zookeeper与kafka

一、zookeeper介绍：

1.zookeeper简介：

Zookeeper：开源分布式的服务，为分布式框架提供协调服务的apache项目

2.zookeeper特点：

Zookeeper：一个领导者(Leader) ，多个跟随者(Follower) 组成的集群。
Zookeepe集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。.
数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

3.zookeeper工作模式及机制：

Zookeeper工作模式：文件系统+通知机制

工作机制：

1、每个服务端上线时需要到zookeeper集群注册信息

2、客户端从zookeeper集群获取在线服务端信息列表并监听

3、服务端上线下线时，zookeeper需要更新列表信息并通知客户端

4、客户端接收到通知重新获取zookeeper在线服务器列表

4.ZooKeeper的数据结构:

ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

5.ZooKeeper的应用场景:

5.1 统一命名服务:

在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。

5.2 统一配置管理:

（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。各个客户端服务器监听这个Znode。一旦 Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。

5.3 统一集群管理:

（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。

5.4 服务器动态上下线:

客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。

5.5 软负载均衡:

在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。

二、ZooKeeper的选举机制:

1.第一次启动选举机制：

服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，服务器1状态保持为LOOKING；
服务器2启动，再发起一次选举。服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，服务器1，2状态保持LOOKING
服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3（有半数以上的结果，根据myid最大的）。此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
服务器5启动，同4一样当小弟。

2.非第一次启动选举机制：

当ZooKeeper集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举:

服务器初始化启动。
服务器运行期间无法和Leader保持连接。

而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态:

集群中本来就已经存在一个Leader。

对于已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，对于该机器来说，仅仅需要和Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。

集群中确实不存在Leader

假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。

SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端“更新请求”的处理逻辑速度有关。
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。每投完一次票这个数据就会增加

3.选举Leader规则：

EPOCH大的直接胜出。
EPOCH相同，事务id大的胜出。
事务id相同，服务器id大的胜出。

三、部署ZooKeeper集群:

1.环境准备：

服务器类型	系统和IP地址	需要安装的组件
Zookeeper服务器1	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.10	jdk
Zookeeper服务器2	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.20	jdk
Zookeeper服务器3	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.30	jdk

1.1 关闭防火墙：

systemctl stop firewalld
setenforce 0

1.2 安装 JDK（所有节点）：

#非最小化安装一般自带
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version

1.3 下载安装包（所有节点）：

cd /opt/
rz -E
tar zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7

2.修改配置文件（所有节点）：

cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfgvim zoo.cfg
-----------------------------------------------------------------------------
tickTime=2000   #通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10    #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），这里表示为10*2s
syncLimit=5     #Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data      ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs   ●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181   #客户端连接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.91.10:3188:3288
server.2=192.168.91.20:3188:3288
server.3=192.168.91.30:3188:3288
#集群节点通信时使用端口3188,选举leader时使用的端口3288
-------------------------------------------------------------------------------------
server.A=B:C:D
●A是一个数字，表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
●B是这个服务器的地址。
●C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。●D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs

4.在 dataDir 指定目录下创建一个 myid 的文件（分别添加）：

echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid				#zookeeper服务器1上添加
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid				#zookeeper服务器2上添加
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid				#zookeeper服务器3上添加

5.配置 Zookeeper 启动脚本（所有节点）：

vim /etc/init.d/zookeeper
--------------------------------------------------
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description: Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
echo "-----zookeeper启动-----"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
echo "----zookeeper停止-------"
$ZK_HOME/bin/ zkServer.sh stop
;;
restart)
echo "----zookeeper重启-------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
echo  "-----zookeeper状态------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

6.启动、设置开机自启、查看服务状态：

#设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper#分别启动 Zookeeper
service zookeeper start#查看当前状态
service zookeeper status

服务器1：

服务器2：

服务器3：

四、消息队列kafka：

1、为什么要有消息队列：

高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞，比如大量请求并发访问数据库，导致行锁表，最后请求线程堆积过多，引发雪崩。

雪崩：高并发情况下redis服务器无法同时处理大量请求，导致rdis崩溃直接查询数据库。

2、使用消息队列的好处：

2.1 解耦：

允许独立的扩展或修改两边的处理过程，只有确保他们遵守同样的接口约束

2.2 可恢复性：

系统一部分组件失效不会影响整个系统，消息队列降低了过程的耦合度，即使一个处理消息的进程挂掉了，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

2.3 缓存：

有助于控制和优化数据流经过的速度，解决生成消费信息的处理速度不一致的情况

2.4 灵活性&峰值处理能力：

能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃

2.5 异步通信：

允许用户把一个消息加入队列，但并不立即处理它。想向队列中放多少消息就放多少，在需要的时候去处理他们

3、消息队列的2种模式：

3.1 点对点(一对一)：

消费者主动拉取数据，消费者将生产者生成的数据拉取完成则消费者将消息删除。

3.2 发布/订阅模式(一对多也称为观察者模式)：

消费者消费数据之后不会清除消息
生产者发布消息到topic，同时有多个消费者
观察者(实时观察消费者消费能力即处理数据能力)观察整个消息队列，根据消费者的能力配置，发送数据给消费者

