一 BROKER 的全局配置
最为核心的三个配置 broker.id、log.dir、zookeeper.connect 。
------------------------------------------- 系统 相关 -------------------------------------------
##每一个broker在集群中的唯一标示,要求是正数。在改变IP地址,不改变broker.id的话不会影响consumers
broker.id =1
##kafka数据的存放地址,多个地址的话用逗号分割 /tmp/kafka-logs-1,/tmp/kafka-logs-2
log.dirs = /tmp/kafka-logs
##提供给客户端响应的端口
port =6667
##消息体的最大大小,单位是字节
message.max.bytes =
## broker 处理消息的最大线程数,一般情况下不需要去修改
num.network.threads =3
## broker处理磁盘IO 的线程数 ,数值应该大于你的硬盘数
num.io.threads =8
## 一些后台任务处理的线程数,例如过期消息文件的删除等,一般情况下不需要去做修改
background.threads =4
## 等待IO线程处理的请求队列最大数,若是等待IO的请求超过这个数值,那么会停止接受外部消息,算是一种自我保护机制
queued.max.requests =500
##broker的主机地址,若是设置了,那么会绑定到这个地址上,若是没有,会绑定到所有的接口上,并将其中之一发送到ZK,一般不设置
host.name
## 打广告的地址,若是设置的话,会提供给producers, consumers,其他broker连接,具体如何使用还未深究
advertised.host.name
## 广告地址端口,必须不同于port中的设置
advertised.port
## socket的发送缓冲区,socket的调优参数SO_SNDBUFF
socket.send.buffer.bytes =100*1024
## socket的接受缓冲区,socket的调优参数SO_RCVBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024
## socket请求的最大数值,防止serverOOM,message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes,会被topic创建时的指定参数覆盖
socket.request.max.bytes =100*1024*1024
------------------------------------------- LOG 相关 -------------------------------------------
## topic的分区是以一堆segment文件存储的,这个控制每个segment的大小,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =1024*1024*1024
## 这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小,也会强制新建一个segment 会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7
## 日志清理策略 选择有:delete和compact 主要针对过期数据的处理,或是日志文件达到限制的额度,会被 topic创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete
## 数据存储的最大时间 超过这个时间 会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据,也就是消费端能够多久去消费数据
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=7days
指定日志每隔多久检查看是否可以被删除,默认1分钟
log.cleanup.interval.mins=1
## topic每个分区的最大文件大小,一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes 。-1没有大小限制
## log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求,都会执行删除,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.retention.bytes=-1
## 文件大小检查的周期时间,是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略
log.retention.check.interval.ms=5minutes
## 是否开启日志压缩
log.cleaner.enable=false
## 日志压缩运行的线程数
log.cleaner.threads =1
## 日志压缩时候处理的最大大小
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None
## 日志压缩去重时候的缓存空间 ,在空间允许的情况下,越大越好
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024
## 日志清理时候用到的IO块大小 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024
## 日志清理中hash表的扩大因子 一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9
## 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.backoff.ms =15000
## 日志清理的频率控制,越大意味着更高效的清理,同时会存在一些空间上的浪费,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5
## 对于压缩的日志保留的最长时间,也是客户端消费消息的最长时间,同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据,一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day
## 对于segment日志的索引文件大小限制,会被topic创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024
## 当执行一个fetch *** 作后,需要一定的空间来扫描最近的offset大小,设置越大,代表扫描速度越快,但是也更好内存,一般情况下不需要搭理这个参数
log.index.interval.bytes =4096
## log文件"sync"到磁盘之前累积的消息条数
## 因为磁盘IO *** 作是一个慢 *** 作,但又是一个"数据可靠性"的必要手段
## 所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.
## 如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞)
## 如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.
## 物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.
log.flush.interval.messages=None
## 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.scheduler.interval.ms =3000
## 仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.
## 此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔
## 达到阀值,也将触发.
log.flush.interval.ms = None
## 文件在索引中清除后保留的时间 一般不需要去修改
log.delete.delay.ms =60000
## 控制上次固化硬盘的时间点,以便于数据恢复 一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000
------------------------------------------- TOPIC 相关 -------------------------------------------
## 是否允许自动创建topic ,若是false,就需要通过命令创建topic
auto.create.topics.enable =true
## 一个topic ,默认分区的replication个数 ,不得大于集群中broker的个数
default.replication.factor =1
## 每个topic的分区个数,若是在topic创建时候没有指定的话 会被topic创建时的指定参数覆盖
num.partitions =1
实例 --replication-factor3--partitions1--topic replicated-topic :名称replicated-topic有一个分区,分区被复制到三个broker上。
----------------------------------复制(Leader、replicas) 相关 ----------------------------------
## partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间
controller.socket.timeout.ms =30000
## partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸
controller.message.queue.size=10
## replicas响应partition leader的最长等待时间,若是超过这个时间,就将replicas列入ISR(in-sync replicas),并认为它是死的,不会再加入管理中
replica.lag.time.max.ms =10000
## 如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效
## 通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后
## 如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移
## 到其他follower中.
## 在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.
replica.lag.max.messages =4000
##follower与leader之间的socket超时时间
replica.socket.timeout.ms=30*1000
## leader复制时候的socket缓存大小
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024
## replicas每次获取数据的最大大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024
## replicas同leader之间通信的最大等待时间,失败了会重试
replica.fetch.wait.max.ms =500
## fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件
replica.fetch.min.bytes =1
## leader 进行复制的线程数,增大这个数值会增加follower的IO
num.replica.fetchers=1
## 每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000
## 是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader,并转移到其他broker
controlled.shutdown.enable =false
## 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.max.retries =3
## 每次关闭尝试的时间间隔
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000
## 是否自动平衡broker之间的分配策略
auto.leader.rebalance.enable =false
## leader的不平衡比例,若是超过这个数值,会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.per.broker.percentage =10
## 检查leader是否不平衡的时间间隔
leader.imbalance.check.interval.seconds =300
## 客户端保留offset信息的最大空间大小
offset.metadata.max.bytes
----------------------------------ZooKeeper 相关----------------------------------
##zookeeper集群的地址,可以是多个,多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.connect = localhost:2181
## ZooKeeper的最大超时时间,就是心跳的间隔,若是没有反映,那么认为已经死了,不易过大
zookeeper.session.timeout.ms=6000
## ZooKeeper的连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms =6000
## ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步实际那
zookeeper.sync.time.ms =2000
配置的修改
其中一部分配置是可以被每个topic自身的配置所代替,例如
新增配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--create --topic my-topic --partitions1--replication-factor1--config max.message.bytes=64000--config flush.messages=1
修改配置
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --config max.message.bytes=128000
删除配置 :
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181--alter --topic my-topic --deleteConfig max.message.bytes
二 CONSUMER 配置
最为核心的配置是group.id、zookeeper.connect
## Consumer归属的组ID,broker是根据group.id来判断是队列模式还是发布订阅模式,非常重要
group.id
## 消费者的ID,若是没有设置的话,会自增
consumer.id
## 一个用于跟踪调查的ID ,最好同group.id相同
client.id = group id value
## 对于zookeeper集群的指定,可以是多个 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3 必须和broker使用同样的zk配置
zookeeper.connect=localhost:2182
## zookeeper的心跳超时时间,查过这个时间就认为是dead消费者
zookeeper.session.timeout.ms =6000
## zookeeper的等待连接时间
zookeeper.connection.timeout.ms =6000
## zookeeper的follower同leader的同步时间
zookeeper.sync.time.ms =2000
## 当zookeeper中没有初始的offset时候的处理方式 。smallest :重置为最小值 largest:重置为最大值 anythingelse:抛出异常
auto.offset.reset = largest
## socket的超时时间,实际的超时时间是:max.fetch.wait + socket.timeout.ms.
socket.timeout.ms=30*1000
## socket的接受缓存空间大小
socket.receive.buffer.bytes=64*1024
##从每个分区获取的消息大小限制
fetch.message.max.bytes =1024*1024
## 是否在消费消息后将offset同步到zookeeper,当Consumer失败后就能从zookeeper获取最新的offset
auto.commit.enable =true
## 自动提交的时间间隔
auto.commit.interval.ms =60*1000
## 用来处理消费消息的块,每个块可以等同于fetch.message.max.bytes中数值
queued.max.message.chunks =10
