window环境搭建zookeeper,kafka集群

2021-04-13 17:26

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标签:seve   bsp   send   customer   val   ip地址   创建   先后   amp   

为了演示集群的效果,这里准备一台虚拟机(window 7),在虚拟机中搭建了单IP多节点的zookeeper集群(多IP节点的也是同理的),并且在本机(win 7)和虚拟机中都安装了kafka。

前期准备说明:

1.三台zookeeper服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个(单IP)

2.三台kafka服务器,本机安装一个作为server1,虚拟机安装两个。

 

备注:当然你可以直接在虚拟机上安装三个服务器分别为server1、server2、server3 。

  • 虚拟机和本机网络环境

1.将虚拟机的网络模式调整为桥接模式,将虚拟机的防火墙功能关闭;

2.将主机的防火墙也关闭。

3.互相ping,测试是否能正常连接.。

  • 下载kafka

从Kafka官网http://kafka.apache.org/downloads下载Kafka安装包。(要下载Binary downloads这个类型,不要下载源文件,方便使用)

  • 下载zookeeper

从zookeeper官网http://zookeeper.apache.org/releases.html下载zookeeper安装包。

  • 下载JDK

从官网http://www.java.com/download/下载(建议下载Oracle官方发布的Java),,配置环境变量。

zookeeper集群环境搭建

本机配置

修改本机sever1的zoo.cfg文件配置:

#存储内存中数据库快照的位置,如果不设置参数,更新事务日志将被存储到默认位置。
#dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=D:/bigData/zookeeper-3.4.10/data
#日志文件的位置
dataLogDir=D:/bigData/zookeeper-3.4.10/zlog
#监听端口
clientPort=2181

#集群服务器配置
server.1=192.168.1.130:9000:7000
server.2=192.168.1.103:9001:7001
server.3=192.168.1.103:9002:7002

格式: server.A = B:C:D

A:是一个数字,表示第几号服务器

B:服务器IP地址

C:是一个端口号,用来集群成员的信息交换,表示这个服务器与集群中的leader服务器交换信息的端口

D:是在leader挂掉时专门用来进行选举leader所用的端口

完整配置文件如下:

技术分享图片技术分享图片
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
#dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=D:/bigData/zookeeper-3.4.10/data
dataLogDir=D:/bigData/zookeeper-3.4.10/zlog
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=192.168.1.130:9000:7000
server.2=192.168.1.101:9001:7001
server.3=192.168.1.101:9002:7002
View Code

创建serverID

zoo.cfg配置文件中dataDir目录中新建一个没有后缀的myid文件,里边写1

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虚拟机配置

将本机的zookeeper安装包拷贝到虚拟机上,然后在盘中新建两个目录,server2,server3目录。

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修改server2的zoo.cfg配置文件:

#存储内存中数据库快照的位置,如果不设置参数,更新事务日志将被存储到默认位置。
#dataDir=/tmp/zookeeper
dataDir=E:/bigData/server2/zookeeper-3.4.10/data
#日志文件的位置
dataLogDir=E:/bigData/server2/zookeeper-3.4.10/zlog
#监听端口
clientPort=2182

#集群服务器配置
server.1=192.168.1.130:9000:7000
server.2=192.168.1.103:9001:7001
server.3=192.168.1.103:9002:7002

创建SeverID

在zoo.cfg配置文件中dataDir目录中新建一个没有后缀的myid文件,里边写2。

同理配置server3中的zookeeper,这样zookeeper集群的配置工作已经完成。

下面我们启动zookeeper集群:一个一个启动每一个zookeeper服务器:
先后进入每一个zookeeper服务器的bin目录下执行zkserver.cmd,在先启动的zookeeper会打印其他zookeeper服务器未启动的错误信息,直至到最后一个启动的时候就没有异常信息了。正常界面:

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zookeeper集群环境搭建遇到问题总结:

  1. zookeeper启动时报Cannot open channel to X at election address Error contacting service. It is probably not running.

