分布式应用之Zookeeper和Kafka

一、Zookeeper

1.定义

分布式系统管理框架，主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题    相当于各种分布式应用服务的 注册中心 + 文件系统 + 通知机制

2.特点

（1）Zookeeper：一个领导者（Leader），多个跟随者（Follower）组成的集群。
（2）Zookeepe集群中只要有半数以上节点存活，Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
（3）全局数据一致：每个Server保存一份相同的数据副本，Client无论连接到哪个Server，数据都是一致的。
（4）更新请求顺序执行，来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行，即先进先出。
（5）数据更新原子性，一次数据更新要么成功，要么失败。
（6）实时性，在一定时间范围内，Client能读到最新数据。

3.数据结构

ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似，整体上可以看作是一棵树，每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据，每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。

4.选举机制

第一次选举

比较服务器节点的myid，谁myid大就获取比它小的服务器节点的选票，当选票超过节点服务器数量的半数则当选为leader，其它节点为follower，即使后面再有其它myid更大的节点加入到集群也不会影响之前的选举结果。

非第一次选举

如果是非leader节点故障，替换的新节点继续当follower，与leader对接并同步数据

如果是leader节点故障，则需要重新选举新leader，先比较每个节点的Epoch（参加选举的次数），选最大的当leader

若Epoch有相同的节点，则再比较ZXID（写操作的事务ID），选ZXID最大的当leader

若ZXID也有相同的节点，则再比较SID（等同于myid），选SID最大的当leader

5.部署

//准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群
192.168.111.50
192.168.111.60
192.168.111.70

1.安装前准备
//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

//下载安装包
官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

cd /opt
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz


2.安装 Zookeeper
cd /opt
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7

//修改配置文件
cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg
tickTime=2000   #通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10    #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数（tickTime的数量），这里表示为10*2s
syncLimit=5     #Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data      ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs   ●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181   #客户端连接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.111.50:3188:3288
server.2=192.168.111.60:3188:3288
server.3=192.168.111.70:3188:3288

-------------------------------------------------------------------------------------
server.A=B:C:D
●A是一个数字，表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
●B是这个服务器的地址。
●C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。
●D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
-------------------------------------------------------------------------------------

//拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
cd /usr/local/
scp -r  zookeeper-3.5.7/ 192.168.111.60:`pwd`
scp -r  zookeeper-3.5.7/ 192.168.111.70:`pwd`


//在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs

//在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid

//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig: 2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
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

//	设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper

//分别启动 Zookeeper
service zookeeper start

//查看当前状态
service zookeeper status

二、中间件

1.概念

中间件是一种独立的系统软件或服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。

2.消息队列型

ActiveMQ、  RabbitMQ、  RocketMQ、  Kafka、  Pulsar、  Redis

3.Web应用型（代理服务器）

Nginx、  Haproxy、  LVS、  Tomcat、  php

三、消息队列(MQ)

1.为什么需要MQ

主要原因是由于在高并发环境下，同步请求来不及处理，请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库，导致行锁表锁，最后请求线程会堆积过多，从而触发 too many connection 错误，引发雪崩效应。
我们使用消息队列，通过异步处理请求，从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理，流量削峰，应用解耦，消息通讯等场景。

2.消息队列作用

1.应用解耦

2.异步处理

3.流量削峰

4.缓冲

3.消息队列模式

①点对点模式

一对一，消费者消费消息后会删除消息

②订阅模式

一对多，消费者消费后不会删除消息

四、Kafka

1.特性

●高吞吐量、低延迟
Kafka 每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition，Consumer Group 对 Partition 进行消费操作，提高负载均衡能力和消费能力。

●可扩展性
kafka 集群支持热扩展

●持久性、可靠性
消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失

●容错性
允许集群中节点失败（多副本情况下，若副本数量为 n，则允许 n-1 个节点失败）

●高并发
支持数千个客户端同时读写

2.Kafka 系统架构

架构	说明
broker	kafka服务器节点
producer	生产者，发布消息到topic
consumer	消费者
consumer group	消费者组，是消息的实际订阅者，一个消费者组包含一个或多个消费者（组内成员不能重复消费同一个partition数据）

