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zookeeper集群和kafka集群及nginx-kafka整合搭建

kafka aide_941 23℃

zookeeper集群和kafka集群及nginx-kafka整合搭建

 版权声明:转载请附带本文链接;个人站点:https://suveng.github.io/blog/ https://blog.csdn.net/qq_37933685/article/details/82285545

个人博客:https://suveng.github.io/blog/​​​​​​​

zookeeper集群搭建和kafka集群搭建

环境

  1. linux 开发机(主)
  2. 4台centos7虚拟机
    1. 192.168.0.201
    2. 192.168.0.202(nginx-kafka)
    3. 192.168.0.203
    4. 192.168.0.204
  3. 虚拟机配置 jdk1.8 jps

zookeeper集群搭建

  1. 安装java(centos7)安装java1.8环境
  2. 安装zookeeper
    1. 下载(自己到官网下载新的版本)
    2. 解压后移到指定目录
      mv zookeeper-3.4.12 /usr/local/zookeeper
      
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    3. 修改配置
      cd /usr/local/zookeeper/conf
      cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
      
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      zoo_sample.cfg 这个文件是官方给我们的zookeeper的样板文件,给他复制一份命名为zoo.cfg,zoo.cfg是官方指定的文件命名规则。

      # vim zoo.cfg
      tickTime=2000
      initLimit=10
      syncLimit=5
      dataDir=/data/zookeeper/zkdata
      dataLogDir=/data/zookeeper/zkdatalog
      clientPort=2181
      server.1=192.168.0.201:2888:3888
      server.2=192.168.0.203:2888:3888
      server.3=192.168.0.204:2888:3888
      
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      #tickTime:
      这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
      #initLimit:
      这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端(这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端,而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器)初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间(也就是 tickTime)长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息,那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
      #syncLimit:
      这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息,请求和应答时间长度,最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度,总的时间长度就是5*2000=10秒
      #dataDir:
      快照日志的存储路径
      #dataLogDir:
      事物日志的存储路径,如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录,这样会严重影响zk的性能,当zk吞吐量较大的时候,产生的事物日志、快照日志太多
      #clientPort:
      这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口,Zookeeper 会监听这个端口,接受客户端的访问请求。修改他的端口改大点
      #server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字, 表示这个是第几号服务器,用来标识服务器,这个标识要写到快照目录下面myid文件里
      #192.168.7.107为集群里的IP地址,第一个端口是master和slave之间的通信端口,默认是2888,第二个端口是leader选举的端口,集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
      
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    4. 创建myid文件
      #server1(192.168.0.201)
      echo "1" > /data/zookeeper/zkdata/myid
      #server2(192.168.0.203)
      echo "2" > /data/zookeeper/zkdata/myid
      #server3(192.168.0.204)
      echo "3" > /data/zookeeper/zkdata/myid
      
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    5. 创建环境变量
      # vim /etc/profile
      export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
      export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
      
      # source /etc/profile
      
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    6. 启动Zookeeper服务并查看
      zkServer.sh start #启动
      zkServer.sh status #查看
      jps #查看
      
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出现问题汇总

  1. zoo.cfg配置文件中指定目录却没有创建! 创建相应目录即可。
  2. zoo.cfg中dataDir指定路径为Myid文件的路径。
  3. 关闭防火墙
  4. 2181端口被占用!换端口
  5. 出现链接异常。将本机的ip改为0.0.0.0,不要写本机的ip地址,即如下所示(最后的解决方法)

启动zookeeper可以查看错误信息 zkServer.sh start-foreground

Kafka集群搭建

  1. 下载
  2. 解压移动到指定目录
    mv kafka_2.11-1.0.1 /usr/local/kafka
    
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  3. 修改配置文件(注意把注释去掉)
    broker.id=0  #当前机器在集群中的唯一标识,和zookeeper的myid性质一样,每台服务器的broker.id都不能相同
    port=9092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
    host.name=192.168.0.201 #这个参数默认是关闭的,在0.8.1有个bug,DNS解析问题,失败率的问题。
    num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
    num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
    log.dirs=/data/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录,这个目录可以配置为“,”逗号分割的表达式,上面的num.io.threads要大于这个目录的个数,如果配置多个目录,新创建的topic将消息持久化的地方是,当前以逗号分割的目录中,哪个分区数最少就放那一个
    socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小,数据不是一下子就发送的,会先存储到缓冲区,到达一定的大小后在发送,能提高性能
    socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小,当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
    socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请求的最大数,这个值不能超过java的堆栈大小
    num.partitions=1 #默认的分区数,一个topic默认1个分区数
    log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间,168小时,7天
    message.max.byte=5242880  #消息保存的最大值5M
    default.replication.factor=2  #kafka保存消息的副本数,如果一个副本失效了,另一个还可以继续提供服务
    replica.fetch.max.bytes=5242880  #取消息的最大直接数
    log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是:因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件,当超过这个值的时候,kafka会新起一个文件
    log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间(log.retention.hours=168 ),到目录查看是否有过期的消息如果有,删除
    log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩,一般不用启用,启用的话可以提高性能
    zookeeper.connect=192.168.0.201:2181,192.168.0.203:2181,192.168.0.204:2181 #设置zookeeper的连接端口
    
