Linux部署 kafka集群
目录
问题现象：
解决方法：
0、环境
环境：
1、下载
地址：
拓展：Scala是什么？
2、部署
2.1 linux服务器上新建目录
2.2 上传kafka压缩包到服务器
2.3 解压
2.4 重命名解压后的文件夹
2.5 创建logs日志目录和data数据目录
2.6 修改配置
2.7 部署集群中的其他服务实例
3、启动
3.1 执行启动脚本
拓展：服务启动报错"Cannot allocate memory"
3.2 查看 kafka 进程信息
3.3 查看服务日志
拓展：-daemon 参数
拓展：server.properties 的 listeners 配置规范
4、应用
4.1 开放防火墙端口
4.2 创建话题topic
拓展：创建topic的脚本命令变动
拓展：脚本命令参数
4.3 查看topic列表
4.4 查看topic的详细信息
4.5 测试生产消息&消费消息
4.6 删除话题topic
问题现象：
Linux 系统如何部署 kafka集群？
解决方法：
0、环境
环境：
linux 系统、JDK8、zookeeper集群、kafka 压缩包（tar.gz）。
由于 kafka 是基于 zookeeper 的，因此安装 kafka 必须先安装好zookeeper 。
注意：对于 linux 系统上安装 zookeeper集群 感兴趣的小伙伴，可以参考一下文章：
https://blog.csdn.net/weixin_42585386/article/details/122359581
1、下载
地址：
Apache Kafka
可以看见有 2.12 和 2.13 版本，根据提示可知：如果用到了 Scala 则根据 Scala 的版本来选择，否则建议使用 2.13 版本。
拓展：Scala是什么？
Scala是一门多范式的编程语言，一种类似java的编程语言，设计初衷是实现可伸缩的语言 、并集成面向对象编程和函数式编程的各种特性，有人说 Scala可能是下一代Java！！！
详情可以参考百度百科文章：
Scala（编程语言）_百度百科
回到正题，点击 2.13 版本后，跳转到新的页面，点击红框内的下载链接进行下载：
下载后得到 kafka_2.13-3.0.0.tgz 压缩包文件：
2、部署
2.1 linux服务器上新建目录
先新建一个目录，如 kafka-cluster：
# 进入自定义目录路径，用于存放kafka服务，如/home/thp/public
cd /home/thp/public# 创建文件夹（目录），如kafka-cluster
mkdir kafka-cluster2.2 上传kafka压缩包到服务器
上传kafka压缩包到kafka-cluster文件夹下：
# 进入kafka-cluster目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster2.3 解压
# 解压 zookeeper压缩包
tar -zxvf kafka_2.13-3.0.0.tgz2.4 重命名解压后的文件夹
由于要搭建kafka集群，所以为了区分，我们对解压后的文件夹进行重命名：
# 重命名为 kafka_2.13-3.0.0-1
mv kafka_2.13-3.0.0 kafka_2.13-3.0.0-1
2.5 创建logs日志目录和data数据目录
新建 logs目录 用来存放 kafka服务日志 ：
# 进入 kafka_2.13-3.0.0-1目录
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1#创建 logs 目录
mkdir logs 2.6 修改配置
首先修改系统域名配置文件：
# 编辑 hosts系统文件
vi /etc/hosts加入以下内容：
192.168.16.230 kafkahost修改后的hosts文件内容如下：
注意ip不要使用127.0.0.1，因为kafka的配置中是无法识别的。
接下来就是修改kafka配置文件 server.properties：
# 进入解压后的文件夹下的 config 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/config# 编辑 server.properties配置文件
vi server.properties需要修改的内容如下：
# broker.id 是当前实例的id标识（集群中各实例的id标识不可相同）
broker.id=1# kafka服务的ip（linux服务器ip）和port（默认9092），由于服务器9091端口已被占用，所以我用了0091
listeners=PLAINTEXT://kafkahost:0091# kafka的服务日志存放目录
log.dirs=/home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/logs# zookeeper集群各实例的ip和端口，用英文逗号分隔
zookeeper.connect=192.168.16.230:2181,192.168.16.230:2182,192.168.16.230:2183# 在配置文件末尾添加如下配置，表示允许删除topic
delete.topic.enable=true修改后内容如下：
至此 kafka实例1就配置完成了！！！
2.7 部署集群中的其他服务实例
有了上面已经配置好的服务实例1，接下来部署其他服务实例就容易多了：
1、复制 kafka_2.13-3.0.0-1 文件夹到 /home/thp/public/kafka-cluster 目录下，命名为 kafka_2.13-3.0.0-2：
# 进入 kafka-cluster目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster# 复制 kafka_2.13-3.0.0-1 并命名为 kafka_2.13-3.0.0-2
cp -r kafka_2.13-3.0.0-1 kafka_2.13-3.0.0-2
