kafka 集群 ZooKeeper 模式搭建

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了kafka 集群 ZooKeeper 模式搭建。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序

Kafka 官网:Apache Kafka

关于ZooKeeper的弃用

根据 Kafka官网信息,随着Apache Kafka 3.5版本的发布,Zookeeper现已被标记为已弃用。未来计划在Apache Kafka(4.0版)的下一个主要版本中删除ZooKeeper,该版本最快将于2024年4月发布。在弃用阶段,ZooKeeper仍然支持用于Kafka集群元数据的管理,但不建议用于新的部署。新的部署方式使用 KRaft 模式,KRaft 模式部署可以看笔者的文章《kafka 集群 KRaft 模式搭建》,考虑到一些公司仍然在使用老版本的 Kafka,故笔者写这篇文章记录 Kafka 集群Zookeeper 模式搭建

官网信息截图

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笔者使用3台服务器,它们的 ip 分别是 192.168.3.232、192.168.2.90、192.168.2.11

目录

1、官网下载 Kafka

2、配置 Kafka

3、启动 Kafka 集群

4、关闭 Kafka 集群

5、使用Kafka 可视化工具查看

6、测试Kafka集群


1、官网下载 Kafka

这里笔者下载最新版3.6.0

3.6.0 版本需要至少 java8 及以上版本,笔者使用的是 java8 版本

关于 linux 安装 java,没安装过的朋友可以参考《linux 系统安装 jdk》

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下载完成

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将 kafka分别上传到3台linux

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在3台服务器上分别创建 kafka 安装目录

mkdir /usr/local/kafka

在3台服务器上分别将 kafka 安装包解压到新创建的 kafka 目录

tar -xzf kafka_2.13-3.6.0.tgz -C /usr/local/kafka

2、配置 Kafka

进入配置目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0/config

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编辑配置文件 server.properties

vi server.properties

配置 broker.id,advertised.listeners,zookeeper.connect

broker.id 每个节点的id

advertised.listeners 本机的外网访问地址

zookeeper.connect zookeeper 地址

192.168.3.232 节点配置

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advertised.listeners 笔者配置为本机地址

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192.168.2.90 节点

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192.168.2.11 节点

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笔者zookeeper 地址是 192.168.2.130:2181

zookeeper 版本是3.8.3

关于zookeeper单机安装和集群安装可以参考:《Linux环境 安装 zookeeper》《windows环境 安装 zookeeper》《linux 使用 nginx 搭建 zookeeper 集群》

3、启动 Kafka 集群

首先启动 zookeeper

然后在3台机器上依次启动 Kafka

进入 kafka 目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0

下面2个命令皆可

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

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4、关闭 Kafka 集群

关闭命令

bin/kafka-server-stop.sh

在 3 个节点上分别执行关闭命令

5、使用Kafka 可视化工具查看

下载地址:https://www.kafkatool.com/download.html

运行效果

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6、测试Kafka集群

新建 maven 项目,添加 Kafka 依赖

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>3.6.0</version>
</dependency>

笔者新建 maven项目 kafka-learn

kafka-learn 项目 pom 文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
 
    <groupId>com.wsjzzcbq</groupId>
    <artifactId>kafka-learn</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.6.0</version>
        </dependency>
    </dependencies>
 
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>11</source>
                    <target>11</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

新建生产者 ProducerDemo

package com.wsjzzcbq;
 
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
 
/**
 * Demo
 *
 * @author wsjz
 * @date 2023/11/24
 */
public class ProducerDemo {
 
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Properties properties = new Properties();
        //配置集群节点信息
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");
        //配置序列化
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
 
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
 
        //topic 名称是demo_topic
        ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("demo_topic", "明月别枝惊鹊");
        RecordMetadata recordMetadata = producer.send(producerRecord).get();
        System.out.println(recordMetadata.topic());
        System.out.println(recordMetadata.partition());
        System.out.println(recordMetadata.offset());
 
    }
}

新建消费者 ConsumerDemo

package com.wsjzzcbq;
 
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
 
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
 
/**
 * ConsumerDemo
 *
 * @author wsjz
 * @date 2023/11/24
 */
public class ConsumerDemo {
 
    public static void main(String[] args) {
        Properties properties = new Properties();
        // 配置集群节点信息
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");
 
        // 消费分组名
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "demo_group");
        // 序列化
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
        KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 消费者订阅主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList("demo_topic"));
 
        while (true) {
            ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String,String> record:records) {
                System.out.printf("收到消息:partition=%d, offset=%d, key=%s, value=%s%n",record.partition(),
                        record.offset(),record.key(),record.value());
            }
        }
    }
}

运行测试

效果图

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至此完文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-754426.html

到了这里,关于kafka 集群 ZooKeeper 模式搭建的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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