zookeeper是一个开源的，为分布式架构提供协调服务的APACHE的项目
保存元数据
zookeeper的工作机制
观察者模式设计的分布式服务器管理架构
负责存储和管理元数据，记录集群的变化。保存集群变化的信息。
zookeeper的特点：
1、在集群中分为领导者和追随者，组成的集群。
2、只要半数以上的节点正常工作，整个zookeeper就可以正常工作。zookeeper在部署时一般选择奇数台。
3、全局数据一致，每个zookeeper不论领导者还是追随者，在访问他们的数据时都是一致的
4、数据更新的原子性，一次更新数据，要么都成功，要么都失败
5、数据更新的实时性
6、领导者追随者根据投票产生
选举机制：
A B C
1、服务器A启动 发起一次选举，A会投自己一票。A有一票，不够半数。选举无法完成。A进入looking状态
2、服务器B启动，再发起一次选举，服务器B也投自己一票。服务A和B会做个比较，myid，谁的myid大。
如果A比B小，A会把票改投给B，2票，B自动当选为leader
3、C启动，自动成为追随者，A也会追随者。
配置文件：
server.1=192.168.233.21:3188:3288
server.1 数字id 也是服务器对应的myid
192.168.233.21服务器的ip地址
3188：zookeeper集群内部通信的端口
3288：重新选举端口，万一leader挂了，用这个端口进行内部通信，选举新的leader
Zookeeper 集群的部署
实验组件的部署
| 主机 | ip地址 |
| redis1 | 192.168.233.41 |
| redis2 | 192.168.233.42 |
| redis3 | 192.168.233.43 |
对三台服务器均操作执行 ：
#关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0#安装 JDK
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version#把zookeeper3.5.7的安装包拖进来解压安装
tar -xf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
#修改文件名
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz /opt/zookeper
cd zookeepe/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
第二行
tickTime=2000
#服务端与客户端之间心跳线时间，2秒检测一次服务器和客户端之间的通信。
initLimit=10
#领导者和追随者之间。初始连接时能够容忍的超时时间。10：10*tickTime=2000ms=10*2S=20S
syncLimit=5
#同步超时时间。领导者和追随者之间，同步通信超时的时间。5：5*2s=10s。如果超过这个时间。leader会认为follower丢失，会把他移除集群
dataDir=/opt/zookeeper/data
#保存数据的目录，需要单独创建
clientPort=2181
#提供的对外访问端口2181
在16行插入
dataLogDir=/opt/zookeeper/logs
#创建日志文件位置
在最后一行插入
server.1=192.168.233.41:3288
#1：每个zookeeper集群的初始myid
#3188：领导者和追随者之间交换信息的端口(内部通信的端口)
#3288：一旦leader丢失响应，开启选举，3288就是用来执行选举时的服务器之间通信端口。
server.2=192.168.233.42:3188:3288
server.3=192.168.233.43:3288
cd zookeeper
mkdir data logs
#创建在配置文件中定义的两个目录开始分配myid
cd data
echo 1 > myid
#在11主机
echo 2 > myid
#在12主机
echo 3 > myid
#在13主机
三台主机同时创建：
vim /etc/init.d/zookeeper
#创建启动脚本
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
#给脚本添加执行权限
chkconfig --add zookeeper
#给脚本添加系统服务
service zookeeper start
#三台主机分别启动zookeeper脚本文件
查看zookeeper的状态
leader和follower分配完成
此时1和2为follower
3是leader
zookeeper配置完成
kafka概述：
消息队列：MQ
在高并发环境下，同步的请求来不及处理，请求太多会造成阻塞
比如说大量请求并发到数据库，too many connection报错
消息队列，使用异步处理方式，可以缓解系统处理请求的压力
工作流程数据流向：
kafka的作用：
1、异步处理，
2、系统解耦
每个系统之间独立运行，互相之间没有必然的依赖关系。
微服务架构中的通信对于解耦来说至关重要。
各个微服务之间独立运行，分别处理各自的请求和消息。提高整个系统的吞吐量和处理能力。
电商的订单系统。网站的工单系统，典型的一个消息队列场景。
3、负载均衡
消息队列的负载均衡：把任务发送到多个消费者，过个消费者可以并发处理队列中的消息。
4、流量控制和限流
通过延迟方法，处理生产速率和消费者的处理速度（代码控制）
5、数据同步和分发
跨系统的数据同步和日志收集
6、任务调度和定时任务
7、实时数据处理
8、备份和恢复
Kafka部署
实验准备：
192.168.233.41 zookeeper+Kafka1
192.168.233.42 zookeeper+Kafka2
192.168.233.43 zookeeper+Kafka3tar -xf kafka_2.13-2.7.0.tgz
mv kafka_2.13-2.7.0 kafka2.7
vim /etc/profile
source /etc/profile
#使文件立即生效
