zookeeper开源,分布式的架构,提供协调服务(Apache项目)
存储和管理数据,分布式节点上的服务接受观察者的注册,一旦分布式节点上的数据发生变化,由zookeeper负责通知分布式节点上的服务
zookeeper特点
1、分为领导者 追随者 leader follow组成的集群
2、只要有一半以上的集群存活,zookeeper集群就可以正常工作,适用于安装奇数台的服务集群
3、全局数据一致,每一个zookeeper每个节点都保存相同的数据,维护监控服务的数据一致
zookeeper的应用场景
1、统一命名服务,在分布式的环境下,对所有的应用和服务进行统一命名
2、统一配置管理,配置文件同步,kafka的配置文件被修改,可以快速同步到其他节点
5、负载均衡,把访问的服务器的数据,发送到访问最少得服务器处理客户端的请求
zookeeper的选取机制(领导者和追随者)
三台服务器:A B C
A 先启动,发起第一次选举,投票投给自己,只有一票,不满半数,A的状态是looking
B 启动,在发起一次选举,A和B分别投自己一票,交换选票信息,myid,A 发现B的myid比A大,A的这一票转而投给B
A 0 B 2 没有半数以上结果,A B会进入looking B有可能成为leader
C启动 myid c的myid最大,A和B会把票投给C A 0 B 0 C 3
只有两种情况会开启选举机制
1、初始化的情况会产生选举
1、服务器ID大的胜出
2、EPOCH大,直接胜出
3、EPOCH相同,事务ID大的胜出
EPOCH每个leader任期的代号,如果没有leader,所有的逻辑地位相同,每投完一次之后,数据是递增
事务ID,表示服务器的每一次变更,每变更一次事务ID变化一次
服务器ID:zookeeper集群当中的机器都有一个ID,每台机器不重复,和myid保持一致
zookeeper+kafka(2.7.0)集群部署
zookeeper集群
所有服务器都是2核4G
#所有服务器
#关闭防火墙和安全机制
#把zookeeper和kafka源码包拖到opt目录下
#升级java环境
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version
#解压源码包
cd /opt
tar -xf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin zookeeper
cd zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
tickTime=2000
#服务器与客户端之间心跳时间,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*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*2s,leader会认为follower丢失,移除集群
dataDIr=/opt/zookeeper/data
#保存数据的目录,需要单独创建
dataLogDir=/opt/zookeeper/logs
#保存日志的目录,需要单独创建
clientPort=2181
#端口号
server.1=20.0.0.10:3188:3288
server.2=20.0.0.11:3188:3288
server.3=20.0.0.12:3188:3288
#server.1=20.0.0.10:3188:3288
#1 每个zookeeper集群的初始myid
# 20.0.0.10 服务器的IP地址
# 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就是用来选举时的服务之间通信端口
cd /opt/zookeeper
mkdir data logs
#给每台服务器分配myid
cd /data
echo 1 > myid
cd /data
echo 2 > myid
cd /data
echo 3 > myid
#创建启动脚本
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 ------------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
#给脚本权限
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper
#重启服务
service zookeeper start
#查看状态(查看谁是主)
service zookeeper status
消息队列kafka
为什么要引入消息队列(MQ),他也是一个中间件,在高并发环境下,同步请求来不及处理,来不及处理的请求会形成阻塞
比方说数据库就会形成行锁或者表锁,请求线程满了,超标了,too many connection 整个系统雪崩
消息队列的作用
解耦:只要通信保证,其他的修改不影响珍格格集群,每个组件可以的独立的扩展,修改,降低组件之间的依赖性
耦合:在软件系统中,修改一个组件需要修改所有其他组件,高度耦合
3、可恢复性:系统当中的有一部分组件消失,不影响整个系统,也就是说在消息队列当中,即使有一个处理消息的进程失败,一旦恢复还可以重启加入队列当中,继续处理消息
4、缓中:可以控制和优化数据经过系统的时间和速度,解决生产消息和消费消息处理速度不一致的问题
5、峰值的处理能力:消息队列在峰值情况下,能够顶住突发的访问压力,避免专门为了突发情况而对系统进行修改
6、异步通信:允许用户把一个消息放入队列,但是不立刻处理,等用户想处理的时候在处理
消息队列的模式
1、点对点 一对一:消息的生产者发送消息队列中,消费者从队列中提取消息,消费者提取完之后,队列中被提取的消息将会被移除,后续消费者不能再消费队列当中的消息,消息队列可以有多个消费者,但是一个消息,只能由一个消费者提取
RABBITMQ
2、发布/订阅模式:一对多,又叫做观察者模式,消费者提取数据之后,队列当中的消息不会被清除
消息队列的重要组件
1、主题:topic topic类似一个数据流的管道,生产者把消息发布到主题,消费者从那个主题当中订阅数据,主题可以分区,每个分区都有自己的偏移量
2、分区:partition 每个主题都可以多个分区,每个分区是数据的有序子集,分区可以允许kafka进行水平拓展,以处理大量数据,消息在分钟按照偏移量存储,消费者可以独立读取每个分区的数据