2、仿照 2.6 ，修改 /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-2/config 目录下的 server.properties 文件：
# 进入 config 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-2/config# 编辑 server.properties 配置文件
vi server.properties需要修改的内容如下：
# broker.id 是当前实例的id标识（集群中各实例的id标识不可相同）
broker.id=2# 由于服务器9092端口已被占用，所以我用了0092
listeners=PLAINTEXT://kafkahost:0092# kafka的服务日志存放目录
log.dirs=/home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-2/logs修改后内容如下：
3、同样的再配置一个服务实例，复制 kafka_2.13-3.0.0-1 文件夹到 /home/thp/public/kafka-cluster 目录下，命名为 kafka_2.13-3.0.0-3：
# 进入 kafka-cluster目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster# 复制 kafka_2.13-3.0.0-1 并命名为 kafka_2.13-3.0.0-3
cp -r kafka_2.13-3.0.0-1 kafka_2.13-3.0.0-3修改 /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-3/config 目录下的 server.properties 文件：
# 进入 config 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-3/config# 编辑 server.properties 配置文件
vi server.properties需要修改的内容如下：
# broker.id 是当前实例的id标识（集群中各实例的id标识不可相同）
broker.id=3# 由于服务器9093端口已被占用，所以我用了0093
listeners=PLAINTEXT://kafkahost:0093# kafka的服务日志存放目录
log.dirs=/home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-3/logs修改后内容如下：
至此所有的服务实例已经配置完成！！！
3、启动
3.1 执行启动脚本
依次执行3个服务实例的启动脚本：
# 进入 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/bin # 执行 kafka-server-start.sh 启动脚本文件
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &# 进入 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-2/bin # 执行 kafka-server-start.sh 启动脚本文件
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &# 进入 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-3/bin # 执行 kafka-server-start.sh 启动脚本文件
./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties &依次执行3个服务实例的启动脚本文件：
拓展：服务启动报错"Cannot allocate memory"
假如在执行启动脚本之后，出现"Cannot allocate memory"（无法分配内存）报错，说明是当前服务器内存满了，这个不是kafka服务有问题，而是服务占用的内存大于当前服务器剩余可运行的内存大小。
这个情况下可以修改kafka服务的启动脚本文件：
# 进入 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/bin # 编辑启动脚本文件
kafka-server-start.sh服务所占内存大小初始值是1G：
修改为512M，或者更小的256M、128M等，减少服务所占用内存大小：
3.2 查看 kafka 进程信息
# 查看带有 ‘kafka’ 关键字的进程
ps -ef |grep kafka
由于篇幅问题，就不截图剩余部分了。执行命令后是可以看见有3个进程在运行，对应了3个kafka服务实例。
3.3 查看服务日志
进一步确认服务运行情况
# 进入 服务实例的logs目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/logs# 查看日志
tail -n 300 -f server.log
日志中出现类似 [KafkaServer id=服务实例id] started (kafka.server.KafkaServer) 的信息，则表示服务启动成功！！！
拓展：-daemon 参数
通过查看 kafka-server-start.sh 启动脚本文件，可知启动命令中可以添加 -daemon 参数：
分析：
-daemon 参数的作用就是让kafka服务实例以后台进程（守护进程）的模式来启动，简单的说就是不会占用当前命令行窗口，而不添加该参数的话，就会占用/阻塞当前命令行窗口进程，导致无法在当前窗口进行其他操作（除非ctrl + z / ctrl + c 停止当前服务实例，才会释放进程），必须打开一个新的命令窗口才能进行其他操作，这样显然是不方便的。
总结：
