1 概述

Apache Kafka 是一个分布式高吞吐量的流消息系统，Kafka建立在ZooKeeper同步服务之上。它与Apache Storm和Spark完美集成，用于实时流数据分析，与其他消息传递系统相比，Kafka具有更好的吞吐量，内置分区，数据副本和高度容错功能，因此非常适合大型消息处理应用场景。

Kafka架构简介请查看：https://my.oschina.net/feinik/blog/1806488

2 部署图

3 Kafka集群部署前环境准备

3.1 安装Java

推荐安装Java 8，请自行安装。

3.2 部署Zookeeper集群

3.2.1 下载Zookeeper安装包

这里部署的zk版本是：zookeeper-3.4.9.tar.gz

3.2.2 安装

1、首先在server1中安装

（1）解压：tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz

（2）cd zookeeper-3.4.9/conf

（3）cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

（4）修改zoo.cfg配置文件，内容如下

tickTime=2000

# zk数据目录
dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper/data

# 客户端连接端口配置
clientPort=2181

initLimit=10

syncLimit=5

# 服务地址，2888为集群内个节点通信的端口，3888为leader选举时使用的端口
server.1=slave1:2888:3888

server.2=slave2:2888:3888

server.3=slave3:2888:3888

2 、拷贝相同的一份zookeeper-3.4.9到server2、server3服务器中

3、配置Zookeeper的环境变量并分别启动即可完成zk集群的部署

4 部署Kafka集群

4.1 安装并配置

这里安装的版本为：kafka_2.12-1.1.0.tgz

注：先在server1中安装，然后在拷贝一份至server2、server3服务器中

（1）解压

$tar -zxvf kafka_2.12-1.1.0.tgz -C /home/app

（2）重命名

$mv kafka_2.12-1.1.0 kafka

（3）配置Kafka的环境变量

（4）修改Kafka配置文件server.properties，修改如下配置项

修改broker（代理）id标识，集群中需要保证唯一

broker.id=1

log.dirs=/home/app/kafka/log-data

修改Zookeeper的连接地址，Kafka自带了Zookeeper，但是这里我们配置成自己的zk集群地址

zookeeper.connect=server1:2181,server2:2181,server3:2181

（5）拷贝server1中部署好的kafka包到server2、server3服务器中

（6）修改server2中kafka的server.properties配置文件

broker.id=2

（7）修改server3中kafka的server.properties配置文件

broker.id=3

5 启动集群

5.1 先启动Zookeeper集群

分别在server1、server2、server3中使用如下命令启动

$zkServer.sh start

注：也可以通过脚本来启动Zookeeper集群，前提是需要配置无密登录，脚本内容如下
#!/bin/bash
if(( $# != 1 )) ; then
   echo "Usage: zk.sh {start|stop}";
   exit;
fi

cuser=`whoami`;

for i in {server1,server2,server3};
do
   echo ---------- $i---------------;
   ssh $cuser@$i "cd /home/app/zookeeper; ./bin/zkServer.sh $@";
done

5.2 启动Kafka集群

分别在server1、server2、server3中使用如下命令启动

$kafka-server-start.sh -daemon /home/app/kafka/config/server.properties

注：也可以通过脚本来启动Kafka集群，脚本内容如下

#!/bin/bash
cuser=`whoami`;

for i in {server1,server2,server3};
do
   echo ---------- $i--------------;
   ssh $cuser@$i "/home/app/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /home/app/kafka/config/server.properties";
   echo "start complate!"
done

5.3 查看集群启动情况

通过jps命令来查看服务启动进程，server1、server2、server3都包含Kafka、QuorumPeerMain服务进程表示集群启动成功

$jps
5506 Kafka
5733 Jps
5212 QuorumPeerMain

6 Kafka Java API访问

6.1 生产者发送消息

public class ProducerClient {

    private Producer<String, String> producer;

    @Before
    public void init() {
        Properties props = new Properties();
        /**
         * broker地址列表，无需指定集群中的所有broker地址，Producer会从给定的broker中找到其他broker的地址信息，
         * 推荐这里配置两个，可以防止broker宕机产生无法连接的问题
         */
        props.put("bootstrap.servers", "server1:9092,server2:9092");
        /**
         * 指定key的序列化方式，Kafka 默认提供了常用的几种Java对象类型的序列化类
         */
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        producer = new KafkaProducer<>(props);
    }


    @Test
    public void send() throws Exception {
 //此处未指定key，那么发送的多条消息会被均匀的分布在Topic的所有可用分区中
        ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("test",
                "hello word");
//消息的异步发送
        producer.send(record, new Callback() {
            @Override
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
                System.out.println("消息发送完成！");
            }
        });
    }

    @After
    public void close() {
        producer.close();
    }
}

注：消息的发送有三种方式：同步发送、异步发送、fire-and-forget（发送完并不关心发送结果）

同步发送：调用send方法后，返回Future对象，通过调用Future的get方法来同步等待消息的发送结果。

异步发送：调用send方法的时候指定一个回调函数，broker在接收成功消息后会回调该函数

fire-and-forget：调用send方法后并不关心发送的结果处理

6.2 消费者订阅并消费消息

public class ConsumerClient {

    private Consumer<String, String> consumer;

    @Before
    public void init() {
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "server1:9092,server2:9092");
        //指定消费者群组标识
        props.put("group.id", "g1");
        //key与value的反序列化器
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        consumer = new KafkaConsumer<>(props);
    }

    @Test
    public void consume() {
        //订阅主题为test的消息
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("test"));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String value = record.value();
                System.out.println("接收到消息：" + value);
            }
        }
    }

    @After
    public void close() {
        consumer.close();
    }
}

7 总结

本文主要介绍了Kafka的分布式集群部署方式，以及Kafka依赖的第三方组件Zookeeper的集群部署，最后通过Kafka Java API来演示了生产者发送消息与消费者消费消息的示例代码，关于Kafka的其他使用细节，请查阅官网：http://kafka.apache.org/

分布式消息队列Kafka的集群部署