3、偏移量:是每个消息在分区中唯一的标识,消费者可以通过偏移量来跟踪获取已读或者未读消息的位置,也可以提交偏移量来记录已处理的信息
4、生产者:producer生产者把数据发送kafka的主题当中,负责写入消息
5、消费者:从主题当中读取数据,消费者可以是一个也可以十多个,每个消费者有一个唯一的消费者组ID,kafka通过消费者实现负载均衡和容错性
6、经纪人:Broker 每个kafka节点都有一个Broker,每个负责一台kafka服务器,id唯一,存储主题分区当中数据,处理生产和消费者的请求
维护元数据(zookeeper)
zookeeper:zookeeper负责保存元数据,元数据就是topic的相关信息(发布在哪台主机上,指定了多少分区,以及副本数,偏移量)
zookeeper自建一个主题:__consumer_offsets
3.0之后不依赖zookeeper的核心元数据由kafka节点自己管理
第一种,begin从头开始,获取所有
第二种,实时获取,我只消费,后续产生的消息
kafka的工作流程
2、可以分区,每个分区都有自己的偏移量
3、消费者从主题当中读取数据
kafka实验部署
#解压kafka的源码包
tar -xf kafka
mv kafka
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/opt/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
#10服务器
#修改kafka的配置文件
cd /opt/kafka
cd /config
vim server.properties
#21行
broker.id=1
#全局唯一编号,不可以重复
#28行
#如果全局遍布改变,不需要改
#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
#50行
socket.receive
#发送套接字的缓冲区大小
54行
#接受者的接受套接字缓冲区大小(套接字就是端口)
58行
#请求套接字的缓冲区大小
#65行
log.dirs=/var/log/kafka
#日志路径
#70行
num.partitions=1
#在此kafka服务器上创建topic,默认分区数,如果指定了,这个配置无效了
#75行
num.recovery.threads.per.data.dir=1
#用来恢复,回收,清理data下的数据的线程数量,kafka的默认不允许删除主题的
#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小时,默认是7天
#130行
zookeeper.connect=20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181
#指定zookeeper集群
#11服务器
vim server.properties
#21行
broker.id=2
#65行
log.dirs=/var/log/kafka
#日志路径
#130行
zookeeper.connect=20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181
#指定zookeeper集群
#12服务器
vim server.properties
#21行
broker.id=3
#65行
log.dirs=/var/log/kafka
#日志路径
#130行
zookeeper.connect=20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181
#指定zookeeper集群
#kafka的启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/opt/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 ];then
echo "kafka is not running"
else
echo "kafka is running"
fi
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
#给权限
chmod +x /etc/init.d/kafka
#添加系统当中
chkconfig --add kafka
#启动kafka
service kafka start
#查看kafka端口
netstat -antp | grep 9092
kafka创建主题
#所有可执行kafka的命令文件都要在bin目录下执行
cd /opt/kafka/bin
#创建主题
kafka-topics.sh --create --zookeeper 20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic xiaobu
#--zookeeper 指定的是zookeeper的地址和端口,保存kafka的元数据
#--replication-factor 2 定义每个分区的副本数
#--partitions 3 指定主题的分区数
# --topic xiaobu 指定主题名可以自定义
#查看主题
kafka-topics.sh --describe --zookeeper 20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181
#查看指定的主题详细信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper 20.0.0.10:2181,20.0.0.11:2181,20.0.0.12:2181 --topic xiaobu
#Partition:分区编号
#Leader:每个分区都有一个领导者(Leader),领导者负责处理分区的读写操作。
#在上述输出中,领导者的编号分别为 3、1、3。
#Replicas:每个分区可以有多个副本(Replicas),用于提供冗余和容错性。
#在上述输出中,Replica 3、1、2 分别对应不同的 Kafka broker。
#Isr:ISR(In-Sync Replicas)表示当前与领导者保持同步的副本。
#ISR 3、1分别表示与领导者同步的副本。
#做映射
vim /etc/hosts
20.0.0.10 test1
20.0.0.11 test2
20.0.0.12 test3
