消息队列之卡夫卡 + EFLFK集群部署

Zookeeper 定义

Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。

1.2 Zookeeper 工作机制

Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。

也就是说 Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。

Zookeeper 特点
（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。

（2）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。

（3）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。

（4）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。

（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。

（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

Zookeeper 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。

1.5 Zookeeper 应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。

1.5.1 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。

1.5.2 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。

1.5.3 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。

1.5.4 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。

1.5.5 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。

1.6 Zookeeper 选举机制
1.6.1 第一次启动选举机制
假设有5台服务器：

（1）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；

（2）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。

（3）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。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；

（4）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；

（5）服务器5启动，和服务器4一样当小弟。

非第一次启动选举机制

1、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：

（1）服务器初始化启动。

（2）服务器运行期间无法和Leader保持连接。

2、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：

（1）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。

（2）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。

• 选举Leader规则：

  1. EPOCH大的直接胜出
  2. EPOCH相同，事务id大的胜出
  3. 事务id相同，服务器id大的胜出

小贴士：

• 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。

实验

准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群：

192.168.180.10

192.168.180.20

192.168.180.30

写一个安装脚本

在server1上写一个安装脚本，用于安装Zookeeper。

vim /yujish/zookeeper001.sh

#!/bin/bash  #部署Zookeeper集群，server1的安装脚本  ​  

##1.安装前准备  

#关闭防火墙  systemctl stop firewalld

 systemctl disable firewalld  

setenforce 0  ​  #安装 JDK 环境。

如果服务器无法连接外网，需要先搭建本地yum仓库  yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel  java -version  ​  #zookeeper下载安装包  

#官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/  ​

 #wget命令是Linux系统用于从Web下载文件的命令行工具，服务器联通外网的情况下，可使用此种方法下载软件包。如果服务器无法连接外网，需要提前准备好软件包，放入/opt/目录下。  cd /opt/  wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz  ​  

##2.安装 Zookeeper。提前将zookeeper的安装包传到/opt/目录下。  

cd /opt/  

tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz  

mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7  ​  

##3.修改配置文件

 cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/  

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg  ​

 #修改第12行，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建

 sed -i '12c dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data' /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg  #在第12行下方添加内容，指定存放日志的目录，目录需要单独创建

 sed -i '12a dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs' /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg  #36行，在配置文件中添加集群信息。集群节点通信时使用端口3188,选举leader时使用的端口3288。  

echo "server.1=192.168.180.10:3188:3288

 server.2=192.168.180.20:3188:3288  

server.3=192.168.180.30:3188:3288" >> /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg  ​  #在每个节点上创建数据目录和日志目录

 mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data  

mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs  ​  #在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件，注意每个节点的myid不能相同  

echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid  ​  ​  

##4.配置 Zookeeper 启动脚本，将zookeeper加入系统服务管理  

cat <<EOF > /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  

EOF  ​  #为脚本增加执行权限。添加到启动服务，设置为开机自启。

 chmod +x /etc/init.d/zookeeper  

chkconfig --add zookeeper  #chkconfig --list zookeeper 可查看启动服务

配置文件zoo.cfg注释：

 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=192.168.180.10:3188:3288  

server.2=192.168.180.20:3188:3288  

server.3=192.168.180.30:3188:3288 #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。

