Kafka基本配置

转自：

http://blog.youkuaiyun.com/smallnest/article/details/38491483

Apache Kafka是一个分布式消息发布订阅系统。它最初由LinkedIn公司基于独特的设计实现为一个分布式的提交日志系统( a distributed commit log)，，之后成为Apache项目的一部分。Kafka系统快速、可扩展并且可持久化。它的分区特性，可复制和可容错都是其不错的特性。

第一步: 下载代码

下载 0.8.1 版本并解压。 （当前最新的稳定版本是0.8.1.1）

1 2	> tar -xzf kafka_2. 9.2- 0.8. 1.1.tgz > cd kafka_2. 9.2- 0.8. 1.1

第二步: 启动服务

Kafka使用Zookeeper所以你可能先要安装一个ZooKeeper.你可以使用kafka中打包好的脚本或者一个配置好的Zookeeper.

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> bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties [ 2013- 04- 22 15: 01: 37, 495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig) ...

现在可以启动Kafka了:

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> bin/kafka-server-start.sh config/server.properties [ 2013- 04- 22 15: 01: 47, 028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties) [ 2013- 04- 22 15: 01: 47, 051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties) ...

第三步: 新建一个话题Topic

Topic的名字叫”test”,只有一个分区和一个备份。

1	> bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost: 2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

查看存在的Topic列表:

1 2	> bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost: 2181 test

除了手工创建Topic，你也可以配置你的broker当发布一个不存在的topic时自动创建topic。

第四步: 发送消息

Kafka提供了一个命令行的工具，可以从输入文件或者命令行中读取消息并发送给Kafka集群。每一行是一条消息。

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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost: 9092 --topic test This is a message This is another message

第五步: 消费消息

Kafka也提供了一个消费消息的命令行工具。

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> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost: 2181 --topic test --from-beginning This is a message This is another message

这些命令行工具有很多的选项，你可以查看他们的文档来了解更多的功能。

第六步: 设置多个broker

目前我们运行在一个broker，不好玩。
让我们来点大的。

首先为每个broker创建一个配置文件。

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

修改文件如下:

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config/server- 1.properties: broker. id= 1 port= 9093 log. dir=/tmp/kafka-logs- 1 config/server- 2.properties: broker. id= 2 port= 9094 log. dir=/tmp/kafka-logs- 2

broker.id属性别重样。为了在一台机器上启动两个broker，改了一下它们的port的。
Zookeeper还在，上面用的broker还活着。 来启动这两个broker.

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

创建一个topic试试， 奢侈一把，把备份设置为3:

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

成了。运行 “describe topics” 命令瞧瞧:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost: 2181 --topic my-replicated-topic Topic:my-replicated-topic PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 3 Configs: Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1, 2, 0 Isr: 1, 2, 0

第一行给出了分区的汇总信息。每个分区行给出分区信息。

“leader” 节点是1.
“replicas” 信息，在节点1,2,0上，不管node死活，只是列出信息而已.
“isr” 工作中的复制节点的集合. 也就是活的节点的集合.

来看看一开始创建的节点:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost: 2181 --topic test Topic:test PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs: Topic: test Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0

毫无新意，想必你已经明了了。

发布个消息:

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> bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost: 9092 --topic my-replicated-topic ... my test message 1 my test message 2 ^C

消费它:

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> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost: 2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic ... my test message 1 my test message 2 ^C

测试一下容错. 干掉leader,也就是Broker 1:

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> ps | grep server- 1.properties 7564 ttys002 0: 15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/ 1.6/Home/bin/java... > kill - 9 7564

Leader被切换到一个follower上节, 点 1 不会被列在isr中了，因为它死了:

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> bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost: 2181 --topic my-replicated-topic Topic:my-replicated-topic PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 3 Configs: Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1, 2, 0 Isr: 2, 0

但是，消息没丢啊，不信你试试:

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> bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost: 2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic ... my test message 1 my test message 2 ^C

话题和日志 (Topic和Log)

更深入的了解一下Kafka中的Topic.
Topic是发布的消息的类别或者种子Feed名。对于每一个Topic, Kafka集群维护这一个分区的log,就像下图中的示例：
Kafka集群
每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。分区中的消息都被分配了一个序列号，称之为偏移量(offset),在每个分区中此偏移量都是唯一的。
Kafka集群保持所有的消息，直到它们过期， 无论消息是否被消费了。
实际上消费者所持有的仅有的元数据就是这个偏移量，也就是消费者在这个log中的位置。 这个偏移量由消费者控制：正常情况当消费者消费消息的时候，偏移量也线性的的增加。但是实际偏移量由消费者控制，消费者可以将偏移量重置为更老的一个偏移量，重新读取消息。
可以看到这种设计对消费者来说操作自如， 一个消费者的操作不会影响其它消费者对此log的处理。
再说说分区。Kafka中采用分区的设计有几个目的。一是可以处理更多的消息，不受单台服务器的限制。Topic拥有多个分区意味着它可以不受限的处理更多的数据。第二，分区可以作为并行处理的单元，稍后会谈到这一点。

分布式(Distribution)

Log的分区被分布到集群中的多个服务器上。每个服务器处理它分到的分区。 根据配置每个分区还可以复制到其它服务器作为备份容错。
每个分区有一个leader，零或多个follower。Leader处理此分区的所有的读写请求而follower被动的复制数据。如果leader当机，其它的一个follower会被推举为新的leader。
一台服务器可能同时是一个分区的leader，另一个分区的follower。 这样可以平衡负载，避免所有的请求都只让一台或者某几台服务器处理。