华为云云耀云服务器L实例评测｜华为云上安装kafka

华为云云耀云服务器L实例评测｜华为云上安装kafka

一、kafka介绍

Kafka是由LinkedIn公司开发的一款开源分布式消息流平台，由Scala和Java编写。主要作用是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台，其本质是基于发布订阅模式的消息引擎系统。

Kafka具有以下特性：

• 高吞吐、低延迟：Kafka收发消息非常快，使用集群处理消息延迟可低至2ms。
• 高扩展性：Kafka可以弹性地扩展和收缩，可以扩展到上千个broker，数十万个partition，每天处理数万亿条消息。
• 永久存储：Kafka可以将数据安全地存储在分布式的，持久的，容错的群集中。
• 高可用性：Kafka在可用区上可以有效地扩展群集，某个节点宕机，集群照样能够正常工作。

kafka核心组件：

• Topic
  消息根据Topic进行归类，可以理解为一个队列。消息生产者产生消息时会给它贴上一个Topic标签，当消息消费者需要读取消息时，可以根据这个Topic读取特定的数据。

• Producer
  消息生产者，就是向kafka broker发消息的客户端。消息生产者，负责把产生的消息发送到Kafka服务器上。

• Consumer
  消息消费者，向kafka broker取消息的客户端。

• Consumer Group
  消费者群组，每个消息消费者可以划分为一个特定的群组。

• broker
  每个kafka实例(server)，一台kafka服务器就是一个broker，一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic。

• Zookeeper
  依赖集群保存meta信息。

kafka是一个分布式消息队列。具有高性能、持久化、多副本备份、横向扩展能力。生产者往队列里写消息，消费者从队列里取消息进行业务逻辑。一般在架构设计中起到解耦、削峰、异步处理的作用。

二、华为云主机准备

1. 购买华为云主机，本次评测系统如下：
   注意：本文我们采用2C4G环境测试，非2C2G~

2. 创建新的安全组，开发所有端口方便测试
   
   更改安全组，如下，选择我们的开发所有端口的这个安全组：
   

3. 开发所有端口后，我们ssh登录上华为云主机即可~

三、kafka安装

官方快速开始：https://kafka.apache.org/quickstart

本文测试验证的版本信息：

kafka_2.13-3.2.3.tgz
openjdk-17.0.1_linux-x64_bin.tar.gz

1. 安装什么版本java

思路：

1. 根据Kafka版本需求,下载安装对应版本的Java。
2. 配置JAVA_HOME环境变量,指向Java的安装目录。
   通过设置JAVA_HOME变量来配置Kafka使用特定的Java版本。

Binary downloads:
Scala 2.12 - kafka_2.12-3.5.0.tgz (asc, sha512)
Scala 2.13 - kafka_2.13-3.5.0.tgz (asc, sha512)
从Kafka的发布说明中,我们可以看到它提供了基于Scala 2.12和2.13两个版本的预编译包。

要确定使用哪个版本的Java来运行Kafka？
Scala 2.12版本需要Java 8或更高版本。而Scala 2.13版本需要Java 11或更高版本。

Kafka 提供了基于 Scala 2.12 和 2.13 两个版本的打包下载。主要区别如下:

1. Scala 版本
   Scala 2.12 和 2.13 是 Scala 的两个主要版本,Kafka 使用 Scala 进行开发,所以需要对应不同的 Scala 版本进行编译打包。
2. 兼容性
   Scala 2.12 版本对老版本的兼容性较好,但是没有 Scala 2.13 新特性。Scala 2.13 删除了一些老特性,但是支持新语法。
3. 运行时性能
   Scala 2.13 经过优化,运行时性能较 2.12 有提升。
4. 编译速度
   Scala 2.13 的编译速度比 2.12 更快。
5. 社区支持
   Scala 2.12 还有更多的库依赖支持,社区更成熟。Scala 2.13 正在得到越来越多的支持。
   综合考虑,如果要兼容老项目,需要依赖更多老库,建议选择 Scala 2.12 版本。
   如果是新项目,或者需要优化运行性能,可以选择 Scala 2.13 版本。

因此，这里我们选择Scala 2.13 版本，所以这里我们选型的版本信息如下：

kafka_2.13-3.2.3.tgz
openjdk-17.0.1_linux-x64_bin.tar.gz

二进制安装openjdk直接解压即可，例如：

#!/bin/bash
if [ ! -d "/myproject/kafka/jdk-17.0.1/" ];then
  tar -xf openjdk-17.0.1_linux-x64_bin.tar.gz -C /myproject/kafka/