1、在执行服务启动脚本时，强烈建议带上-daemon 参数！！！
2、要依次启动服务集群中的3个服务实例，不要漏掉！！！
拓展：server.properties 的 listeners 配置规范
关于 server.properties 配置文件，有个很关键的点是需要注意的，就是 listeners 这个配置，如下：
# kafka服务的ip（linux服务器ip）和port（默认9092），由于服务器9091端口已被占用，所以我用了0091
listeners=PLAINTEXT://192.168.16.230:0091这里我使用了域名配置，而没有使用linux服务器ip地址，假如我在服务实例1中不用域名，而是使用linux服务器ip地址，如下：
可能会出现如下情况：
一、执行服务实例1的启动脚本后，服务是起不来的，而且没有任何报错日志，如下：
# 服务启动后，查看 服务实例1 的端口（注意我配置的端口是0091，linux会识别为91，而不是0091）
netstat -tunlp | grep 91
可以看到没有占用 91端口的相关进程！！！ 但是服务实例2和服务实例3是起来了的！！！
二、服务实例1能启动，但通过查看服务日志会看见以下报错：
# 进入 服务实例的logs目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/logs# 查看日志
tail -n 300 -f server.log
可以看见，日志显示无法连接到zookeeper服务集群！！！
分析：
通过查看配置可以发现有如下提示：
也就是说该配置的格式必须是服务器域名:端口号，而不能是ip:port。
此外经过测试发现，当使用localhost域名时，也会报同样的错误：
总结：
server.properties 的 listeners 配置规范：
1、格式必须是服务器域名:端口号，而不能是ip:port。
2、服务器域名不能使用localhost，无法识别。
4、应用
4.1 开放防火墙端口
开放3个kafka服务实例所用的端口：
# 开放端口
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=0091/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=0092/tcp --permanent
sudo firewall-cmd --zone=public --add-port=0093/tcp --permanent# 重启防火墙
sudo firewall-cmd --reload# 查看开放端口列表
sudo firewall-cmd --zone=public --list-ports端口开放成功：
4.2 创建话题topic
创建一个分区数为 2（分区数不可大于集群中服务实例总数），脚本数为 2（脚本数不可大于分区数），话题名为 first 的 topic：
# 进入 服务实例去的 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/bin# 创建topic话题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --create --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first出现如下信息则为创建成功：
拓展：创建topic的脚本命令变动
有些小伙伴可能是用以下命令执行的脚本：
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.16.230:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first这个我测试过是不行的，查阅了以下网上资料，原因应该是因为kafka版本不同，据说是从kafka 2.12 版本开始，改成了新的创建topic的脚本命令，如：
# 创建topic话题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --create --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first可以看见新旧命令的区别在于 集群服务实例的指定参数上：
旧版本用的是：--zookeeper 192.168.16.230:2181，
新版本用的是： --bootstrap-server 192.168.16.230:0091，
原因：
旧版本的topic的offset信息存储在zookeeper集群上（数据存储在kafka集群中），所以消费者在消费消息/获取数据时，必须先和zookeeper服务实例通信获取到offset，再和kafka服务实例通信来消费消息/获取数据。
新版本中offset信息和数据都存储在kafka集群上了，kafka会自动创建一个 topic（__consumer_offsets）来保存offset的信息，消费者在消费消息/获取数据时，只需要和kafka服务实例进行一次通信即可，有利于提高效率。
拓展：脚本命令参数
有些小伙伴可能是用以下命令执行的脚本：
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.16.230:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first这个我测试过是不行的，查阅了以下网上资料，原因应该是因为kafka版本不同，据说是从kafka 2.12 版本开始（确切的说是从kafka 2.11大版本的0.9.0.0小版本开始,为了方便记忆，我们记住大版本就好），改成了新的创建topic的脚本命令，如：
# 创建topic话题
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --create --replication-factor 2 --partitions 2 --topic first--create : topic 创建标识
