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【中间件】通过 docker-compose 快速部署 Kafka 保姆级教程
2023-05-22 17:58:43

一、概述

Kafka是由Apache基金会开发的分布式流处理平台，采用发布-订阅模式，支持高吞吐量、低延迟的数据传输。主要用于处理实时数据管道、数据存储和数据分析等大数据应用场景。Kafka采用高效的数据压缩算法，可以在集群中存储大量的数据，并通过分区机制来实现数据的高可靠性和可扩展性。Kafka常用于以下场景：

  • 数据管道：在数据采集和分发过程中构建可扩展的流式数据管道，用于实时数据处理和分析。例如，数据收集、日志聚合、网络追踪、用户活动跟踪等。

  • 数据存储：将Kafka作为持久化存储来存储大量的数据，以便用于后续的批量处理和离线分析，例如数据挖掘、机器学习等应用场景。

  • 实时流处理：通过将Kafka与追求低延迟的流式处理平台，例如Apache Storm、Apache Samza和Apache Flink等相结合，可以实现实时数据处理和分析。这是许多实时数据分析和日志处理需求的主要场景。

  • 系统日志跟踪：通过Kafka将来自不同系统的日志数据统一收集和存储，便于进行统一的日志分析和事件跟踪，在软件开发过程中可以快速定位和解决问题。

总之，Kafka是高性能、可靠、可扩展的分布式流处理平台，可用于实时数据管道、数据存储、实时流处理和日志跟踪等多个领域。它已被广泛应用于各种大数据场景，并成为了大数据架构中的一个重要组成部分。


这里只是讲解kafka容器快速部署，用于测试和学习作用，生成不建议使用容器部署，想了解更多的kafka知识点可参考我这篇文章：Kafka原理介绍+安装+基本操作

二、前期准备

1）部署 docker

# 安装yum-config-manager配置工具
yum -y install yum-utils

# 建议使用阿里云yum源：（推荐）
#yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装docker-ce版本
yum install -y docker-ce
# 启动并开机启动
systemctl enable --now docker
docker --version

2）部署 docker-compose

curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version

三、创建网络

# 创建，注意不能使用hadoop_network，要不然启动hs2服务的时候会有问题！！！
docker network create hadoop-network

# 查看
docker network ls

四、安装 Zookeeper

Zookeeper在Kafka中扮演重要的角色，主要用于管理Kafka集群的元数据和实现Kafka集群的协调和管理。在Kafka集群中，Zookeeper主要有以下作用：

  • 配置管理：Kafka集群的配置信息存储在ZK节点中，包括Kafka Broker的配置信息、Topic的分区信息、消费者和生产者的相关配置等。Kafka可以通过ZK感知集群状态的变化，并自动重新分配Topic的分区和对应的Broker。

  • Broker控制：Kafka集群中的所有Broker都连接到ZK中。ZK维护了所有活动Broker的列表和状态信息，包括Leader、Follower等信息。如果某个Broker出现故障，ZK可以自动感知它的下线，并通知集群中的其他Broker重新分配Leader。

  • 分布式锁：Zookeeper提供群众同步的机制，使得多个Kafka Broker的协调和管理变得可行。Kafka中的一些操作需要集群中的所有Broker都达成一致意见，因此需要使用ZK协调器的分布式锁机制来维护这些操作的一致性，并防止数据的意外损坏。

Zookeeper快速部署教程可参考我上一篇文章：【中间件】通过 docker-compose 快速部署 Zookeeper 保姆级教程

总之，Zookeeper在Kafka集群中发挥了重要的角色，它管理着Kafka的发布/订阅机制、Broker状态信息、Topic的元数据信息等，使得Kafka集群的分布式协同和协调变得可能。在Kafka写操作（生产者或管理员在Kafka生产或维护上修改了配置）上，ZK用于协作锁定。在Kafka读操作（消费者将订阅的主题分区元数据读取到kafka消费者中）上，ZK用于协作。

五、Kafka 编排部署

1）下载 Kafka

wget https://downloads.apache.org/kafka/3.4.0/kafka_2.12-3.4.0.tgz --no-check-certificate