4.Kafka的简介：

kafka是一个分布式的，支持分区的，多副本基于发布/订阅模式的消息队列(MQ message quene)，主要用于日志和大数据实时处理

5.kafka特点：

高吞吐量每秒钟可以处理几十万消息，延迟最低只是几毫秒。
持久性、可靠性，完善的消息存储机制存储到磁盘，保证数据的高效和持久化
分布式，生产者数据会存放在所有机器上，挂一台数据不会丢失。
容错性，允许集群中节点失败，允许副本-1个节点失败
高并发，支持千个客户端同时读写

kafka%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%90%8D%E8%AF%8D%E4%BB%8B%E7%BB%8D">6.kafka系统架构名词介绍：

broker：一台kafka服务器就是一个broker。一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic
Produer：生产者。也就是写入消息的一方，将消息写入broker中
Consumer：消费者。也就是读取消息的一方，从broker中读取消息
Zookeeper：kafka使用zookeeper来管理集群的元数据，以及控制器的选举等操作。
topic：主题。每一个消息都属于某个主题，kafka通过主题来划分消息，是一个逻辑上的分类
partition：即分区，同一个主题下的消息还可以继续分成多个分区，一个分区只属于一个主题

Partation 数据路由规则：
1．指定了 patition，则直接使用
2．未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition
3．patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition

每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。

每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。

如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下（例如商品秒杀、抢红包），需要将 partition 数目设为 1。

broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition，剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。

Replica：副本。一个分区可以有多个副本来提高容灾性，一般是设置一个分区2个副本
Offset：偏移量。消费者存在zookeeper上的记录自己访问到什么地方
leader负责读写，follow只负责复制和备份

7.Kafka系统架构：

生产者生产数据传给broker即kafka服务器集群
kafka集群将数据存储在topic主题中，每个topic主题中有多个分片(分片做了备份在其他topic)
分片中存储数据，kafka集群注册在zookeeper中，zookeeper通知消费者kafka服务器在线列表
消费者收到zookeeper通知的在线列表，从broker中拉取数据
消费者保存偏移量到zookeeper中，以便记录自己宕机消费到什么地方

五、部署ZooKeeper+Kafka集群：

1.环境准备（在zookeeper基础上）：

服务器类型	系统和IP地址	需要安装的组件
Zookeeper服务器1	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.10	jdk、ZooKeeper
Zookeeper服务器2	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.20	jdk、ZooKeeper
Zookeeper服务器3	CentOS7.4(64 位) 192.168.91.30	jdk、ZooKeeper

2.下载安装安装包：

1. #下载安装包
cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz1.1 #有压缩包就直接拖进来
cd /opt
rz -E2. #安装Kafka
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

3.修改配置文件：

1. #移动并将配置文件进行备份
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}2. #修改
vim server.properties
-------------------------------------------
broker.id=0                           
#21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2listeners=PLAINTEXT://192.168.91.10:9092    
#31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改num.network.threads=3    
#42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改num.io.threads=8         
#45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径num.partitions=1    
#65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量log.retention.hours=168    
#103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除log.segment.bytes=1073741824    
#110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件zookeeper.connect=192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181    
#123行，配置连接Zookeeper集群地址
------------------------------------------------

4.设置环境变量:

1. #修改环境变量
vim /etc/profile
----------------------------------------
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
-----------------------------------------2. #刷新配置文件
source /etc/profile3. #查看环境变量
echo $PATN

5.配置ZooKeeper启动脚本:

vim /etc/init.d/kafka
------------------------------------------------
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)echo "---------- Kafka 启动 ------------"${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)echo "---------- Kafka 停止 ------------"${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)$0 stop$0 start
;;
status)echo "---------- Kafka 状态 ------------"count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")if [ "$count" -eq 0 ];thenecho "kafka is not running"elseecho "kafka is running"fi
;;
*)echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
------------------------------------------------------------------

6.设置开机自启并启动:

1. #设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka2. #分别启动 Kafka
service kafka start

7.Kafka命令行操作:

7.1 创建topic:

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test############################################
--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称

7.2 查看当前服务器中的所有topic:

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181

7.3 查看某个topic的详情:

kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181

7.4 发布消息:

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.91.10:9092,192.168.91.20:9092,192.168.91.30:9092  --topic test

7.5 消费消息:

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.91.10:9092,192.168.91.20:9092,192.168.91.30:9092 --topic test --from-beginning
#--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来

7.6 修改分区数:

kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181 --alter --topic test --partitions 6

7.7 删除topic:

kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.91.10:2181,192.168.91.20:2181,192.168.91.30:2181 --topic test