zookeeper集群+kafka集群
zookeeper是一个开源的，分布式的，为分布式架构提供协调服务的APACHE的项目。
保存元数据。数据的走向，发送路径不依赖zookeeper。
zookeeper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、只要有半数以上的节点正常工作，整个zookeeper就可以正常工作。（zookeeper在部署时一般奇数台）
3、全局的数据一致。每个zookeeper不论是领导者还是追随者，在访问他们数据时都是一致的。
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、数据更新的实时性能。
6、领导者和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looking1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，服务器A和服务器B做个比较，myid,谁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启动了，自动成为追随者，A也会成为追随者
yum install -y java
java -version
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /opt/zookeeper
cd zookeeper/
cd conf/
ls
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg2 tickTime=2000
3 #通信心跳时间，zookeeper服务端和客户端之间通信的时间，单位毫秒
6 initLimit=10
7 #leader和follower初始连接时，最多能容忍的心跳数。秒
10 syncLimit=5
11 #leader和follower之间同步通信的超时时间。如果5*2的时间，发生同步超时，leader就认为fo llower死了，会把他从集群当中删除19 clientPort=218120 #服务端口
15 dataDir=/opt/zookeeper/data16 #数据保存目录17 dataLogDir=/opt/zookeeper/logs21 server.1=192.168.11.144:3188:3288
192.168.11.144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leader22 server.2=192.168.11.145:3188:328823 server.3=192.168.11.146:3188:3288mkdir /opt/zookeeper/data
mkdir /opt/zookeeper/logs
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/opt/zookeeper'
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 -----
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig -add zookeeper
chkconfig --add zookeeper
echo 1 > /opt/zookeeper/data/myid #三台设备每台对应数值不一样对一台对应1，第二台2，第三台3
service zookeeper start
service zookeeper status
kafka概述
消息队列：MQ
在高并发额环境下，同步的请求来不及处理，请求太多会造成阻塞。
比如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。
kafka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，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能力。
尤其是电商的订单系统，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，多个消费者可以并行处理队列中的消息。
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
消息队列的模式：
1、点对点（已淘汰） 一对一 消费者消费完数据之后，生产者会自动清除已经消费的数据
一个生产者对应一个消费者
2、发布/订阅模式：（一对多，观察者模式，消费者数据在消费完之后不会清除（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
主要用于大数据实时处理领域 RabbitMQ也是发布/订阅模式的消息队列（小集群内部使用）。
kafka的特性：
1、高吞吐，低延迟
每秒可以处理几十万条数据，延迟只有几毫米
2、集群的可扩展性（热扩展）
可以吧消息的持久化：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）
3、容错性
挂了一个可以继续使用
4、高并发
数千个客户端可以同时读写
kafka组件（面试）
topic 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，然后消息生产者发布的消息。
生产者 生产者把消息发布到主题
消费者 订阅主题，消费生产者发布的消息。
**偏移量：**消息在分区当中的唯一标识，跟踪和定位消息所在的位置。消费者可以根据偏移量来处理信息。
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。消费可以根据偏移量来消费指定的分区当中的消息（一般不用）
有分区必须有偏移量
分区还有备份的作用：创建主题的时候创建分区，创建分区时要指定副本数。
分区和我们指定的集群机器数量一般保持一致的。
副本：备份分区的消息，最少要两个，互为本分
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（ip地址、集群信息）
kafka工作流程（面试）：
生产者将消息发布到指定的主题，每个消息都附带一个key和value。
主题有多个分区，生产者将消息写入一个分区（带偏移量）
经纪人（kafka）：负责分配和处理生产者的发布请求，偏移量也是经纪人分配（在分区当中是唯一的）。
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，一般不使用）
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慢，导致没有成功消费。（默认保留：7天）
192.168.11.144 kafka 主
192.168.11.145 kafka 客户端1
192.168.11.146 kafka 客户端2主是生产者，客户端1和客户端2是消费者192.168.11.144
-----------------------------------------------kafka主配置----------------------------------------------------------
[root@myslq4 opt]# tar -xf kafka_2.13-3.4.1.tgz
[root@myslq4 opt]# mv kafka_2.13-3.4.1 /usr/local/kafka
[root@myslq4 opt]# cd /usr/local/kafka/config/
[root@myslq3 config]# vim server.properties
24 broker.id=0 每台主机必须不一样
34 listeners=PLAINTEXT://192.168.11.144:9092
44 num.network.threads=3
#broker处理网络请求的线程数，一般不动
47 num.io.threads=8
#处理磁盘读写的线程数，数制一定大于磁盘数量
51 socket.send.buffer.bytes=102400
#发送套接字的缓冲区的大小
54 socket.receive.buffer.bytes=102400#接收套接字缓冲区的大小
57 socket.request.max.bytes=104857600#请求套接字缓冲区的大小
63 log.dirs=/usr/local/kafka/logs
64 #日志存放路径
68 num.partitions=1
69 #创建主题时，经纪人指定的分区数，如果指定的分区数不同，这个值可以覆盖
106 log.retention.hours=168
107 #消息的本地持久化保留的时间，168小时
126 zookeeper.connect=192.168.11.144:2181,192.168.11.145:2181,192.168.11.146:2181[root@myslq3 config]# vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[root@myslq3 config]# source /etc/profile