修改配置文件：
cd confing/
cp server.properties server.properties.bak
取消同步开始修改配置文件：
vim server.properties
21行
broker.id=1
#三台机器的id不能重复
28行
#声明监听端口和id。如果声明了broker.id，这一行可以默认不动
42行
num.network.threads=3
#处理网络请求的线程数量，默认即可
46行
num.io.threads=8
#处理磁盘的io线程数量，一定要比硬盘数大。默认即可
50行
socket.send.buffer.bytes=102400
#发送套接字的缓冲区大小。默认即可
54行
socket.receive.buffer.bytes=102400
#接收者的接受套接字缓冲区大小。默认即可
58行
socket.reques.max.bytes=104657600
#请求套接字的缓冲区大小。单位是字节
65行
log.idrs=/var/log/kafka
#指定日志路径
70行
num.partitions=1
#在此Kafka服务器上创建topic，如果不指定默认分区数。默认是1个如果指定了这个配置无效
75行
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#用于恢复、回收、清理data下的数据的线程数量。Kafka默认不允许删除主题
110行
log.retention.hours=168
#生产者发布的数据文件在主题当中保存的时间
#168：单位是小时。默认是7天
130行
zookeeper.connect=192.168.233.41:2181,192.168.233.42:2181,192.168.233.43:2181
#配置连接zookeeper集群
其他两台机器修改id后
到65行修改日志信息
log.idrs=/var/log/kafka
到123行修改即可
zookeeper.connect=192.168.233.41:2181,192.168.233.42:2181,192.168.233.43:2181三台机器同时操作
创建启动文件脚本
vim /etc/init.d/kafka
#创建标本文件
chmod +x /etc/init.d/kafka
#给脚本文件执行权限
chkconfig --add kafak
#添加到系统队列中
service kafka start
#启动Kafka
#Kafka的默认端口号9092
netstat -antp | grep 9092
#查看服务端口是否启动
消息队列的模式：
1、点对点 一对一消费者消费完数据之后，生产者自动清除 已消费的数据
一个生产者对应一个消费者（淘汰）
2、发布订阅模式（一对多，观察者模式，消费者数据在 消息消费完之后不会被清除（保留一段时间）
生产者发布一个消息，可以是一个消费者使用，也可以是多个消费者同时使用（主流）
kafka就是发布/订阅模式的消息队列 RAbbitMQ也是发布/订阅模式的消息队列。小集群内部使用。
大数据的实时处理领域
kafka的特性：
高吞吐量，低延迟
每秒可以处理几十万条数据，延迟只有几毫秒
集群的可扩展性（热扩展）
消息的持久化：生产者发布的消息可以保存到磁盘当中，防止数据丢失（有时间限制）
容错性：挂了一个可以继续使用
高并发：数千个客户端可以同时读写
kafka的组件：
tpoic 主题，kafka的基本单元，所有生产者发布的消息都是发到主题
消费者订阅主题，然后消费生产者发布的消息
消费者 订阅主题，消费生产者发布的消息
分区：每个主题都可以分成多个分区，每个分区都是数据的有序子集
分区当中保留数据，按照偏移量来有序的存储数据。消费者可以根据偏移量来消费指定分区当中的消息
偏移量：消费在分区当中的唯一标识，跟踪和定位消息所在的位置。消费可以根据偏移量来处理信息
分区还有备份的作用：我们在创建主题时创建分区，创建分区时要指定副本数
分区和我们执行的集群机器数量一般是保持一致
副本：备份区中的消息，最少2个，互为备份
经纪人 broker 经纪人处理生产者和消费者的请求（kafka）元数据（zookeeper）
zookeeper：保存元数据
kafka的工作流程：
生产者将消息发布到指定的主机，每个消息都附带一个key和value
主题是有多个分区的，生产者把消息写入一个分区（带偏移量）
经纪人（kafka）：分配和处理生产者的发布请求，偏移量也是经纪人分配（在分区中是唯一的）
消费者订阅主题，获取全量的消费者的消费信息（默认模式），也可以从执行的分区获取消息（代码来完成,一般不用）
生产者发布的消息会在本地保留一段时间，防止消费者有延迟或者处理速度过慢，导致没有成功消费。保留时间7天
创建主题
kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.233.41:9092,192.168.233.42:9092,192.168.233.43:9092 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test10#replication-factor 2 创建分区的副本数2
#partitions 3 分区数
#topic test1 指定主题的名称
创建消费者
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.233.41:9092,192.168.233.42:9092,192.168.233.43:9092 --topic test10
使用另一台主机查看
查看主题的详细信息
kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.233.41:9092,192.168.233.42:9092,192.168.233.43:9092
Topic：主题名称
Partition：分区，偏移量
leader：分区的领导者，用来处理分区的读写操作，只有在指定写和指定读分区时才工作。如果不是指定，全量展示，无意义。
Replicas：副本，1 2 3--broker id
ISR：表示当前与领导者同步的副本。