2. 安装zookeeper服务

kafka需要依赖ZK，安装包中已经自带了一个ZK，也可以改成指定已运行的ZK。如果改成指定的ZK需要修改 kafka 安装目录下的 config/server.properties 文件中的 zookeeper.connect 。这里使用自带的ZK。只需修改配置文件，启动即可。

kafka正常运行，必须配置zookeeper，否则无论是kafka集群还是客户端的生存者和消费者都无法正常的工作的；所以需要配置启动zookeeper服务。

1. 首先下载安装kafka:

wget https://archive.apache.org/dist/kafka/3.5.0/kafka_2.12-3.5.0.tgz
tar -xzf kafka_2.12-3.5.0.tgz
cd kafka_2.12-3.5.0

2. 修改zookeeper配置
   zookeeper.properties：

# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information regarding copyright ownership.
# The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
# (the "License"); you may not use this file except in compliance with
# the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# the directory where the snapshot is stored.
# 数据快照文件存储的目录
dataDir=/opt/lighthouse/server/env/kafka/zookeeper
# the port at which the clients will connect
# clientPort
# 客户端连接的端口
clientPort=2181
# disable the per-ip limit on the number of connections since this is a non-production config
# 最大客户端连接数,这里设置为0表示无限制
maxClientCnxns=0
# Disable the adminserver by default to avoid port conflicts.
# Set the port to something non-conflicting if choosing to enable this
# 默认情况下该功能是关闭的。如果设置为true,则会启动一个嵌入式的 Jetty 服务器,默认端口号为8080。
# admin.enableServer 主要目的是提供便捷的监控和管理功能。在需要调试查看服务器状态或者管理集群时开启使用。但正常运行时开启该功能会增加一些系统开销。
admin.enableServer=false
# 初始化连接时的最长时间,单位TickTime。TickTime 指定了 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是定时心跳(heartbeat)的周期。默认情况下 TickTime 是 2000 毫秒,也就是 2 秒。
initLimit=5
#  发送请求和接收响应之间的最长时间,单位TickTime
syncLimit=2
# admin.serverPort=8080
# 允许所有四字命令 四字命令(Four Letter Words)是 Zookeeper 提供的一些简单的命令,用于查询服务器的状态。
# 这些命令全部是4个字母的字符串,通过 telnet 或 nc 向 Zookeeper 服务器的客户端端口(默认2181)发送四字命令
# Zookeeper 支持的四字命令包括:
# - conf:输出相关服务配置的详细信息。
# - cons:列出所有连接到服务器的客户端连接/会话的详细信息。
# - crst:重置当前这台服务器所有连接/会话的统计信息。
# - dump:列出未完成的会话和临时节点。
# - envi:输出关于服务器环境的详细信息。
# - ruok:测试服务是否处于正确运行状态,如果正常返回"imok",否则不做任何响应。
# - stat:输出关于客户端连接数,接收/发送包数量等的简要信息。
# - srst:重置 server stat 中的统计信息。
# - wchs:列出服务器 watch 的简单信息。
# - wchc:通过 session 列出服务器 watch 的详细信息。
# - wchp:通过路径列出服务器 watch 的详细信息。
4lw.commands.whitelist=*

# 集群中参与的服务器,每一行配置一个
# server.id=host:port:port
#     其中第一个port是 follower 与 leader 通信的端口,第二个port是 leader选举的端口。
# 这里配置的是Zookeeper集群,所以使用了同一个IP,不同的端口号(12888和13888)来区分不同的Zookeeper节点。实际生产环境中,不同的Zookeeper服务器应该使用不同的IP地址,而不是同一个IP。
# 配置文件中的ip地址主要用于集群模式,让集群中的其他zookeeper节点能够互相访问。
# 但在单机模式下,它用不到这个配置的ip地址,直接使用当前进程的主机ip就可以了。
# 即使配置的ip地址不正确,也不会影响单机模式下zookeeper的启动。

# 12888端口在Zookeeper中用于follower与leader之间的通信。13888端口用于leader选举过程中的通信。这两类通信在单机模式下都是不需要的。
# follower与leader通信在单机模式下不需要,因为只有一个server,不存在follower和leader的概念。 这两类通信在单机模式下都是不需要的。
server.1=10.248.172.114:12888:13888
server.1=10.248.172.114:12888:13888
server.1=127.0.0.1:12888:13888