[root@myslq3 config]# 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[root@myslq3 config]# service kafka start
---------- Kafka 启动 ------------/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh/usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test9
创建主题命令
--replication-factor 2：创建分区的副本数，最少2个
--partition 3：分区数
--topic test9：主题名称kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092 --topic test9
生产者生产消息命令kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092 --topic test15 --from-beginning
消费者消费生产者生产的消息kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#查询集群中的主题详细信息kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#列出Kafka集群中当前存在的所有主题service zookeeper status 查看状态192.168.11.145
-----------------------------------------------kafka客户机1---------------------------------------------------------
[root@myslq4 opt]# tar -xf kafka_2.13-3.4.1.tgz
[root@myslq4 opt]# mv kafka_2.13-3.4.1 /usr/local/kafka
[root@myslq4 opt]# cd /usr/local/kafka/config/
[root@myslq3 config]# vim server.properties
24 broker.id=1
#每台主机必须不一样
34 listeners=PLAINTEXT://192.168.11.145:9092
44 num.network.threads=3
#broker处理网络请求的线程数，一般不动
47 num.io.threads=8
#处理磁盘读写的线程数，数制一定大于磁盘数量
51 socket.send.buffer.bytes=102400
#发送套接字的缓冲区的大小
54 socket.receive.buffer.bytes=102400#接收套接字缓冲区的大小
57 socket.request.max.bytes=104857600#请求套接字缓冲区的大小
63 log.dirs=/usr/local/kafka/logs
64 #日志存放路径
68 num.partitions=1
69 #创建主题时，经纪人指定的分区数，如果指定的分区数不同，这个值可以覆盖
106 log.retention.hours=168
107 #消息的本地持久化保留的时间，168小时
126 zookeeper.connect=192.168.11.144:2181,192.168.11.145:2181,192.168.11.146:2181[root@myslq3 config]# vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[root@myslq3 config]#source /etc/profile
[root@myslq3 config]# 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: $0 {start|stop|restart|status}"
esac[root@myslq3 config]# service kafka start
---------- Kafka 启动 ------------kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#查询集群中的主题详细信息kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#列出Kafka集群中当前存在的所有主题service zookeeper status 查看状态192.168.11.146
-----------------------------------------------kafka客户机2---------------------------------------------------------
[root@myslq4 opt]# tar -xf kafka_2.13-3.4.1.tgz
[root@myslq4 opt]# mv kafka_2.13-3.4.1 /usr/local/kafka
[root@myslq4 opt]# cd /usr/local/kafka/config/
[root@myslq3 config]# vim server.properties
24 broker.id=2 每台主机必须不一样
34 listeners=PLAINTEXT://192.168.11.146:9092
44 num.network.threads=3
#broker处理网络请求的线程数，一般不动
47 num.io.threads=8
#处理磁盘读写的线程数，数制一定大于磁盘数量
51 socket.send.buffer.bytes=102400
#发送套接字的缓冲区的大小
54 socket.receive.buffer.bytes=102400#接收套接字缓冲区的大小
57 socket.request.max.bytes=104857600#请求套接字缓冲区的大小
63 log.dirs=/usr/local/kafka/logs
64 #日志存放路径
68 num.partitions=1
69 #创建主题时，经纪人指定的分区数，如果指定的分区数不同，这个值可以覆盖
106 log.retention.hours=168
107 #消息的本地持久化保留的时间，168小时
126 zookeeper.connect=192.168.11.144:2181,192.168.11.145:2181,192.168.11.146:2181[root@myslq3 config]# vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
[root@myslq3 config]#source /etc/profile
[root@myslq3 config]# 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[root@myslq3 config]# service kafka start
---------- Kafka 启动 ------------kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#查询集群中的主题详细信息kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#列出Kafka集群中当前存在的所有主题service zookeeper status 查看状态
总结：
zookeeper 就是保存集群的元数据
kafka 工作流程：
组件的作用 消费者、生产者、
kafka消息堆积如何解决？
主要原因：主要在于消费者出现延迟或者处理能力太差，导致消息堆积
解决办法：1、减少kafka持久化保存时间
2、修改主题的分区数，扩大分区数量，提高消费者获取的通道
3、可以指定多个消费者共同工作，处理消息的积压。
#查询集群中的主题详细信息
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.11.144:9092,192.168.11.145:9092,192.168.11.146:9092
#列出Kafka集群中当前存在的所有主题
service zookeeper status 查看状态
总结：
zookeeper 就是保存集群的元数据
**kafka 工作流程：**
**组件的作用** 消费者、生产者、
kafka消息堆积如何解决？
主要原因：主要在于消费者出现延迟或者处理能力太差，导致消息堆积
解决办法：1、减少kafka持久化保存时间2、修改主题的分区数，扩大分区数量，提高消费者获取的通道 3、可以指定多个消费者共同工作，处理消息的积压。