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消息队列

kafka（一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统）

zookeeper（一种分布式协调技术）

zookeeper工作原理

zookeeper集群架构

zookeeper在kafka中的作用

单节点部署kafka

1：安装zookeeper

2：安装kafka

3：测试

群集部署kafka

1：zookeeper部署

2：kafka的部署

3：测试

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消息队列

• 消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象
• 消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递

1. 特征
   1. 存储：与依赖于使用套接字的基本 TCP 和 UDP 协议的传统请求和响应系统不同，消息队列通常将消息存储在某种类型的缓冲区中，直到目标进程读取这些消息或将其从消息队列中显式移除为止
   2. 异步：与请求和响应系统不同，消息队列通过缓冲消息可以在应用程序中公开一定程度的异步性，允许源进程发送消息并在队列中累积消息，而目标进程则可以挑选消息进行处理
2. 需要消息队列的原因
   1. 解耦：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束
   2. 冗余：消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全处理，通过这一方式规避了数据丢失风险
   3. 扩展性：因为消息队列解耦了你的处理过程，所以增大消息入队和处理的频率是很容易的，只要另外增加处理过程即可
   4. 灵活性 & 峰值处理能力：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见；使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃
   5. 可恢复性：系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理
   6. 顺序保证：大部分消息队列本来就是排序的，并且能保证数据会按照特定的顺序来处理（Kafka 保证一个 Partition 内的消息的有序性）
   7. 缓冲：有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况
   8. 异步通信：消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，但并不立即处理它

kafka（一种高吞吐量的分布式发布/订阅消息系统）

角色术语
核心概念	角色
Broker	Kafka集群包含一个或多个服务器，每个服务器被称为broker(经纪人)
Topic	每条发布到Kafka集群的消息都有一个分类，这个类别被称为Topic（主题）
Producer	指消息的生产者，负责发布消息到kafka broker
Consumer	指消息的消费者，从kafka broker拉取数据，并消费这些已发布的消息
Partition	Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition，每个partition都是一个有序的队列。partition中的每条消息都会被分配一个有序的id（offset）
Consumer Group	消费者组，可以给每个Consumer指定消费组，若不指定消费者组，则属于默认的group
Message	消息，通信的基本单位，每个producer可以向一个topic发布一些消息

zookeeper（一种分布式协调技术）

• 用来解决分布式环境当中多个进程之间的同步控制，让他们有序的去访问某种共享资源，防止造成资源竞争（脑裂）的后果
  • 脑裂是指在主备切换时,由于切换不彻底或其他原因,导致客户端和Slave误以为出现两个activemaster,最终使得整个集群处于混乱状态
• 需要zookeeper解决单点故障问题：一个主从的分布式系统中，主节点负责任务调度分发，从节点负责任务的处理，而当主节点发生故障时，整个应用系统也就瘫痪了，那么这种故障就称为单点故障
  • 传统的解决方式是采用一个备用节点，这个备用节点定期向主节点发送ping包，主节点收到ping包以后向备用节点发送回复Ack信息，当备用节点收到回复的时候就会认为当前主节点运行正常，让它继续提供服务
  • 主节点并没有出现故障，只是在回复ack响应的时候网络发生了故障，这样备用节点就无法收到回复，那么它就会认为主节点出现了故障，接着，备用节点将接管主节点的服务，并成为新的主节点，此时，分布式系统中就出现了两个主节点（双Master节点）的情况

zookeeper工作原理

• master启动
  • 向ZooKeeper中注册节点信息以编号最小作为选举算法，那么编号最小的节点将在选举中获胜并获得锁成为主节点，通过这种方式Zookeeper就完成了对两个Master进程的调度。完成了主、备节点的分配和协作
• master故障
  • 主节点A 发生了故障，这时候它在ZooKeeper所注册的节点信息会被自动删除，而ZooKeeper会自动感知节点的变化，发现 主节点A  故障后，会再次发出选举，这时候  主节点B  将在选举中获胜，替代  主节点A  成为新的主节点
• master恢复
  • 如果主节点恢复了，它会再次向ZooKeeper注册自身的节点信息，ZooKeeper会感知节点的变化再次发动选举，这时候 主节点B 在选举中会再次获胜继续担任  主节点 ， 主节点A 会担任备用节点

zookeeper集群架构

1. Leader：领导者角色，主要负责投票的发起和决议，以及更新系统状态
2. follower：跟随着角色，用于接收客户端的请求并返回结果给客户端，在选举过程中参与投票
3. observer：观察者角色，用户接收客户端的请求，并将写请求转发给leader，同时同步leader状态，但是不参与投票。Observer目的是扩展系统，提高伸缩性
4. client：客户端角色，用于向zookeeper发起请求

zookeeper在kafka中的作用

• Broker注册
• Topic注册
• 生产者负载均衡
• 消费者负载均衡
• 记录消息分区与消费者的关系
• 消息消费进度Offset(偏移量)记录
• 消费者注册

