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kafka基本使用

2024.10.11 | cuithink | 718次围观
安装前的环境准备
由于Kafka是用Scala语言开发的,运行在JVM上,因此在安装Kafka之前需要先安装JDK。
yum install java-1.8.0-openjdk* -y
kafka依赖zookeeper,所以需要先安装zookeeper
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz cd  apache-zookeeper-3.5.8-bin cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg # 启动zookeeper bin/zkServer.sh start bin/zkCli.sh ls / #查看zk的根目录相关节点
第一步:下载安装包
下载2.4.1 release版本,并解压:
wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.4.1/kafka_2.11-2.4.1.tgz  # 2.11是scala的版本,2.4.1是kafka的版本 tar -xzf kafka_2.11-2.4.1.tgz cd kafka_2.11-2.4.1
第二步:修改配置
修改配置文件config/server.properties:
#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一 broker.id=0 #kafka部署的机器ip和提供服务的端口号 listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092   #kafka的消息存储文件 log.dir=/usr/local/data/kafka-logs #kafka连接zookeeper的地址 zookeeper.connect=192.168.65.60:2181
第三步:启动服务
现在来启动kafka服务:
启动脚本语法:kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties
可以看到,server.properties的配置路径是一个强制的参数,-daemon表示以后台进程运行,否则ssh客户端退出后,就会停止服务。(注意,在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址,所以需要把主机名和linux的ip映射配置到本地host里,用vim /etc/hosts)
# 启动kafka,运行日志在logs目录的server.log文件里 bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties   #后台启动,不会打印日志到控制台 或者用 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & # 我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树 bin/zkCli.sh ls / #查看zk的根目录kafka相关节点 ls /brokers/ids #查看kafka节点 # 停止kafka bin/kafka-server-stop.sh
server.properties核心配置详解:
Property
Default
Description
broker.id
0
每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识;这个id可以作为broker的“名字”,你可以选择任意你喜欢的数字作为id,只要id是唯一的即可。
log.dirs
/tmp/kafka-logs
kafka存放数据的路径。这个路径并不是唯一的,可以是多个,路径之间只需要使用逗号分隔即可;每当创建新partition时,都会选择在包含最少partitions的路径下进行。
listeners
PLAINTEXT://192.168.65.60:9092
server接受客户端连接的端口,ip配置kafka本机ip即可
zookeeper.connect
localhost:2181
zooKeeper连接字符串的格式为:hostname:port,此处hostname和port分别是ZooKeeper集群中某个节点的host和port;zookeeper如果是集群,连接方式为 hostname1:port1, hostname2:port2, hostname3:port3
log.retention.hours
168
每个日志文件删除之前保存的时间。默认数据保存时间对所有topic都一样。
num.partitions
1
创建topic的默认分区数
default.replication.factor
1
自动创建topic的默认副本数量,建议设置为大于等于2
min.insync.replicas
1
当producer设置acks为-1时,min.insync.replicas指定replicas的最小数目(必须确认每一个repica的写数据都是成功的),如果这个数目没有达到,producer发送消息会产生异常
delete.topic.enable
false
是否允许删除主题
第四步:创建主题
现在我们来创建一个名字为“test”的Topic,这个topic只有一个partition,并且备份因子也设置为1:
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.65.60:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.65.60:2181
除了我们通过手工的方式创建Topic,当producer发布一个消息到某个指定的Topic,这个Topic如果不存在,就自动创建。
删除主题
bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.65.60:2181
第五步:发送消息
kafka自带了一个producer命令客户端,可以从本地文件中读取内容,或者我们也可以以命令行中直接输入内容,并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下,每一个行会被当做成一个独立的消息。
首先我们要运行发布消息的脚本,然后在命令中输入要发送的消息的内容:
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092 --topic test >this is a msg >this is a another msg
第六步:消费消息
对于consumer,kafka同样也携带了一个命令行客户端,会将获取到内容在命令中进行输出,默认是消费最新的消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --topic test
如果想要消费之前的消息可以通过--from-beginning参数指定,如下命令:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --from-beginning --topic test
如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令,你将会看到在producer终端输入的内容,很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。
以上所有的命令都有一些附加的选项;当我们不携带任何参数运行命令的时候,将会显示出这个命令的详细用法。
消费多主题
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --whitelist "test|test-2"
单播消费
一条消息只能被某一个消费者消费的模式,类似queue模式,只需让所有消费者在同一个消费组里即可
分别在两个客户端执行如下消费命令,然后往主题里发送消息,结果只有一个客户端能收到消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092  --consumer-property group.id=testGroup --topic test
多播消费
一条消息能被多个消费者消费的模式,类似publish-subscribe模式费,针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性,要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。我们再增加一个消费者,该消费者属于testGroup-2消费组,结果两个客户端都能收到消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test
查看消费组名
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --list
查看消费组的消费偏移量
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --describe --group testGroup

image.png
current-offset:当前消费组的已消费偏移量
log-end-offset:主题对应分区消息的结束偏移量(HW)
lag:当前消费组未消费的消息数


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