注意还需要java环境，可以去官网下载，也可以在我下面提供的地址下载：

链接: https://pan.baidu.com/s/1o_z3t16v0eASYWN4VcjYeg?pwd=kuac 提取码: kuac

2）配置

  • config/kafka-node1/server.properties

# 常见配置挂载目录
mkdir config/{kafka-node1,kafka-node2,kafka-node3} -p

# 配置
cat >config/kafka-node1/server.properties<<EOF
#broker的全局编号，不能重复
broker.id=1

#删除topic功能使能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的现成数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收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数据的存储位置
log.dirs=/opt/apache/kafka/logs
#指定Topic的分区数量，这里设置为3。默认只有一个分区，设置多分区可以支持并发读写和负载均衡
num.partitions=3
#副本，默认只有一个副本，不会进行数据备份和冗余
replication.factor=3
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=zookeeper-node1:2181,zookeeper-node2:2181,zookeeper-node3:2181
#zookeeper连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=60000
EOF

  • config/kafka-node2/server.properties

cat >config/kafka-node2/server.properties<<EOF
#broker的全局编号，不能重复
broker.id=2

#删除topic功能使能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的现成数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收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数据的存储位置
log.dirs=/opt/apache/kafka/logs
#指定Topic的分区数量，这里设置为3。默认只有一个分区，设置多分区可以支持并发读写和负载均衡
num.partitions=3
#副本，默认只有一个副本，不会进行数据备份和冗余
replication.factor=3
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=zookeeper-node1:2181,zookeeper-node2:2181,zookeeper-node3:2181
#zookeeper连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=60000
EOF

  • config/kafka-node3/server.properties

cat >config/kafka-node3/server.properties<<EOF
#broker的全局编号，不能重复
broker.id=3

#删除topic功能使能
delete.topic.enable=true
#处理网络请求的线程数量
num.network.threads=3
#用来处理磁盘IO的现成数量
num.io.threads=8
#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400
#接收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数据的存储位置
log.dirs=/opt/apache/kafka/logs
#指定Topic的分区数量，这里设置为3。默认只有一个分区，设置多分区可以支持并发读写和负载均衡
num.partitions=3
#副本，默认只有一个副本，不会进行数据备份和冗余
replication.factor=3
#用来恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#segment文件保留的长时间，超时将被删除
log.retention.hours=168
#配置连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=zookeeper-node1:2181,zookeeper-node2:2181,zookeeper-node3:2181
#zookeeper连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=60000
EOF

3）启动脚本 bootstrap.sh

#!/usr/bin/env sh

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh ${KAFKA_HOME}/config/server.properties

4）构建镜像 Dockerfile

FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/centos:7.7.1908

RUN rm -f /etc/localtime && ln -sv /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo "Asia/Shanghai" > /etc/timezone

RUN export LANG=zh_CN.UTF-8

# 创建用户和用户组，跟yaml编排里的user: 10000:10000
RUN groupadd --system --gid=10000 hadoop && useradd --system --home-dir /home/hadoop --uid=10000 --gid=hadoop hadoop -m

# 安装sudo
RUN yum -y install sudo ; chmod 640 /etc/sudoers

# 给hadoop添加sudo权限
RUN echo "hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL" >> /etc/sudoers

RUN yum -y install install net-tools telnet wget nc less

RUN mkdir /opt/apache/

# 添加配置 JDK
ADD jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /opt/apache/
ENV JAVA_HOME /opt/apache/jdk1.8.0_212
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

# 添加配置 kafka server
ENV KAFKA_VERSION 2.12-3.4.0
ADD kafka_${KAFKA_VERSION}.tgz /opt/apache/
ENV KAFKA_HOME /opt/apache/kafka
RUN ln -s /opt/apache/kafka_${KAFKA_VERSION}-bin $KAFKA_HOME