//Kafka 系统架构
（1）Broker
一台 kafka 服务器就是一个 broker。一个集群由多个 broker 组成。一个 broker 可以容纳多个 topic。

（2）Topic
可以理解为一个队列，生产者和消费者面向的都是一个 topic。
类似于数据库的表名或者 ES 的 index
物理上不同 topic 的消息分开存储

（3）Partition
为了实现扩展性，一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker（即服务器）上，一个 topic 可以分割为一个或多个 partition，每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的，而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。

每个 topic 至少有一个 partition，当生产者产生数据的时候，会根据分配策略选择分区，然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。
##Partation 数据路由规则：
1．指定了 patition，则直接使用；
2．未指定 patition 但指定 key（相当于消息中某个属性），通过对 key 的 value 进行 hash 取模，选出一个 patition；
3．patition 和 key 都未指定，使用轮询选出一个 patition。

每条消息都会有一个自增的编号，用于标识消息的偏移量，标识顺序从 0 开始。

每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。

如果 topic 有多个 partition，消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下（例如商品秒杀、 抢红包），需要将 partition 数目设为 1。

●broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 N 个 broker，那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
●如果某 topic 有 N 个 partition，集群有 (N+M) 个 broker，那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition， 剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
●如果某 topic 有 N 个 partition，集群中 broker 数目少于 N 个，那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中，尽量避免这种情况的发生，这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。

//分区的原因
●方便在集群中扩展，每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器，而一个topic又可以有多个Partition组成，因此整个集群就可以适应任意大小的数据了；
●可以提高并发，因为可以以Partition为单位读写了。

（4）Replica
副本，为保证集群中的某个节点发生故障时，该节点上的 partition 数据不丢失，且 kafka 仍然能够继续工作，kafka 提供了副本机制，一个 topic 的每个分区都有若干个副本，一个 leader 和若干个 follower。

（5）Leader
每个 partition 有多个副本，其中有且仅有一个作为 Leader，Leader 是当前负责数据的读写的 partition。

（6）Follower
Follower 跟随 Leader，所有写请求都通过 Leader 路由，数据变更会广播给所有 Follower，Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份，不负责数据的读写。
如果 Leader 故障，则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢，Leader 会把这个 Follower 从 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合） 列表中删除，重新创建一个 Follower。

（7）Producer
生产者即数据的发布者，该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。
broker 接收到生产者发送的消息后，broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。
生产者发送的消息，存储到一个 partition 中，生产者也可以指定数据存储的 partition。

（8）Consumer
消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。

（9）Consumer Group（CG）
消费者组，由多个 consumer 组成。
所有的消费者都属于某个消费者组，即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名，若不指定组名则属于默认的组。
将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据，可以更快的提高数据的消费能力。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据，一个分区只能由一个组内消费者消费，防止数据被重复读取。
消费者组之间互不影响。

（10）offset 偏移量
可以唯一的标识一条消息。
偏移量决定读取数据的位置，不会有线程安全的问题，消费者通过偏移量来决定下次读取的消息（即消费位置）。
消息被消费之后，并不被马上删除，这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的，偏移量由用户控制。
消息最终还是会被删除的，默认生命周期为 1 周（7*24小时）。

（11）Zookeeper
Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群的 meta 信息。

由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障，consumer 恢复后，需要从故障前的位置的继续消费，所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset，以便故障恢复后继续消费。
Kafka 0.9 版本之前，consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中；从 0.9 版本开始，consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中，该 topic 为 __consumer_offsets。

也就是说，zookeeper的作用就是，生产者push数据到kafka集群，就必须要找到kafka集群的节点在哪里，这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据，也需要zookeeper的支持，从zookeeper获得offset，offset记录上一次消费的数据消费到哪里，这样就可以接着下一条数据进行消费。

3.Kafka工作过程

producer -> topic消息队列 -> partition分区 -> replica副本（leader负责数据读写、follower只负责同步复制leader的数据）

consumer -> offset偏移量（用来记录消费者上一次消费的位置） 

zookeeper 存储kafka集群的元数据信息，生产者和消费者的动作都需要zookeeper的管理和支持。
          比如生产者推送数据到kafka集群需要通过zookeeper去寻找kafka服务器节点的位置，消费者需要从zookeeper获取offset记录的上一次消费的位置继续往后消费
		  
kafka 只能保证 partition分区内的消息顺序，消费时无法保证 partition 之间的顺序。
如需要严格保证消息的消费顺序（商品秒杀、抢红包等场景）要把 partition 数据设置为 1

