Consumer Group）指的就是由一个或多个消费者组成的群体

所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的组。将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据，可以更快的提高数据的消费能力。

消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，防止数据被重复读取。

消费者组之间互不影响。

8.偏移量：偏移量（Consumer Offset）是一种元数据，它是一个不断递增的整数值，用来记录消费者发生重平衡时的位置，以便用来恢复数据

偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周（7*24小时）。

9.broker：一个独立的kafka服务器就被称为broker，broker接受来自生产者的消息，为消息设置偏移量，并提交消息到磁盘保存

10.broker集群：broker是集群的组成部分，broker集群由一个或多个broker组成，每个集群都有一个broker同时充当了集群控制器的角色（自动从集群的活跃成员中选举出来）

11.副本：kafka中消息的备份又叫做副本（Replica），副本的数量是可以配置的，kafka定义了两类副本：领导者副本（Leader Replica）和追随者副本（Follower Replica），前者对外提供服务，后者只是被动跟随

为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制。每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合）列表中删除，重新创建一个 Follower。

12.重平衡：Rebalance，消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance是kafka消费者端实现高可用的重要手段

13.Zookeeper

Kafka通过zookeeper来存储集群的meta信息

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。 Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 __consumer_offsets。

也就是说，zookeeper的作用就是，生产者push数据到kafka集群，就必须要找到kafka集群的节点在哪里，这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据，也需要zookeeper的支持，从zookeeper获得offset，offset记录上一次消费的数据消费到哪里，这样就可以接着下一条数据进行消费。

四、部署kafka集群

1、安装kafka

[root@zk10 ~]# cd /opt
[root@zk10 opt]# tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
[root@zk10 opt]# mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka
[root@zk10 opt]# cd /usr/local/kafka/config/
[root@zk10 config]# cp server.properties{,.bak}

###修改配置文件###
[root@zk10 config]# vim server.properties
broker.id=0    #21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.10.17:9092    #31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址

2、修改环境变量

[root@zk10 config]# vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[root@zk10 config]# source /etc/profile

3、配置zookeeper启动脚本

[root@zk10 config]# vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
    echo "---------- Kafka 启动 ------------"
    ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
    echo "---------- Kafka 停止 ------------"
    ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
    $0 stop
    $0 start
;;
status)
    echo "---------- Kafka 状态 ------------"
    count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
    if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

###设置开机自启###
[root@zk10 config]# chmod +x /etc/init.d/kafka
[root@zk10 config]# chkconfig --add kafka

4、将kafka远程同步到其他服务器上

[root@zk10 local]# scp -r kafka/ [email protected]:/usr/local/
[root@zk10 local]# scp -r kafka/ [email protected]:/usr/local/
[root@zk10 local]# scp /etc/init.d/kafka [email protected]:/etc/init.d/
[root@zk10 local]# scp /etc/init.d/kafka [email protected]:/etc/init.d/

###修改两台机器上的配置文件###
zk11修改
[root@zk11 opt]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.11:9092

zk12修改
[root@zk12 opt]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.246.12:9092

5、将所有机器kafka启动

[root@zk10 local]# service kafka start
---------- Kafka 启动 ------------
[root@zk10 local]# service kafka status
---------- Kafka 状态 ------------
kafka is running

6、kafka命令行操作

#####创建topic#####
[root@zk10 local]# kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
#zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
#replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2
#partitions：定义分区数
#topic：定义 topic 名称

#####查看当前服务器中的所有topic#####
[root@zk10 local]# kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181


#####查看某个topic的详情#####
[root@zk10 local]# kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181
Topic: test PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 2  Configs: 
  Topic: test Partition: 0  Leader: 2 Replicas: 2,0 Isr: 2,0
  Topic: test Partition: 1  Leader: 0 Replicas: 0,1 Isr: 0,1
  Topic: test Partition: 2  Leader: 1 Replicas: 1,2 Isr: 1,2

#####发布消息#####
[root@zk10 local]# kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.246.10:9092,192.168.246.11:9092,192.168.246.12:9092 --topic test
>meimei
>nizaima
>

#####消费消息#####
[root@zk10 ~]# kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.246.10:9092,192.168.246.11:9092,192.168.246.12:9092 --topic test --from-beginning
meimei
nizaima
#from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来

#####修改分区数#####
[root@zk10 local]# kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181 --alter --topic test --partitions 6
WARNING: If partitions are increased for a topic that has a key, the partition logic or ordering of the messages will be affected
Adding partitions succeeded!

#####删除topic#####
[root@zk10 local]# kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.246.10:2181,192.168.246.11:2181,192.168.246.12:2181 --topic

五、部署Filebeat+Kafka+ELK架构

1、部署Zookeeper+Kafka集群

2、部署Filebeat

cd /usr/local/filebeat
[root@filebeat filebeat]# vim filebeat.yml 
filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/access_log
  tags: ["access"]
  
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/error_log
  tags: ["error"]
  
  ###添加输出到kafka的配置###
  output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.246.10:9092,192.168.246.11:9092,192.168.246.12:9092"]
  topic: "httpd"    #指定kafka的topic

###启动filebeat###
./filebeat -e -c filebeat.yml

3、部署ELK，在Logstash组件所在节点上新建一个logstash配置文件

[root@apache conf.d]# cd /etc/logstash/conf.d/
[root@apache conf.d]# vim kafka.conf
input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.246.10:9092,192.168.246.11:9092,192.168.246.12:9092"  #kafka集群地址
        topics  => "httpd"     #拉取的kafka的指定topic
        type => "httpd_kafka"  #指定 type 字段
        codec => "json"        #解析json格式的日志数据
                auto_offset_reset => "latest"  #拉取最近数据，earliest为从头开始拉取
                decorate_events => true   #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据
    }
}

output {
  if "access" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.246.13:9200"]
      index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  if "error" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.246.13:9200"]
      index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  stdout { codec => rubydebug }
}

###启动logstash###
[root@apache conf.d]# logstash -f kafka.conf

浏览器访问 http://192.168.246.13:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“httpd_access-*”，httpd_error-*单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

标签：zookeeper,local,Zookeeper,192.168,kafka,集群,服务器,Kafka,root
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