## 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会有partitions的消费端迁移到新
## 的consumer上,如果一个consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk注册
##"Partition Owner registry"节点信息,但是有可能此时旧的consumer尚没有释放此节点,
## 此值用于控制,注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries =4
## 每次再平衡的时间间隔
rebalance.backoff.ms =2000
## 每次重新选举leader的时间
refresh.leader.backoff.ms
## server发送到消费端的最小数据,若是不满足这个数值则会等待,知道满足数值要求
fetch.min.bytes =1
## 若是不满足最小大小(fetch.min.bytes)的话,等待消费端请求的最长等待时间
fetch.wait.max.ms =100
## 指定时间内没有消息到达就抛出异常,一般不需要改
consumer.timeout.ms = -1
三 PRODUCER 的配置
比较核心的配置:metadata.broker.list、request.required.acks、producer.type、serializer.class
## 消费者获取消息元信息(topics, partitions and replicas)的地址,配置格式是:host1:port1,host2:port2,也可以在外面设置一个vip
metadata.broker.list
##消息的确认模式
##0:不保证消息的到达确认,只管发送,低延迟但是会出现消息的丢失,在某个server失败的情况下,有点像TCP
##1:发送消息,并会等待leader 收到确认后,一定的可靠性
## -1:发送消息,等待leader收到确认,并进行复制 *** 作后,才返回,最高的可靠性
request.required.acks =0
## 消息发送的最长等待时间
request.timeout.ms =10000
## socket的缓存大小
send.buffer.bytes=100*1024
## key的序列化方式,若是没有设置,同serializer.class
key.serializer.class
## 分区的策略,默认是取模
partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner
## 消息的压缩模式,默认是none,可以有gzip和snappy
compression.codec = none
## 可以针对默写特定的topic进行压缩
compressed.topics=null
## 消息发送失败后的重试次数
message.send.max.retries =3
## 每次失败后的间隔时间
retry.backoff.ms =100
## 生产者定时更新topic元信息的时间间隔 ,若是设置为0,那么会在每个消息发送后都去更新数据
topic.metadata.refresh.interval.ms =600*1000
## 用户随意指定,但是不能重复,主要用于跟踪记录消息
client.id=""
------------------------------------------- 消息模式 相关 -------------------------------------------
## 生产者的类型 async:异步执行消息的发送 sync:同步执行消息的发送
producer.type=sync
## 异步模式下,那么就会在设置的时间缓存消息,并一次性发送
queue.buffering.max.ms =5000
## 异步的模式下 最长等待的消息数
queue.buffering.max.messages =10000
## 异步模式下,进入队列的等待时间 若是设置为0,那么要么进入队列,要么直接抛弃
queue.enqueue.timeout.ms = -1
## 异步模式下,每次发送的最大消息数,前提是触发了queue.buffering.max.messages或是queue.buffering.max.ms的限制
batch.num.messages=200
## 消息体的系列化处理类 ,转化为字节流进行传输
serializer.class= kafka.serializer.DefaultEncoder
一.打包项目镜像:
利用Dockerfile 来打包项目的镜像
本次项目共依赖两个镜像(一个基础系统环境和一个项目镜像)
本次直接将Dockerfile写好后,用shell脚本build.sh启动打包:
然后切换到项目的目录下找到build.sh,运行即可打包项目镜像
若
报错:"failed to dial gRPC: cannot connect to the Docker daemon. Is 'docker daemon' running on this host?: dial unix /var/run/docker.sock: connect: permission denied
"
就用
出现以下说明打包成功,接下来可以开始部署:
https://jingyan.baidu.com/article/9113f81b49ed2f2b3214c7fa.html
注意:如果遇到只读权限不能修改时,将host文件复制一份到桌面,修改后在替换原来的host文件
在hosts文件末尾加上kafka服务器<!外网! 39. 0.25...>地址,修改后的格式如下:
1.1注意: 修改阿里云服务器的hosts 文件来配置 kafka的服务器地址:
在hosts 文件最后加入:
添加的 kafka-server 就是以下创建topic命令中的 kafka-server别名,
监听远程kafka:新建消费者:
远程创建topic的实例:
查看远程已创建的topc:
本地:
远程修改后的kafka topic:
2.通过git Bash 切换到kafka客户端的bin目录:
桌面打开 gitBash,切换到本地kafka软件目录:
这里一定要切换为windows
3.查看已经有的topic
--topic 指定topic名字
--replication-factor 指定副本数,因为我的是集群环境,这里副本数就为3
--partitions 指定分区数,这个参数需要根据broker数和数据量决定,正常情况下,每个broker上两个partition最好
注意:服务器部署时候一定要用内网172. .开头的,外部访问设为外网ip
不然会导致Kafka写入数据的时候报错 : TImeout
4.1本地docker创建topic:
4.2 本地windows 创建topic
进入本地软件路径KAFKA/BIN/WIONDOWS
创建topic
5.修改服务器的host:
一定要注意加sudo 不然会导致readonly 无法修改
在host 文件的末尾加上以下:
6.切换到工程部署的目录
7.清理redis,不然数据有残留:
7.1服务器上的redis挂载清除:
在 docker-compose.yml中注销这几行: 目的是每次启动不必记录上次没有执行完的数据.
这个是用来记录redis中假如上次指定的是1到100万块,没有执行完.下次接着执行没执行完的任务,测试时暂时关闭
7.2删除volume:
7.3 如果volume文件被占用时,先删除占用容器:
7.4 清除redis中的数据
进入redis容器中:
8.部署命令:
8.1开启docker可视化web上监控docker:
然后访问: http://39.100.48.41:9000
宿主机IP + 9000端口
8.2执行部署命令,启动服务:
9.部署时报错: yaml: line 46: did not find expected key
原因: docker-compose.yml文件中第46行 报错
解决:将所有数据对齐,不要有多余的空格.
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