Kafka安装部署教程和Kafka管控平台

1、前言

假设我们要部署三台Kafka，机器IP分别为IP1、IP2、IP3。

如果部署五台的时候，过程也类似。

2、部署

步骤一：环境初始化

• 安装JDK-11，这块比较通用，不解释。
• 安装ZK，这块可以看我之前的文章。
• POC或测试的时候，建议在/home/kafka目录下进行安装，以使得kafka相关的组件都在一块。

步骤二：解压安装包

cd /home/kafka

tar xvzf kafka_2.12-2.5.1.tgz

步骤三：创建数据目录

# 创建数据目录
mkdir /home/kafka/kafka-data

步骤四：修改Kafka配置

# 进入配置文件
cd kafka_2.12-2.5.1/config

# 修改server.properties这个配置文件

broker.id=1 # 第一台机器设置为1，第二台设置为2，依次类推
delete.topic.enable=true  # 允许删除Topic
auto.create.topics.enable=true # 允许自动创建Topic，如果没有部署Kafka管控平台，那么建议开启Topic的自动创建以省略单独手动创建Topic的麻烦过程

listeners=PLAINTEXT://IP1:9092 # 该机器的服务地址

log.dirs=/home/kafka/kafka-data # 数据目录，可自定义修改

# 如果开启了Topic自动创建，同时机器>=3台，那么分区数建议默认3个，副本建议2个，以保证可靠性
num.partitions=3
default.replication.factor=2

zookeeper.connect=ZK_IP1:2181,ZK_IP2:2181,ZK_IP3:2181/apache_kafka_2_5_1   #这块是配置的ZK地址，最后的apache_kafka_2_5_1可以随意自定义，也可以就是apache_kafka_2_5_1

步骤五：启动Kafka

# 启动命令，在bin目录下执行
nohup ./kafka-server-start.sh ../config/server.properties > /dev/null 2>&1 &

# 检查是否正常启动，通过检查../logs/server.log里面是否有started日志，如果有的话，那么就启动成功了。

步骤六：集群部署

重复上面的步骤一到步骤五，在另外两台进行部署即可完成最终的部署。

3、验证

生产测试命令

./kafka-console-producer.sh --bootstrap-server IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092 --topic kafka_test

消费测试命令

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092 --topic kafka_test --group kafka_consume_test --property enable.auto.commit=true

 

以上命令都是在kafka的bin目录下执行，可以在生产的终端输入一串数据，在消费终端可以看到时就表示搭建完成了。

4、历史安装问题记录

4.1、防火墙问题

在安装的过程中，我们发现zk的状态一直是异常的，查看日志发现当前的zk和其他机器连接失败，后面关闭防火墙之后问题就解决了。

5、滴滴Kafka管控平台

1 产品简介

滴滴LogiKM脱胎于滴滴内部多年的Kafka运营实践经验，是面向Kafka用户、Kafka运维人员打造的共享多租户Kafka云平台。专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理等核心场景，经历过大规模集群、海量大数据的考验。内部满意度高达90%的同时，还与多家知名企业达成商业化合作。

1.1 快速体验地址

• 体验地址 http://117.51.150.133:8080 账号密码 admin/admin
• github开源项目地址 https://github.com/didi/LogiKM，欢迎star和fork

1.2 体验地图

相比较于同类产品的用户视角单一（大多为管理员视角），滴滴LogiKM建立了基于分角色、多场景视角的体验地图。分别是：用户体验地图、运维体验地图、运营体验地图

1.2.1 用户体验地图

• 平台租户申请  ：申请应用（App）作为Kafka中的用户名，并用 AppID+password作为身份验证
• 集群资源申请  ：按需申请、按需使用。可使用平台提供的共享集群，也可为应用申请独立的集群
• Topic   申   请  ：可根据应用（App）创建Topic，或者申请其他topic的读写权限
• Topic   运   维  ：Topic数据采样、调整配额、申请分区等操作
• 指   标  监   控  ：基于Topic生产消费各环节耗时统计，监控不同分位数性能指标
• 消 费 组 运 维 ：支持将消费偏移重置至指定时间或指定位置

1.2.2 运维体验地图

• 多版本集群管控  ：支持从0.10.2到2.x版本
• 集    群    监   控  ：集群Topic、Broker等多维度历史与实时关键指标查看，建立健康分体系
• 集    群    运   维  ：划分部分Broker作为Region，使用Region定义资源划分单位，并按照业务、保障能力区分逻辑集群
• Broker    运    维  ：包括优先副本选举等操作
• Topic      运    维  ：包括创建、查询、扩容、修改属性、迁移、下线等

1.2.3 运营体验地图

• 资  源  治  理  ：沉淀资源治理方法。针对Topic分区热点、分区不足等高频常见问题，沉淀资源治理方法，实现资源治理专家化
• 资  源  审  批  ：工单体系。Topic创建、调整配额、申请分区等操作，由专业运维人员审批，规范资源使用，保障平台平稳运行
• 账  单  体  系  ：成本控制。Topic资源、集群资源按需申请、按需使用。根据流量核算费用，帮助企业建设大数据成本核算体系

1.3 核心优势

• 高 效 的 问 题 定 位  ：监控多项核心指标，统计不同分位数据，提供种类丰富的指标监控报表，帮助用户、运维人员快速高效定位问题
• 便 捷 的 集 群 运 维  ：按照Region定义集群资源划分单位，将逻辑集群根据保障等级划分。在方便资源隔离、提高扩展能力的同时，实现对服务端的强管控
• 专 业 的 资 源 治 理  ：基于滴滴内部多年运营实践，沉淀资源治理方法，建立健康分体系。针对Topic分区热点、分区不足等高频常见问题，实现资源治理专家化
• 友 好 的 运 维 生 态  ：与滴滴夜莺监控告警系统打通，集成监控告警、集群部署、集群升级等能力。形成运维生态，凝练专家服务，使运维更高效

1.4 滴滴LogiKM架构图

2 相关文档

2.1 产品文档

• 滴滴LogiKM 安装手册
• 滴滴LogiKM 接入集群
• 滴滴LogiKM 用户使用手册
• 滴滴LogiKM FAQ

2.2 社区文章

• 滴滴云官网产品介绍
• 7年沉淀之作–滴滴Logi日志服务套件
• 滴滴LogiKM 一站式Kafka监控与管控平台
• 滴滴LogiKM 开源之路
• 滴滴LogiKM 系列视频教程
• kafka实践（十五）：滴滴开源Kafka管控平台 LogiKM研究–A叶子叶来
• kafka的灵魂伴侣LogiKM系列文章专栏 --石臻

3 滴滴Logi开源用户交流群

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