3. 使用systemctl 管理启动ZooKeeper服务

kafka_zookeeper.server，这里直接使用Kafka中包含的脚本即可，封装在systemd配置文件中~

[Unit]
Description=Apache Zookeeper server (Kafka)
Documentation=http://zookeeper.apache.org
Requires=network.target remote-fs.target
After=network.target remote-fs.target

[Service]
Environment="KAFKA_HEAP_OPTS=-Xmx256M -Xms256M"
Type=simple
Restart=always
Environment=JAVA_HOME=/opt/lighthouse/server/env/kafka/jdk-17.0.1
WorkingDirectory=/opt/lighthouse/server/env/kafka
ExecStart=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/bin/zookeeper-server-start.sh /opt/lighthouse/server/conf/zookeeper/zookeeper.properties
ExecStop=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/bin/zookeeper-server-stop.sh
CPUQuota=25%
MemoryMax=512M
MemoryLimit=512M

[Install]
WantedBy=multi-user.target

sudo rm -rf /etc/systemd/system/kafka_zookeeper.service

sudo cp $SERVER_CONF_PATH/kafka_zookeeper.service /etc/systemd/system/kafka_zookeeper.service
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable kafka_zookeeper
sudo systemctl restart kafka_zookeeper

4. 修改kafka配置

server.propertiesn：

# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information regarding copyright ownership.
# The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
# (the "License"); you may not use this file except in compliance with
# the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

# see kafka.server.KafkaConfig for additional details and defaults

############################# Server Basics #############################

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
# broker.id 配置 broker id,要求每个 broker 的 id 唯一
broker.id=0

############################# Socket Server Settings #############################

# The address the socket server listens on. It will get the value returned from
# java.net.InetAddress.getCanonicalHostName() if not configured.
#   FORMAT:
#     listeners = listener_name://host_name:port
#   EXAMPLE:
#     listeners = PLAINTEXT://your.host.name:9092

security.inter.broker.protocol=SASL_PLAINTEXT
sasl.mechanism.inter.broker.protocol=PLAIN
#  sasl.enabled.mechanisms - 启用的 SASL 机制,比如 PLAIN、SCRAM
sasl.enabled.mechanisms=PLAIN

# - SASL 表示启用了 SASL(Simple Authentication and Security Layer)机制的安全连接。SASL 提供了 Kafka 客户端与 broker 之间的安全认证。
# - PLAINTEXT 表示未加密的 claro 连接。这主要用于开发环境,生产环境更推荐使用 SSL 加密连接。
listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092

# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured.  Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
# 这个配置的作用是让客户端能够连接到 broker 的外网地址,而不是只能连接到内网地址。
# 原因是 Kafka broker 在集群内部的地址(listeners 配置)可能是一个不可路由的内网地址,如 192.168.0.1。这样外部客户端无法连接。
# 为了让外部客户端可以连接,需要配置一个外网可路由的地址,如公网 IP,然后通过 advertised.listeners 把这个地址暴露给客户端。
advertised.listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092

# Maps listener names to security protocols, the default is for them to be the same. See the config documentation for more details
#listener.security.protocol.map=PLAINTEXT:PLAINTEXT,SSL:SSL,SASL_PLAINTEXT:SASL_PLAINTEXT,SASL_SSL:SASL_SSL

# The number of threads that the server uses for receiving requests from the network and sending responses to the network
# 配置网络线程数
num.network.threads=3

# The number of threads that the server uses for processing requests, which may include disk I/O
# 配置 IO 线程数
num.io.threads=8

#  socket.send.buffer.bytes 和 socket.receive.buffer.bytes 配置 socket 发送/接收缓冲区大小
# The send buffer (SO_SNDBUF) used by the socket server
# 配置日志存放目录
socket.send.buffer.bytes=102400

# The receive buffer (SO_RCVBUF) used by the socket server
socket.receive.buffer.bytes=102400

# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM)
socket.request.max.bytes=104857600


############################# Log Basics #############################

# A comma separated list of directories under which to store log files
# log.dirs 指定的是 Kafka broker 的消息日志(log)所在的目录。Kafka 的消息数据是以日志文件的形式保存在这个目录下的。
# 注意：log.dirs 这与 Kafka 自身的运行日志是不同的，指定的路径是用来存储 Kafka 中主题和分区的日志数据。 log.dirs 配置的目录可以视为 Kafka 的“数据目录”,而不是“日志目录”。
log.dirs=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka-logs

# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater
# parallelism for consumption, but this will also result in more files across
# the brokers.
# 配置 topic 的默认分区数
num.partitions=12

# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown.
# This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array.
# 配置每个数据目录恢复线程数
num.recovery.threads.per.data.dir=1

############################# Internal Topic Settings  #############################
# The replication factor for the group metadata internal topics "__consumer_offsets" and "__transaction_state"
# For anything other than development testing, a value greater than 1 is recommended to ensure availability such as 3.
# 配置内部 offsets topic 的副本数
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1

############################# Log Flush Policy #############################

# Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync
# the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk.
# There are a few important trade-offs here:
#    1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication.
#    2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush.
#    3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to excessive seeks.
# The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or
# every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.

# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk
# 这个配置项用于控制 Kafka 将消息日志 flush 到磁盘的频率
# 它的作用是配置每累积多少条消息,Kafka 就将消息日志 flush 到文件系统一次。
# 默认值为 9223372036854775807,即最大 long 值。这意味着不会按消息条数进行 flush。
#log.flush.interval.messages=10000

# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush
#log.flush.interval.ms=1000

############################# Log Retention Policy #############################

# The following configurations control the disposal of log segments. The policy can
# be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated.
# A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens
# from the end of the log.

# The minimum age of a log file to be eligible for deletion due to age
log.retention.hours=2
# 日志段滚动的时间间隔。当达到这个时间,会创建一个新的日志段。默认是168小时,这里设置为1小时。
log.roll.hours = 1
retention.ms = 3600000
log.retention.check.interval.ms = 120000
log.cleanup.interval.mins = 5
log.segment.delete.delay.ms = 60000
# 是否启用日志压缩。默认true。压缩可以减少磁盘使用。
log.cleaner.enable=true

# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log unless the remaining
# segments drop below log.retention.bytes. Functions independently of log.retention.hours.
#log.retention.bytes=1073741824

# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created.
# 根据日志总大小保留日志的策略。当前日志段总和大于该值时,会删除旧的段。默认是-1,即不限制大小。这里是150GB。
log.retention.bytes = 16106127360
# 每个日志段的大小,达到该值时会创建新段。默认1GB,这里是500MB。
log.segment.bytes = 536870913

# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according
# to the retention policies
# 检查日志是否可以被删除的时间间隔。默认5分钟。
log.retention.check.interval.ms=300000

############################# Zookeeper #############################

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=127.0.0.1:2181

# Timeout in ms for connecting to zookeeper
# 连接Zookeeper的超时时间,默认6秒。
zookeeper.connection.timeout.ms=60000


############################# Group Coordinator Settings #############################

# The following configuration specifies the time, in milliseconds, that the GroupCoordinator will delay the initial consumer rebalance.
# The rebalance will be further delayed by the value of group.initial.rebalance.delay.ms as new members join the group, up to a maximum of max.poll.interval.ms.
# The default value for this is 3 seconds.
# We override this to 0 here as it makes for a better out-of-the-box experience for development and testing.
# However, in production environments the default value of 3 seconds is more suitable as this will help to avoid unnecessary, and potentially expensive, rebalances during application startup.
group.initial.rebalance.delay.ms=0

# 控制 replica 在从 leader 中 fetch 消息时,每次能拉取的最大字节数。
# 默认是 1048576 bytes,这里增加到 20MB。增大这个值可以减少 follower 频繁地向 leader 发起复制请求。
replica.fetch.max.bytes=20971520

# 控制 kafka 中消息体的最大大小,默认是1000012 bytes。这里增加到20MB,允许发送更大的消息。但消息不能超过这个最大值。
message.max.bytes=20971520

5. 使用systemctl 管理启动kafka服务

kafka.service：

[Unit]
Description=Apache Kafka server (broker)
Documentation=http://kafka.apache.org/documentation.html
Requires=network.target remote-fs.target
After=network.target remote-fs.target kafka_zookeeper.service

[Service]
CPUQuota=200%
MemoryMax=4G
MemoryLimit=4G
Environment="KAFKA_HEAP_OPTS=-Xmx2048M -Xms2048M"
Environment="KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS=-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:G1HeapRegionSize=16M -XX:MinMetaspaceFreeRatio=50 -XX:MaxMetaspaceFreeRatio=80 -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent"
Environment="KAFKA_OPTS=-Djava.security.debug=jaas -Djava.security.auth.login.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_server_jaas.conf"
Type=simple
Restart=always
LimitNOFILE=1024768
LimitNOFILE=1024768
Environment=JAVA_HOME=/opt/lighthouse/server/env/kafka/jdk-17.0.1
WorkingDirectory=/opt/lighthouse/server/env/kafka
ExecStart=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/bin/kafka-server-start.sh /opt/lighthouse/server/conf/kafka/server.properties
ExecStop=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/bin/kafka-server-stop.sh