单节点部署kafka

1：安装zookeeper

主机：kafka1:192.168.10.101

[root@kafka1 ~]# yum -y install java
[root@kafka1 ~]# tar zxvf apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz
[root@kafka1 ~]# mv apache-zookeeper-3.6.0-bin /etc/zookeeper
[root@kafka1 ~]# cd /etc/zookeeper/conf
[root@kafka1 ~]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@kafka1 ~]# vim zoo.cfg 
dataDir=/etc/zookeeper/zookeeper-data

[root@kafka1 ~]# cd /etc/zookeeper/
[root@kafka1 kafka]# mkdir /etc/zookeeper/zookeeper-data/
[root@kafka1 zookeeper]# ./bin/zkServer.sh start
[root@kafka1 zookeeper]# ./bin/zkServer.sh status

2：安装kafka

[root@kafka1 ~]# tar zxvf kafka_2.13-2.4.1.tgz 
[root@kafka1 ~]# mv kafka_2.13-2.4.1 /etc/kafka
[root@kafka1 ~]# cd /etc/kafka/

[root@kafka1 kafka]# vim config/server.properties 
log.dirs=/etc/kafka/kafka-logs        #60行

[root@kafka1 kafka]# mkdir /etc/kafka/kafka-logs
[root@kafka1 kafka]# bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties &

//检查两个端口的开启状态
[root@kafka1 kafka]# netstat -anpt | grep 2181
[root@kafka1 kafka]# netstat -anpt | grep 9092

//启动时先启动zookeeper，关闭时先关闭kafka
[root@kafka1 zookeeper]# ./bin/zkServer.sh start        //关闭zookeeper  
[root@192 kafka]# bin/kafka-server-stop.sh        //关闭kafka

3：测试

//创建topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper kafka1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

//列出topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper kafka1:2181

//查看topic
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper kafka1:2181 --topic test

//生产消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list kafka1:9092 -topic test
//消费消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092 --topic test

群集部署kafka

主机
kafka1：192.168.10.101
kafka2：192.168.10.102
kafka3：192.168.10.103
[root@kafka1 ~]# vim /etc/hosts
192.168.10.101 kafka1
192.168.10.102 kafka2
192.168.10.103 kafka3

1：zookeeper部署

（1）安装zookeeper（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 ~]# yum -y install java
[root@kafka1 ~]# tar zxvf apache-zookeeper-3.6.0-bin.tar.gz
[root@kafka1 ~]# mv apache-zookeeper-3.6.0-bin /etc/zookeeper

（2）创建数据保存目录（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 ~]# cd /etc/zookeeper/
[root@kafka1 zookeeper]# mkdir zookeeper-data

（3）修改配置文件（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 zookeeper]# cd /etc/zookeeper/conf
[root@kafka1 ~]# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@kafka1 ~]# vim zoo.cfg 
dataDir=/etc/zookeeper/zookeeper-data
clientPort=2181
server.1=192.168.10.114:2888:3888
server.2=192.168.10.115:2888:3888
server.3=192.168.10.116:2888:3888
//注释：zookeeper只用的端口
2181：对clinet端提供服务
3888：选举leader使用
2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）

（4）创建节点id文件（按server编号设置这个id，三个机器不同）
节点1：
[root@kafka1 conf]# echo '1' > /etc/zookeeper/zookeeper-data/myid
节点2：
[root@kafka2 conf]# echo '2' > /etc/zookeeper/zookeeper-data/myid
节点3：
[root@kafka3 conf]# echo '3' > /etc/zookeeper/zookeeper-data/myid

（5）三个节点启动zookeeper进程
[root@kafka1 conf]# cd /etc/zookeeper/
[root@kafka1 zookeeper]# ./bin/zkServer.sh start
[root@kafka1 zookeeper]# ./bin/zkServer.sh status

2：kafka的部署

（1）kafka的安装（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 ~]# tar zxvf kafka_2.13-2.4.1.tgz
[root@kafka1 ~]# mv kafka_2.13-2.4.1 /etc/kafka

（2）修改配置文件
[root@kafka1 ~]# cd /etc/kafka/
[root@kafka2 kafka]# vim config/server.properties 
broker.id=1        ##21行  修改，注意其他两个的id分别是2和3
listeners=PLAINTEXT://192.168.10.114:9092        #31行  修改，其他节点改成各自的IP地址
log.dirs=/etc/kafka/kafka-logs        ## 60行  修改
num.partitions=1        ##65行 分片数量，不能超过节点数
zookeeper.connect=192.168.10.114:2181,192.168.10.115:2181,192.168.10.116:2181
//9092是kafka的监听端口
（3）创建日志目录（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 kafka]# mkdir /etc/kafka/kafka-logs

（4）在所有kafka节点上执行开启命令，生成kafka群集（三个节点的配置相同）
[root@kafka1 kafka]# ./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & 
如果启动不了，可以将/etc/kafka/kafka-logs中的数据清除再试试

3：测试

创建topic（任意一个节点）
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper kafka1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

列出topic（任意一个节点）
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper kafka1:2181
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper kafka2:2181
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper kafka3:2181

生产消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list kafka1:9092 -topic test
消费消息
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka1:9092 --topic test

删除topic
bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper kafka1:2181 --topic test