解决方法:

a.     关闭所有服务器防火墙

b.    将本服务器的IP修改成0.0.0.0

例如:server.1=0.0.0.0:9000:7000

Kafka集群环境搭建:

下载kafka后解压到某个目录,然后修改server.properties配置。

server.properties修改说明:

broker.id=0
?    在kafka这个集群中的唯一标识,且只能是正整数
port=9091
?    该服务监听的端口
host.name=192.168.1.130
?    broker 绑定的主机名称(IP) 如果不设置将绑定所有的接口。
advertised.host.name=192.168.1.130
?    broker服务将通知消费者和生产者 换言之,就是消费者和生产者就是通过这个主机(IP)来进行通信的。如果没有设置就默认采用host.name。
num.network.threads=2
?    broker处理消息的最大线程数,一般情况是CPU的核数
num.io.threads=8
?    broker处理IO的线程数 一般是num.network.threads的两倍
socket.send.buffer.bytes=1048576
?    socket发送的缓冲区。socket调优参数SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes=1048576
?    socket接收的缓冲区 socket的调优参数SO_RCVBUF
socket.request.max.bytes=104857600
?    socket请求的最大数量,防止serverOOM。
log.dirs=\logs
?    kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号隔开。多个目录分布在不同的磁盘上可以提高读写性能
num.partitions=2
?    每个tipic的默认分区个数,在创建topic时可以重新制定
log.retention.hours=168
?    数据文件的保留时间 log.retention.minutes也是一个道理。
log.segment.bytes=536870912
?    topic中的最大文件的大小 -1表示没有文件大小限制 log.segment.bytes 和log.retention.minutes 任意一个 
达到要求 都会删除该文件 在创建topic时可以重新制定。若没有.则选取该默认值
log.retention.check.interval.ms=60000
?    文件大小检查的周期时间,是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.cleaner.enable=false
?    是否开启日志清理
zookeeper.connect=192.168.1.130:num1,192.168.1.130:num2,192.168.1.130:num3
?    上面我们的Zookeeper集群
zookeeper.connection.timeout.ms=1000000
?    进群链接时间超时

本机配置

修改本机server1的server.properties配置:

#在kafka这个集群中的唯一标识,且只能是正整数
broker.id=0
# kafka集群的地址
broker.list=192.168.0.130:9092,192.168.0.103:9093,192.168.0.103:9094

#listener and port
port=9092
#broker 绑定的主机名称(IP) 如果不设置将绑定所有的接口。
host.name=192.168.1.130

#kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号隔开。多个目录分布在不同的磁盘上可以提高读写性能
# A comma separated list of directories under which to store log files
#log.dirs=/tmp/kafka-logs
log.dirs=D:/bigData/kafka_2.11-1.1.0/kafka-logs

#每个tipic的默认分区个数,在创建topic时可以重新制定
num.partitions=3

# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=192.168.1.130:2181,192.168.1.103:2182,192.168.1.103:2183

虚拟机配置

将本机的kafka安装包拷贝到虚拟机上,存放在server2,server3目录。

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注意:若本机拷贝到虚拟机中kafka之前有使用过,生成过topics,直接拷贝搭建集群,启动kafka时会报如下错误:

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原因:在单点环境下创建的topic中,kafka服务器的broker.id为0,在搭建集群时修改了borker.id,先前创建的topic就无法找到对应的broker.id。

解决办法:删除原来的topic信息。

修改server2目录中kafka配置:

#在kafka这个集群中的唯一标识,且只能是正整数
broker.id=1
# kafka集群的地址
broker.list=192.168.0.130:9092,192.168.0.103:9093,192.168.0.103:9094

#listener and port
port=9093
#broker 绑定的主机名称(IP) 如果不设置将绑定所有的接口。
host.name=192.168.1.103

#kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号隔开。多个目录分布在不同的磁盘上可以提高读写性能
# A comma separated list of directories under which to store log files
#log.dirs=/tmp/kafka-logs
log.dirs=D:/bigData/server2/kafka_2.11-1.1.0/kafka-logs

#每个tipic的默认分区个数,在创建topic时可以重新制定
num.partitions=3

# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=192.168.1.130:2181,192.168.1.103:2182,192.168.1.103:2183

