Kafka+Log4j实现日志集中管理

引言

前段时间写的《Spring+Log4j+ActiveMQ实现远程记录日志——实战+分析》得到了许多同学的认可，在认可的同时，也有同学提出可以使用Kafka来集中管理日志，于是今天就来学习一下。

特别说明，由于网络上关于Kafka+Log4j的完整例子并不多，我也是一边学习一边使用，因此如果有解释得不好或者错误的地方，欢迎批评指正，如果你有好的想法，也欢迎留言探讨。

第一部分搭建Kafka环境

安装Kafka

下载：http://kafka.apache.org/downloads.html

1 2	`tar` `zxf kafka-<VERSION>.tgz` `cd` `kafka-<VERSION>`

启动Zookeeper

启动Zookeeper前需要配置一下config/zookeeper.properties：

接下来启动Zookeeper

1	`bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties`

启动Kafka Server

启动Kafka Server前需要配置一下config/server.properties。主要配置以下几项，内容就不说了，注释里都很详细：

然后启动Kafka Server：

1	`bin/kafka-server-start.sh config/server.properties`

创建Topic

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

查看创建的Topic

1	`>bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181`

启动控制台Producer，向Kafka发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

This is a message

This is another message

^C

启动控制台Consumer，消费刚刚发送的消息

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

This is a message

This is another message

删除Topic

1	`bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic` `test`

注：只有当delete.topic.enable=true时，该操作才有效

配置Kafka集群（单台机器上）

首先拷贝server.properties文件为多份（这里演示4个节点的Kafka集群，因此还需要拷贝3份配置文件）：

cp config/server.properties config/server1.properties

cp config/server.properties config/server2.properties

cp config/server.properties config/server3.properties

修改server1.properties的以下内容：

broker.id=1

port=9093

log.dir=/tmp/kafka-logs-1

同理修改server2.properties和server3.properties的这些内容，并保持所有配置文件的zookeeper.connect属性都指向运行在本机的zookeeper地址localhost:2181。注意，由于这几个Kafka节点都将运行在同一台机器上，因此需要保证这几个值不同，这里以累加的方式处理。例如在server2.properties上：

broker.id=2

port=9094

log.dir=/tmp/kafka-logs-2

把server3.properties也配置好以后，依次启动这些节点：

bin/kafka-server-start.sh config/server1.properties &

bin/kafka-server-start.sh config/server2.properties &

bin/kafka-server-start.sh config/server3.properties &

Topic & Partition

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue，每条消费都必须指定它的Topic，可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高，物理上把Topic分成一个或多个Partition，每个Partition在物理上对应一个文件夹，该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件。

现在在Kafka集群上创建备份因子为3，分区数为4的Topic：

1	`bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 4 --topic kafka`

说明：备份因子replication-factor越大，则说明集群容错性越强，就是当集群down掉后，数据恢复的可能性越大。所有的分区数里的内容共同组成了一份数据，分区数partions越大，则该topic的消息就越分散，集群中的消息分布就越均匀。

然后使用kafka-topics.sh的--describe参数查看一下Topic为kafka的详情：

输出的第一行是所有分区的概要，接下来的每一行是一个分区的描述。可以看到Topic为kafka的消息，PartionCount=4，ReplicationFactor=3正是我们创建时指定的分区数和备份因子。

另外：Leader是指负责这个分区所有读写的节点；Replicas是指这个分区所在的所有节点（不论它是否活着）；ISR是Replicas的子集，代表存有这个分区信息而且当前活着的节点。

拿partition:0这个分区来说，该分区的Leader是server0，分布在id为0，1，2这三个节点上，而且这三个节点都活着。

再来看下Kafka集群的日志：

其中kafka-logs-0代表server0的日志，kafka-logs-1代表server1的日志，以此类推。

从上面的配置可知，id为0，1，2，3的节点分别对应server0, server1, server2, server3。而上例中的partition:0分布在id为0, 1, 2这三个节点上，因此可以在server0, server1, server2这三个节点上看到有kafka-0这个文件夹。这个kafka-0就代表Topic为kafka的partion0。

第二部分 Kafka+Log4j项目整合

先来看下Maven项目结构图：

作为Demo，文件不多。先看看pom.xml引入了哪些jar包：

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>

<version>0.8.2.1</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>org.apache.kafka</groupId>

<artifactId>kafka-clients</artifactId>

<version>0.8.2.1</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.google.guava</groupId>

<artifactId>guava</artifactId>

<version>18.0</version>

</dependency>

重要的内容是log4j.properties：

log4j.rootLogger=INFO,console

# for package com.demo.kafka, log would be sent to kafka appender.

log4j.logger.com.demo.kafka=DEBUG,kafka

# appender kafka

log4j.appender.kafka=kafka.producer.KafkaLog4jAppender

log4j.appender.kafka.topic=kafka

# multiple brokers are separated by comma ",".

log4j.appender.kafka.brokerList=localhost:9092, localhost:9093, localhost:9094, localhost:9095

log4j.appender.kafka.compressionType=none

log4j.appender.kafka.syncSend=true

log4j.appender.kafka.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.kafka.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n