# 创建数据存储目录
RUN mkdir -p ${KAFKA_HOME}/data/logs

# copy bootstrap.sh
COPY bootstrap.sh /opt/apache/
RUN chmod +x /opt/apache/bootstrap.sh

RUN chown -R hadoop:hadoop /opt/apache

WORKDIR $KAFKA_HOME

开始构建镜像

# 需要查看构建镜像详细过程则需要加上 --progress=plain 选项
docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kafka:2.12-3.4. . --no-cache --progress=plain

# 为了方便小伙伴下载即可使用，我这里将镜像文件推送到阿里云的镜像仓库
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kafka:2.12-3.4.

### 参数解释
# -t：指定镜像名称
# . ：当前目录Dockerfile
# -f：指定Dockerfile路径
#  --no-cache：不缓存

5）编排 docker-compose.yaml

version: '3'
services:
  kafka-node1:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kafka:2.12-3.4.
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: kafka-node1
    hostname: kafka-node1
    restart: always
    privileged: true
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./config/kafka-node1/server.properties:${KAFKA_HOME}/config/server.properties
    ports:
      - "${KAFKA_NODE1_SERVER_PORT}:9092"
    expose:
      - 2888
      - 3888
command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :9092 || exit 1"]
      interval: 10s
timeout: 10s
      retries: 5
  kafka-node2:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kafka:2.12-3.4.
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: kafka-node2
    hostname: kafka-node2
    restart: always
    privileged: true
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./config/kafka-node2/server.properties:${KAFKA_HOME}/config/server.properties
    ports:
      - "${KAFKA_NODE2_SERVER_PORT}:9092"
    expose:
      - 2888
      - 3888
command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :9092 || exit 1"]
      interval: 10s
timeout: 10s
      retries: 5
  kafka-node3:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kafka:2.12-3.4.
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: kafka-node3
    hostname: kafka-node3
    restart: always
    privileged: true
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./config/kafka-node3/server.properties:${KAFKA_HOME}/config/server.properties
    ports:
      - "${KAFKA_NODE3_SERVER_PORT}:9092"
    expose:
      - 2888
      - 3888
command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :9092 || exit 1"]
      interval: 10s
timeout: 10s
      retries: 5

# 连接外部网络
networks:
  hadoop-network:
    external: true

.env 环境变量文件内容如下：

# 对外暴露的端口
cat << EOF > .env
KAFKA_HOME=/opt/apache/kafka
KAFKA_NODE1_SERVER_PORT=39092
KAFKA_NODE2_SERVER_PORT=39093
KAFKA_NODE3_SERVER_PORT=39094
EOF

6）开始部署

docker-compose -f docker-compose.yaml up -d

# 查看
docker-compose -f docker-compose.yaml ps

六、简单测试验证

# 登录zookeeper，在zookeeper查看brokers
${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh ls /brokers/ids

${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh get /brokers/ids/1
${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh get /brokers/ids/2
${ZOOKEEPER_HOME}/bin/zkCli.sh get /brokers/ids/3

七、常用的 Kafka 客户端命令

1）添加topic

# 随便登录
docker exec -it kafka-node1 bash

# 创建topic，1副本，1分区，设置数据过期时间72小时（-1表示不过期），单位ms，72*3600*1000=259200000
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --create --topic test002 --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092  --partitions 1 --replication-factor 1 --config retention.ms=259200000

2）查看topic

# 查看topic列表
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --list

# 查看topic列表详情
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe

# 指定topic
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe --topic test002

# 查看消费者组
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --list
kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe  --group test002

3）修改topic

# 修改分区，扩分区，不能减少分区
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --alter --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002 --partitions 2

# 修改过期时间，下面两行都可以
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --alter --topic test002 --add-config retention.ms=86400000

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-configs.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --alter --entity-name test002 --entity-type topics --add-config retention.ms=86400000

# 修改副本数，将副本数修改成3
$ cat >1.json<<EOF
{"version":1,
"partitions":[
{"topic":"test002","partition":,"replicas":[,1,2]},
{"topic":"test002","partition":1,"replicas":[1,2,]},
{"topic":"test002","partition":2,"replicas":[2,,1]}
]}
EOF
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe --topic test002

