kafka集群实战


    对于kafka来说,一个单独的broker意味着kafka集群中只有一个节点。要想增加kafka集群中的节点数量,只需要多启动几个broker实例即可。为了有更好的理解,现在我们在一台机器上同时启动三个broker实例。
    首先,我们需要建立好其他2个broker的配置文件:

    1. cp config/server.properties config/server-1.properties
    2. cp config/server.properties config/server-2.properties

    配置文件的需要修改的内容分别如下:
    config/server-1.properties:

    1. #broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
    2. broker.id=1
    3. #kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
    4. listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9093
    5. log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-1
    6. #kafka连接zookeeper的地址,要把多个kafka实例组成集群,对应连接的zookeeper必须相同
    7. zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

    config/server-2.properties:broker.id=2

    1. broker.id=2
    2. listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9094
    3. log.dir=/usr/local/data/kafka-logs-2
    4. zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

    目前我们已经有一个zookeeper实例和一个broker实例在运行了,现在我们只需要在启动2个broker实例即可:

    1. bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-1.properties
    2. bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server-2.properties

    查看zookeeper确认集群节点是否都注册成功:
    image.png
    现在我们创建一个新的topic,副本数设置为3,分区数设置为2:

    1. bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 3 --partitions 2 --topic my-replicated-topic

    查看下topic的情况

    1. bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:2181 --topic my-replicated-topic

    image.png
    以下是输出内容的解释,第一行是所有分区的概要信息,之后的每一行表示每一个partition的信息。

    • leader节点负责给定partition的所有读写请求,同一个主题不同分区leader副本一般不一样(为了容灾)
    • replicas 表示某个partition在哪几个broker上存在备份。不管这个几点是不是”leader“,甚至这个节点挂了,也会列出。
    • isr 是replicas的一个子集,它只列出当前还存活着的,并且已同步备份了该partition的节点。

    现在我们向新建的 my-replicated-topic 中发送一些message,kafka集群可以加上所有kafka节点:

    1. bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --topic my-replicated-topic
    2. >my test msg 1
    3. >my test msg 2

    现在开始消费:

    1. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
    2. my test msg 1
    3. my test msg 2

    现在我们来测试我们容错性,因为broker1目前是my-replicated-topic的分区0的leader,所以我们要将其

    1. ps -ef | grep server.properties
    2. kill 14776

    现在再执行命令:

    1. bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.65.60:9092 --topic my-replicated-topic

    image.png
    我们可以看到,分区0的leader节点已经变成了broker 0。要注意的是,在Isr中,已经没有了1号节点。leader的选举也是从ISR(in-sync replica)中进行的。
    此时,我们依然可以 消费新消息:

    1. bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092,192.168.65.60:9093,192.168.65.60:9094 --from-beginning --topic my-replicated-topic
    2. my test msg 1
    3. my test msg 2

    查看主题分区对应的leader信息:
    image.png
    kafka将很多集群关键信息记录在zookeeper里,保证自己的无状态,从而在水平扩容时非常方便。
    集群消费


    log的partitions分布在kafka集群中不同的broker上,每个broker可以请求备份其他broker上partition上的数据。kafka集群支持配置一个partition备份的数量。
    针对每个partition,都有一个broker起到“leader”的作用,0个或多个其他的broker作为“follwers”的作用。leader处理所有的针对这个partition的读写请求,而followers被动复制leader的结果,不提供读写(主要是为了保证多副本数据与消费的一致性)。如果这个leader失效了,其中的一个follower将会自动的变成新的leader。
    Producers
    生产者将消息发送到topic中去,同时负责选择将message发送到topic的哪一个partition中。通过round-robin做简单的负载均衡。也可以根据消息中的某一个关键字来进行区分。通常第二种方式使用的更多。
    Consumers
    传统的消息传递模式有2种:队列( queue) 和(publish-subscribe)

    • queue模式:多个consumer从服务器中读取数据,消息只会到达一个consumer。
    • publish-subscribe模式:消息会被广播给所有的consumer。

    Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念:consumer group。

    • queue模式:所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
    • publish-subscribe模式:所有的consumer都有着自己唯一的consumer group。

    image.png
    上图说明:由2个broker组成的kafka集群,某个主题总共有4个partition(P0-P3),分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费, A有2个consumer instances ,B有4个。
    通常一个topic会有几个consumer group,每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者( logical subscriber )。每个consumer group由多个consumer instance组成,从而达到可扩展和容灾的功能。
    消费顺序
    一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在消费,从而保证消费顺序。
    consumer group中的consumer instance的数量不能比一个Topic中的partition的数量多,否则,多出来的consumer消费不到消息。
    Kafka只在partition的范围内保证消息消费的局部顺序性,不能在同一个topic中的多个partition中保证总的消费顺序性。
    如果有在总体上保证消费顺序的需求,那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1,将consumer group中的consumer instance数量也设置为1,但是这样会影响性能,所以kafka的顺序消费很少用。