# appender console

log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender

log4j.appender.console.target=System.out

log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n

App.java里面就很简单啦，主要是通过log4j输出日志：

package com.demo.kafka;

import org.apache.log4j.Logger;

public class App {

private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(App.class);

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

for (int i = 0; i < 20; i++) {

LOGGER.info("Info [" + i + "]");

Thread.sleep(1000);

}

MyConsumer.java用于消费kafka中的信息：

package com.demo.kafka;

import java.util.List;

import java.util.Map;

import java.util.Properties;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

import com.google.common.collect.ImmutableMap;

import kafka.consumer.Consumer;

import kafka.consumer.ConsumerConfig;

import kafka.consumer.KafkaStream;

import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;

import kafka.message.MessageAndMetadata;

public class MyConsumer {

private static final String ZOOKEEPER = "localhost:2181";

//groupName可以随意给，因为对于kafka里的每条消息，每个group都会完整的处理一遍

private static final String GROUP_NAME = "test_group";

private static final String TOPIC_NAME = "kafka";

private static final int CONSUMER_NUM = 4;

private static final int PARTITION_NUM = 4;

public static void main(String[] args) {

// specify some consumer properties

Properties props = new Properties();

props.put("zookeeper.connect", ZOOKEEPER);

props.put("zookeeper.connectiontimeout.ms", "1000000");

props.put("group.id", GROUP_NAME);

// Create the connection to the cluster

ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig(props);

ConsumerConnector consumerConnector =

Consumer.createJavaConsumerConnector(consumerConfig);

// create 4 partitions of the stream for topic “test”, to allow 4

// threads to consume

Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> topicMessageStreams =

consumerConnector.createMessageStreams(

ImmutableMap.of(TOPIC_NAME, PARTITION_NUM));

List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = topicMessageStreams.get(TOPIC_NAME);

// create list of 4 threads to consume from each of the partitions

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(CONSUMER_NUM);

// consume the messages in the threads

for (final KafkaStream<byte[], byte[]> stream : streams) {

executor.submit(new Runnable() {

public void run() {

for (MessageAndMetadata<byte[], byte[]> msgAndMetadata : stream) {

// process message (msgAndMetadata.message())

System.out.println(new String(msgAndMetadata.message()));

}

});

}

MyProducer.java用于向Kafka发送消息，但不通过log4j的appender发送。此案例中可以不要。但是我还是放在这里：

package com.demo.kafka;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.Properties;

import kafka.javaapi.producer.Producer;

import kafka.producer.KeyedMessage;

import kafka.producer.ProducerConfig;

public class MyProducer {

private static final String TOPIC = "kafka";

private static final String CONTENT = "This is a single message";

private static final String BROKER_LIST = "localhost:9092";

private static final String SERIALIZER_CLASS = "kafka.serializer.StringEncoder";

public static void main(String[] args) {

Properties props = new Properties();

props.put("serializer.class", SERIALIZER_CLASS);

props.put("metadata.broker.list", BROKER_LIST);

ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);

Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);

//Send one message.

KeyedMessage<String, String> message =

new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, CONTENT);

producer.send(message);

//Send multiple messages.

List<KeyedMessage<String,String>> messages =

new ArrayList<KeyedMessage<String, String>>();

for (int i = 0; i < 5; i++) {

messages.add(new KeyedMessage<String, String>

(TOPIC, "Multiple message at a time. " + i));

}

producer.send(messages);

}

到这里，代码就结束了。

第三部分运行与验证

先运行MyConsumer，使其处于监听状态。同时，还可以启动Kafka自带的ConsoleConsumer来验证是否跟MyConsumer的结果一致。最后运行App.java。

先来看看MyConsumer的输出：

再来看看ConsoleConsumer的输出：

可以看到，尽管发往Kafka的消息去往了不同的地方，但是内容是一样的，而且一条也不少。最后再来看看Kafka的日志。

我们知道，Topic为kafka的消息有4个partion，从之前的截图可知这4个partion均匀分布在4个kafka节点上，于是我对每一个partion随机选取一个节点查看了日志内容。

上图中黄色选中部分依次代表在server0上查看partion0，在server1上查看partion1，以此类推。

而红色部分是日志内容，由于在创建Topic时准备将20条日志分成4个区存储，可以很清楚的看到，这20条日志确实是很均匀的存储在了几个partion上。

摘一点Infoq上的话：每个日志文件都是一个log entrie序列，每个log entrie包含一个4字节整型数值（值为N+5），1个字节的"magic value"，4个字节的CRC校验码，其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset，它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下：

message length ： 4 bytes (value: 1+4+n)

"magic" value ： 1 byte

crc ： 4 bytes

payload ： n bytes

这里我们看到的日志文件的每一行，就是一个log entrie，每一行前面无法显示的字符（蓝色选中部分），就是（message length + magic value + crc）了。而log entrie的后部分，则是消息体的内容了。

问题：

1. 如果要使用此种方式，有一种场景是提取某天或者某小时的日志，那么如何设计Topic呢？是不是要在Topic上带入日期或者小时数？还有更好的设计方案吗？

2. 假设按每小时设计Topic，那么如何在使用诸如logger.info()这样的方法时，自动根据时间去改变Topic呢？有类似的例子吗？

----欢迎交流，共同进步。