同理修改server3中的kafka配置,配置好之后,kafka集成环境已经配置完成,下面我们来验证下集成环境是否OK。

验证集群环境

依次先启动zookeeper服务器

进入zookeeper的bin目录,执行zkServer.cmd

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依次启动kafka服务器

进入kafka安装目录D:\bigData\kafka_2.11-1.1.0,按下shift+鼠标右键,选择"在此处打开命令窗口",打开命令行,在命令行中输入:.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties回车。正常启动界面如图:

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在主机kafka服务器创建topic

主要参数说明:

partitions分区数

(1). partitions :分区数,控制topic将分片成多少个log。可以显示指定,如果不指定则会使用broker(server.properties)中的num.partitions配置的数量
(2). 虽然增加分区数可以提供kafka集群的吞吐量、但是过多的分区数或者或是单台服务器上的分区数过多,会增加不可用及延迟的风险。因为多的分区数,意味着需要打开更多的文件句柄、增加点到点的延时、增加客户端的内存消耗。
(3). 分区数也限制了consumer的并行度,即限制了并行consumer消息的线程数不能大于分区数
(4). 分区数也限制了producer发送消息是指定的分区。如创建topic时分区设置为1,producer发送消息时通过自定义的分区方法指定分区为2或以上的数都会出错的;这种情况可以通过alter –partitions 来增加分区数。

replication-factor副本

1. replication factor 控制消息保存在几个broker(服务器)上,一般情况下等于broker的个数。
2. 如果没有在创建时显示指定或通过API向一个不存在的topic生产消息时会使用broker(server.properties)中的default.replication.factor配置的数量。

创建Topic

1. 创建主题,命名为"test20180430",replicationfactor=3(因为这里有三个kafka服务器在运行)。可根据集群中kafka服务器个数来修改replicationfactor的数量,以便提高系统容错性等。
2. 在D:\bigData\kafka_2.11-1.1.0\bin\windows目录下打开新的命令行,输入命令:kafka-topics.bat --create --zookeeper 192.168.1.130:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic test20180430回车。如图:

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查看Topic

kafka-topics.bat --zookeeper 192.168.1.130:2181 --describe --topic test20180430

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结果说明:
第一行,列出了topic的名称,分区数(PartitionCount),副本数(ReplicationFactor)以及其他的配置(Config.s)
Leader:1 表示为做为读写的broker的编号
Replicas:表示该topic的每个分区在那些borker中保存
Isr:表示当前有效的broker, Isr是Replicas的子集

创建Producer消息提供者

1. 在D:\bigData\kafka_2.11-1.1.0\bin\windows目录下打开新的命令行,输入命令:kafka-console-producer.bat --broker-list 192.168.1.130:9092,192.168.1.101:9093,192.168.1.101:9094 --topic test20180430 回车。(该窗口不要关闭)

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创建Customer消息消费者

1. 在D:\bigData\kafka_2.11-1.1.0\bin\windows目录下打开新的命令行,输入命令:kafka-console-consumer.bat --zookeeper 192.168.1.130:2181 --topic test20180430回车。

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以同样的方式,将虚拟机上server2和server3的消息者customer创建,然后通过主机上的producer进行消息发送操作。

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至此,集群环境已经验证OK。

集群容错性

1. 首先查看topic的信息
kafka-topics.bat --list --zookeeper 192.168.1.130:2181
查看指定的topic的详细信息:
kafka-topics.bat --zookeeper 192.168.1.130:2181 --describe --topic test20180430

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可以看到此时选举的leader是0,即就是虚拟机中的kafka服务器,现在把虚拟机的kafka服务器给干掉。此时leader为变为1,消费者能继续消费。

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注意:zk的部署个数最好为基数,ZK集群的机制是只要超过半数的节点OK,集群就能正常提供服务。只有ZK节点挂得太多,只剩一半或不到一半节点能工作,集群才失效。

 

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原文地址:https://www.cnblogs.com/guanzhyan/p/8974143.html


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