4.部署Kafk集群

1.下载安装包
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz


2.安装 Kafka
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka

//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

vim server.properties
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.80.10:9092    ●31行，指定监听的IP和端口，如果修改每个broker的IP需区分开来，也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3    #42行，broker 处理网络请求的线程数量，一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8         #45行，用来处理磁盘IO的线程数量，数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400       #48行，发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400    #51行，接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600    #54行，请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径
num.partitions=1    #65行，topic在当前broker上的默认分区个数，会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1    #69行，用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168    #103行，segment文件（数据文件）保留的最长时间，单位为小时，默认为7天，超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824    #110行，一个segment文件最大的大小，默认为 1G，超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.80.10:2181,192.168.80.11:2181,192.168.80.12:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址

//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin


source /etc/profile

//配置 Zookeeper 启动脚本
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 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka

//分别启动 Kafka
service kafka start /systemctl start kafka

一定要要确保端口开启！！！！！！！！！！！！！

5.kafka 命令行操作

①创建topic

cd /usr/local/kafka/bin
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test

--zookeeper：定义 zookeeper 集群服务器地址，如果有多个 IP 地址使用逗号分割，一般使用一个 IP 即可
--replication-factor：定义分区副本数，1 代表单副本，建议为 2 
--partitions：定义分区数 
--topic：定义 topic 名称

②查看当前服务器中的所有 topic

./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181

③查看某个 topic 的详情

./kafka-topics.sh  --describe --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 

④发布消息

./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092  --topic test

⑤消费消息

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092  --topic test --from-beginning

-------------------------------------------------------------------------------------
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来
-------------------------------------------------------------------------------------

⑥修改分区数

./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --alter --topic test --partitions 6

⑦删除 topic

./kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --topic test

6.kafka架构深入

数据可靠性保证

Ack应答机制
ack 配置参数 0（效果类似于异步复制，不等待follower同步完成即可让生产者发下一条消息）  
            1（效果类似于半同步复制，至少等待一个follower同步完成才让生产者发下一条消息）  
		   -1（效果类似于全同步复制，要等待所有follower同步完成才让生产者发下一条消息）

五、Filebeat+Kafka+ELK

1.实验架构

ELK+Filebeat搭建见上一篇博客

服务器节点	软件
node1节点:192.168.111.10	Elasticsearch
node2节点:192.168.111.20	Elasticsearch
apache:192.168.111.30	Logstash Kibana apache
Filebeat节点：filebeat/192.168.111.40	Filebeat
Zookeeper+Kafka:192.168.111.50	Zookeeper+Kafka
Zookeeper+Kafka:192.168.111.60	Zookeeper+Kafka
Zookeeper+Kafka:192.168.111.70	Zookeeper+Kafka

2.Zookeeper+Kafka对接ELK+Filebeat部署

部署 Filebeat 
cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/access_log
  tags: ["access"]
  
- type: log
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/httpd/error_log
  tags: ["error"]
  
......
#添加输出到 Kafka 的配置
output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.111.50:9092","192.168.111.60:9092","192.168.111.70:9092"]    #指定 Kafka 集群配置
  topic: "httpd"    #指定 Kafka 的 topic
  
#启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml

部署 ELK，在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d/

vim kafka.conf
input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092"  #kafka集群地址
        topics  => "httpd"     #拉取的kafka的指定topic
        type => "httpd_kafka"  #指定 type 字段
        codec => "json"        #解析json格式的日志数据
        auto_offset_reset => "latest"  #拉取最近数据，earliest为从头开始拉取
        decorate_events => true   #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据
    }
}

output {
  if "access" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.111.10:9200","192.168.111.20:9200"]
      index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  if "error" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.111.10:9200","192.168.111.20:9200"]
      index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  stdout { codec => rubydebug }
}

#启动 logstash
logstash -f kafka.conf