--bootstrap-server ip:0091,ip:0092,ip:0092.... : 指定kafka集群(kafka版本2.2以上)
--zookeeper ip:0091,ip:0092,ip:0092.... : 指定zookeeper集群
--partitions 分区数 : 指定分区总数
--replication-factor 副本数 : 指定每个分区的副本数
--topic 话题名称 : 指定新建话题的名称
创建topic成功后，可以从3个服务实例各自的logs目录下，看到对应的分区目录，如：
服务实例1 有两个分区，分别是 first-0 和 first-1 ：
服务实例2 有一个分区，是 first-1 （为什么不是 first-0？随机分配的，别在意这些 ）：
因此服务实例3 上就是另一个分区 first-1 ：
4.3 查看topic列表
# kafka旧版本（2.2以下）
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 172.17.80.219:2181# kafka新版本（2.2及以上）
./kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.16.230:0091
可以看见91、92、93服务所在的kafka集群中目前只有同一个topic，名为 first。
4.4 查看topic的详细信息
# kafka旧版本（2.2以下）
./kafka-topics.sh -zookeeper 192.168.16.230:2181 -describe -topic first# kafka新版本（2.2及以上）
./kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --topic first
属性描述：
第一行（topic话题主要信息）：
Topic：话题名称
TopicId：话题id
PartitionCount：分区数
ReplicationFactor：每个分区的副本数
第二行、第三行。。。（各分区信息记录）：
Topic：话题名称
Partition：分区记录id
Leader：领导者id，取值来源于kafka服务实例id（broker.id）
Replicas：副本所在的kafka服务实例id（broker.id），逗号分隔
Isr: 副本所在的kafka服务实例id（broker.id），逗号分隔，该值在投票选举的时候用的，哪个分区副本的数据和leader数据越接近，这个分区所在的kafka服务实例id（broker.id）就越靠前，当leader挂掉时，就取Isr中最靠前的一个kafka服务实例来充当leader。
4.5 测试生产消息&消费消息
执行脚本命令让服务实例3作为生产者；
由于执行后会占用当前命令窗口，而消息通信具有实时性，所以需要开启一个新的命令窗口，再执行脚本命令让服务实例1作为消费者，从头部开始消费消息；
再开启一个新的命令窗口，再执行脚本命令让服务实例2作为消费者，从尾部开始消费消息；
执行如下命令：
# 进入 服务实例3 的 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-3/bin# 服务实例3（192.168.16.230:0093）生产消息
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.16.230:0093 --topic first# 进入 服务实例1 的 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-1/bin# 开启新的命令窗口后，让服务实例2（192.168.16.230:0092）从头部消费消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --topic first --from-beginning# 进入 服务实例2 的 bin 目录路径
cd /home/thp/public/kafka-cluster/kafka_2.13-3.0.0-2/bin# 开启新的命令窗口后，让服务实例2（192.168.16.230:0092）从尾部消费消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0092 --topic first --offset latest --partition 0
服务实例3生产消息：
服务实例1从头部消费消息：
服务实例2从尾部消费消息：
可以看出服务实例1完全按顺序获取到了服务实例3实时生产的消息，而服务实例2会出现丢失，推测是因为服务实例3中生产的消费是随机存储在分区0和1中的，而从尾部消费消息时，是需要指定分区的，因此只能获取到该分区上存储的消费消息。
参数说明：
--from-beginning ：从头开始消费消息。
--offset latest ：从尾部开始消费消息；--offset 位移量，如： --offset 2 表示从第2个消息开始消费。
4.6 删除话题topic
# kafka旧版本
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.16.230:0091 --delete --topic first# kafka新版本
./kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.16.230:0091 --topic first --delete
可以看见之前创建的话题topic名为first的已经不存在了！ 但是多了两个topic，推测是之前kafka集群在处理first话题的时候，自动生成的。
同理也可以将这两个topic也删除掉：
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