随便选择一个主机发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092 --topic xiaobu
订阅信息(从头开始)
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092 --topic xiaobu --from-beginning
订阅信息(实时更新)
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092 --topic xiaobu
在11上创建主题
kafka-topics.sh --create --zookeeper 20.0.0.11:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic xiaobu1
在10上订阅信息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 20.0.0.11:9092 --topic xiaobu1
在11上创建主题
kafka-topics.sh --create --zookeeper 20.0.0.12:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic xiaobu2
在10上订阅信息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 20.0.0.12:9092 --topic xiaobu2
修改分区数
kafka-topics.sh --zookeeper 20.0.0.11:2181 --alter -topic xiaobu1 --partitions 3
#查看指定的主题详细信息
kafka-topics.sh --describe --zookeeper 20.0.0.11:2181 --topic xiaobu1
删除主题
kafka-topics.sh --delete --zookeeper 20.0.0.12:2181 --topic xiaobu1
#此时命令执行后,只是打赏打上删除的标记,并没有完全删除。还是保存在元数据当中
查看zookeeper保存信息
cd zookeeper/bin
./zkCli.sh -server 20.0.0.11:2181
#-server 20.0.0.11:2181:指定需要登录的IP地址
ls /brokes/topics
#保存Kafka的元数据信息的位置。
#你无法对保存的元数据进行任何信息,只可以查询
get /brokes/topics
#查看元数据信息
kafka3.0创建主题
#所有可执行kafka的命令文件都要在bin目录下执行
cd /opt/kafka/bin
#创建主题
kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 20.0.0.13:9092,20.0.0.40:9092,20.0.0.41:9092 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test1
#查看主题
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092
指定查看主题
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092 test
随便选择一个主机发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 20.0.0.10:9092,20.0.0.11:9092,20.0.0.12:9092 test
kafka+elk集群
#两个es主机
#把filebeat的源码包拖到opt目录下
解压
cd filebeat
yum -y insatll nginx
systemctl restart nginx
vim /var/share/nginx/html/index.html
vim filebeat.yml
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/nginx/access.log
- /var/log/nginx/error.log
tags: ["nginx"]
fields:
service_name: 20.0.0.10_nginx
log_type: nginx
from: 20.0.0.10
output.kafka:
enabled: true
hosts: ["20.0.0.40:9092,20.0.0.41:9092,20.0.0.42:9092"]
topic: "nginx"
运行filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
cd /opt/kafka.conf
input {
kafka {
bootstrap_servers => "20.0.0.40:9092,20.0.0.41:9092,20.0.0.42:9092"
topics => "nginx"
type => "nginx_kafka"
codec => "json"
解析json格式的代码
auto_offset_reset => "earliest"
从头拉取,latest
decorate_event => true
传递给es实例中的信息包含kafka的属性数据
}
}
output{
if "nginx" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["20.0.0.10:9200","20.0.0.11:9200"]
index => "%{[fields][service_name]}-%{YYYY.MM.dd}"
}
}
}
logstash -f kafka.conf --path.data /opt/nginx1
去kafka上查看
kafka-topic.sh --list --bootstrap-server 20.0.0.40:9092,20.0.0.41:9092,20.0.0.42:9092
原文地址:https://blog.csdn.net/qq_71147683/article/details/134686746
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