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如果用了内网端口转发响应相应的配置server.properties 要修改,注释掉host.name,增加advertised.listeners=PLAINTEXT://192.168.203.3:9092 属性

  1. 配置环境变量
    # vim /etc/profile
    export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
    export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
    
    # source /etc/profile
    
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  2. 启动
    #从后台启动Kafka集群(3台都需要启动)
    kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
    
    # 官方推荐启动方式:
    /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties &
    
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  3. 查看状态
    jps
    看到Kafka的进程,说明Kafka已经启动
    
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  4. 测试kafka
    #创建Topic
    kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.0.201:2181,192.168.0.203:2181,192.168.0.204:2181 --partitions 3 --replication-factor 1 --topic suveng
    #解释
    --partitions 3   #创建3个分区
    --replication-factor 1     #复制1份
    --topic     #主题为suveng
    
    #查看topic状态
    kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic suveng
    
    
    
    状态说明:
    #suveng有三个分区分别为1、2、3;
    #分区0的leader是1(broker.id),分区0有三个副本,并且状态都为lsr(ln-sync,表示可以参加选举成为leader)。
    
    #删除topic
        在config/server.properties中加入delete.topic.enable=true并重启服务,在执行如下命令
    # kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic suveng
    
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    #在一台服务器上创建一个发布者-发送消息
    kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.0.201:9092 --topic suveng
    输入以下信息:
      This is a message
      This is another message
    
    #在另一台服务器上创建一个订阅者接收消息
    kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.0.203:2181 --topic suveng --from-beginning
    
    #--from-beginning 表示从开始第一个消息开始接收
    #测试(订阅者那里能正常收到发布者发布的消息,则说明已经搭建成功)
    
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nginx-kafka模块集成

安装nginx-kafka插件

nginx可以直接把数据写到kafka里面去。

1.安装git

	yum install -y git
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2.切换到/usr/local/src目录,然后将kafka的c客户端源码clone到本地

	cd /usr/local/src
	git clone https://github.com/edenhill/librdkafka
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3.进入到librdkafka,然后进行编译

	cd librdkafka
	yum install -y gcc gcc-c++ pcre-devel zlib-devel
	./configure
	make && make install
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4.安装nginx整合kafka的插件,进入到/usr/local/src,clone nginx整合kafka的源码

	cd /usr/local/src
	git clone https://github.com/brg-liuwei/ngx_kafka_module
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5.进入到nginx的源码包目录下 (编译nginx,然后将将插件同时编译)

	cd /usr/local/src/nginx-1.12.2
	./configure --add-module=/usr/local/src/ngx_kafka_module/
	make
	make install
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6.修改nginx的配置文件,详情请查看当前目录的nginx.conf

#user  nobody;
worker_processes  1;

#error_log  logs/error.log;
#error_log  logs/error.log  notice;
#error_log  logs/error.log  info;

#pid        logs/nginx.pid;


events {
    worker_connections  1024;
}


http {
    include       mime.types;
    default_type  application/octet-stream;

    #log_format  main  '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" '
    #                  '$status $body_bytes_sent "$http_referer" '
    #                  '"$http_user_agent" "$http_x_forwarded_for"';
    #access_log  logs/access.log  main;
    sendfile        on;
    #tcp_nopush     on;
    #keepalive_timeout  0;
    keepalive_timeout  65;
    #gzip  on;
    
    kafka;
    kafka_broker_list node-1.xiaoniu.com:9092 node-2.xiaoniu.com:9092 node-3.xiaoniu.com:9092; 	
    
    server {
        listen       80;
        server_name  node-6.xiaoniu.com;
        #charset koi8-r;
        #access_log  logs/host.access.log  main;

    	location = /kafka/track {
                kafka_topic track;
        }

    	location = /kafka/user {
                kafka_topic user;
        }

        #error_page  404              /404.html;

        # redirect server error pages to the static page /50x.html
        #
        error_page   500 502 503 504  /50x.html;
        location = /50x.html {
            root   html;
        }

    }

}
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主要是添加kafka 和 location,在liuwei的git仓库里面的用法说明有提到。

7.启动zk和kafka集群(创建topic)

	/bigdata/zookeeper-3.4.9/bin/zkServer.sh start
	/bigdata/kafka_2.11-0.10.2.1/bin/kafka-server-start.sh -daemon /bigdata/kafka_2.11-0.10.2.1/config/server.properties
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8.启动nginx,报错,找不到kafka.so.1的文件

	error while loading shared libraries: librdkafka.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
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原因是没有加载库编译

9.加载so库

	echo "/usr/local/lib" >> /etc/ld.so.conf
	ldconfig
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10.测试前把nginx开启,记得要ping通才能测试,而且开启相应的端口,开始测试:向nginx中写入数据,然后观察kafka的消费者能不能消费到数据

	curl localhost/kafka/track -d "message send to kafka topic"

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