4）扩容分区

#把test002 topic扩容为6个分区。
#注意：目前不支持减少分区，扩容前必须存在这个主题。
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh -alter --partitions 6 --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe

5）删除topic

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-topics.sh --delete --topic test002 --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092

6）生成者和消费者

生产者

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002
{"id":"1","name":"n1","age":"20"}
{"id":"2","name":"n2","age":"21"}
{"id":"3","name":"n3","age":"22"}

消费者

# 从头开始消费
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002 --from-beginning

# 指定从分区的某个位置开始消费，这里只指定了一个分区，可以多写几行或者遍历对应的所有分区
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002 --partition 0 --offset 100

7）消费组

在 Kafka 中，消费组（Consumer Group）是一组独立消费者的集合，它们共同消费一个或多个 Topic 中的数据。消费组内的消费者协同工作，通过分摊该 Topic 中的所有分区，以实现消息的消费和处理。

消费组在 Kafka 消息队列中起到了至关重要的作用。它可以提供如下功能：

  • 并发消费：消费组内的每个消费者都可以独立地消费消息，可以实现高并发处理。

  • 自动负载均衡：消费组内的消费者会自动协作，将消费任务均分到所有消费者上，使得每个消费者都能处理相同数量的消息。

  • 提高可用性：当消费组内的一个或多个消费者故障退出时，消息会自动分配到其他消费者上，保证消费任务的不间断执行。

  • 支持多租户：可以通过 Consumer Group 来对不同的租户进行消息隔离，不同的 Consumer Group 可以读取同一个 Topic 的不同副本，或者读取不同 Topic 的不同分区，实现多个实例共享同一 Topic 或分散处理不同 Topic。

示例如下：

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --topic test002 --group test002

通常情况下，消费组中的消费者都运行在不同的机器上，这样就可以实现分布式消费，以提高消息处理性能和可用性。Kafka 对消费组的实现也非常简单，通过在消费者在订阅 Topic 时，接受一个 Group ID 参数，就可以自动加入到一个消费组中。Kafka 会将Group ID 相同的消费者映射到同一个 Consumer Group 中，以实现协同消费和分摊消费任务的目的。

8）查看数据积压

${KAFKA_HOME}/bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server kafka-node1:9092,kafka-node2:9092,kafka-node3:9092 --describe --group test002

9）kafka 数据积压处理方法

在 Kafka 中，由于消息的生产和消费速度可能不一致，导致消息会积压在 Kafka 的分区中，如果这些积压的消息处理不及时，会导致 Kafka 系统的性能下降和可用性降低等问题。因此，需要采取一些处理方法来解决数据积压问题：

  • 增加消费者：增加消费者可以使消费任务并行执行，加快消息的处理速度。可以通过增加消费者的方式将积压的消息消费掉，提高系统处理速度和效率。

  • 调整消费者组：当一个消费组中的消费者无法处理所有的消息时，可以考虑调整消费者组。可以增加消费者的数量或者更换消费者组，以适应消息处理的速度和大小。

  • 调整消息分区：Kafka 中Topic 的分区数也会影响数据积压的情况。可以调整分区数以改善数据读取和分发的情况，或者对热点 Topic 进行分区处理，以实现更好的性能和可用性。

  • 调整消费 offset：若积压的消息都已经被处理过了，却还在 Kafka 中存在，可能是消费者消费 offset 设置错误导致的。可以通过 Kafka 的 offset 操作，重置消费 offset，跳过已经处理过的消息，减少数据积压的问题。

  • 执行消息清洗：在消费 Kafka 消息时，可以额外执行一些消息清洗处理操作，将无用的数据过滤出去，或者将数据进行清理和格式化处理，减少中间处理环节，提高数据消费的效率和可用性。

以上是一些解决 Kafka 数据积压问题的常用方法，需要视具体情况而定，选择合适的方法来解决。

通过 docker-compose 快速部署 Kafka 教程就先到这里了

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创建时间：2020-05-22 09:55:12
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。 这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。 这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。 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的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。
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