写第二个脚本（用于传输和执行脚本）

在server1写第二个脚本，用于将安装脚本传给给server2和server3，并执行脚本和启动服务。

vim /yujish/zk.sh

#!/bin/bash  

#descripe:该脚本用于传输和执行zookeeper的安装脚本。

即在server1上，将安装脚本传给server2、server3，并修改myid。之后依次执行。  ​  

#root密码  

pass=1234  

#三台服务器的ip  

ip1=192.168.180.10  

ip2=192.168.180.20  

ip3=192.168.180.30  ​  

#复制脚本并命名为002，将myid修改为2。用于传给server2执行。  

cp /yujish/zookeeper001.sh /yujish/zookeeper002.sh  

sed -i '/zookeeper-3.5.7/data/myid/c

echo 2>/usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid  

' /yujish/zookeeper002.sh  ​  

#安装expect工具

 yum install -y expect  ​  #将002脚本传给server2

 /usr/bin/expect <<-EOF  

spawn scp /yujish/zookeeper002.sh ${ip2}:/yujish/

 expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF

 ​  #复制脚本并命名为003，修改myid为3。用于传给server3执行。  

cp /yujish/zookeeper001.sh /yujish/zookeeper003.sh  

sed -i '/zookeeper-3.5.7/data/myid/c echo 3>/usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid   ' /yujish/zookeeper003.sh  ​  

#将003脚本传给server3  

/usr/bin/expect <<-EOF  

spawn scp /yujish/zookeeper003.sh ${ip3}:/yujish/  

expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF  ​  

#执行server1中的脚本，安装zookeeper  

bash /yujish/zookeeper001.sh  ​  

#执行server2中的脚本，安装zookeeper  

/usr/bin/expect <<-EOF  

spawn ssh ${ip2} bash /yujish/zookeeper002.sh  

expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF  ​  

#执行server3中的脚本，安装zookeeper  

/usr/bin/expect <<-EOF  

spawn ssh ${ip3} bash /yujish/zookeeper003.sh  

expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF  ​  

#启动server1中的zookeeper  service zookeeper start  ​

 #启动server2中的zookeeper  

/usr/bin/expect <<-EOF

spawn ssh ${ip2} service zookeeper start

expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF  ​  

#启动server3中的zookeeper  

/usr/bin/expect <<-EOF  

spawn ssh ${ip3} service zookeeper start  

expect {          

"(yes/no)" {send "yes\n"; exp_continue}          

"password" {send "$pass\n"}  

}  

EOF

执行第二个脚本进行安装

 bash /yujish/zk.sh

Kafka 定义

Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。

4.2 Kafka 简介

Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 Zookeeper 协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，用 scala 语言编写， Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。

4.3 Kafka 的特性

（1）高吞吐量、低延迟

Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

（2）可扩展性

kafka 集群支持热扩展。

（3）持久性、可靠性

消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失。

（4）容错性

允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）。

（5）高并发

支持数千个客户端同时读写。

4.4 Kafka 系统架构

（1）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。

（2）Topic（主题）

可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。

类似于数据库的表名或者 ES 的 index。

物理上不同 topic 的消息分开存储。

（3）Partition（分区，实现数据分片）

• 为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。
• 每个 topic 至少有一个 partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。

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。

注意：

• 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、topic、partition三者的关系：

• 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。

分区的原因：

• 方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
• 可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

（4）Replication（副本）

副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。

（5）Leader

每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

（6）Follower

• Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。
• 如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
• 当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合） 列表中删除，重新创建一个 Follower。

（7）Producer

• 生产者即数据的发布者，该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。
• broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。
• 生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。

（8）Consumer

消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。

（9）Consumer Group（CG）

• 消费者组，由多个 consumer 组成。
• 所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的组。
• 将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据，可以更快的提高数据的消费能力。
• 消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，防止数据被重复读取。
• 消费者组之间互不影响。

（10）offset 偏移量

• 可以唯一的标识一条消息。
• 偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。
• 消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
• 某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。
• 消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周（7*24小时）。

（11）Zookeeper

• Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
• 由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
• Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 __consumer_offsets。
• 也就是说，zookeeper的作用就是，生产者push数据到kafka集群，就必须要找到kafka集群的节点在哪里，这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据，也需要zookeeper的支持，从zookeeper获得offset，offset记录上一次消费的数据消费到哪里，这样就可以接着下一条数据进行消费。

本文为CSDN博主「因为你是在熙啊丶」的原创文章，
原文链接：https://blog.csdn.net/WLDN997/article/details/125606502

作者：聂鲁达的邮差
链接：https://juejin.cn/post/7116213642852302862
来源：稀土掘金
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