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动kafka：

sudo rm -rf /etc/systemd/system/kafka.service
sudo cp $SERVER_CONF_PATH/kafka.service /etc/systemd/system/kafka.service

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable kafka
sudo systemctl restart kafka

注意： Environment="KAFKA_OPTS=-Djava.security.debug=jaas -Djava.security.auth.login.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_server_jaas.conf"
对于kafka服务我们用配置 kafka_server_jaas.conf，kafka客户端我们用配置kafka_client_jaas.conf
这个配置比较重要~

6. 创建一个测试 topic

SASL_PLAINTEXT 和 PLAINTEXT基础

SASL(Simple Authentication and Security Layer)即简单认证和安全层,是一种用于添加认证支持的应用层网络协议。

JAAS(Java Authentication and Authorization Service)是Java的认证和授权服务。Kafka使用JAAS来实现SASL认证和授权。

kafka配置如下：

listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
# Hostname and port the broker will advertise to producers and consumers. If not set,
# it uses the value for "listeners" if configured.  Otherwise, it will use the value
# returned from java.net.InetAddress.getCanonicalHostName().
# 这个配置的作用是让客户端能够连接到 broker 的外网地址,而不是只能连接到内网地址。
# 原因是 Kafka broker 在集群内部的地址(listeners 配置)可能是一个不可路由的内网地址,如 192.168.0.1。这样外部客户端无法连接。
# 为了让外部客户端可以连接,需要配置一个外网可路由的地址,如公网 IP,然后通过 advertised.listeners 把这个地址暴露给客户端。
advertised.listeners=SASL_PLAINTEXT://127.0.0.1:9092  是这样配置的呀

SASL_PLAINTEXT是启用了SASL鉴权的PLAINTEXT协议,这会导致不使用SASL的客户端无法连接。

如果你只需要内部使用,推荐还是使用PLAINTEXT协议,配置起来简单,无需SASL设置。 只有在需要验证客户端身份的时候,才需要用SASL_PLAINTEXT。
可以这样修改Kafka配置来关闭SASL认证:

# 注释或者删除与SASL相关的配置
#security.inter.broker.protocol=SASL_PLAINTEXT  
#sasl.mechanism.inter.broker.protocol=PLAIN
#sasl.enabled.mechanisms=PLAIN

listeners=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 
advertised.listeners=PLAINTEXT://localhost:9092

# 删除sasl.jaas.config

这里我们主要演示有账号密码的情况：
Kafka 服务器端的 SASL 认证配置是通过JAAS机制来管理的,主要是通过kafka_server_jaas.conf文件进行配置。

kafka_server_jaas.conf 内容：

KafkaServer {
    
    
    org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required
    username="admin"
    password="elkeid"
    user_admin="elkeid"
    user_alice="elkeid";
};

我们需要修改官方自带脚本 kafka-run-class.sh 添加如下配置,指定使用kafka_server_jaas.conf文件：
我们自定义一个 KAFKA_SASL_OPTS 环境变量
KAFKA_SASL_OPTS 这个环境变量是用于指定 Kafka 进程的 SASL 相关 JAAS 配置的。

• -Djava.security.auth.login.config:这是设置JAAS登录配置文件的Java系统属性。
• /xxx/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_server_jaas.conf:这是JAAS配置文件的路径。
  这个环境变量的效果是:
• 为Kafka进程指定JAAS配置文件路径为/xxx/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_server_jaas.conf
• Kafka进程启动时会加载这个JAAS配置文件来获取SASL认证相关的配置。

KAFKA_SASL_OPTS=“-Djava.security.auth.login.config=/xxx/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_server_jaas.conf”

思路总结：通过修改官方的kakfa启动脚本 kafka-run-class.sh 为 Kafka 指定 JAAS 配置文件了。在启动 Kafka 进程的命令中,添加这个变量。

经过测试验证，不推荐这个实现方案。如果你不用官方客户端其他脚本，你可以这么改，因为
最好也不要在 kafka-run-class.sh 中硬编码其他配置,而是通过环境变量传递,保持脚本的通用性。

思路1：这里可以模仿

if [ -z "$KAFKA_OPTS" ]; then
  KAFKA_OPTS=""
fi

通过在 kafka-run-class.sh 脚本中添加类似的逻辑,可以实现自定义 JAAS 配置文件路径的功能:

# JAAS configuration
if [ -z "$KAFKA_SASL_OPTS" ]; then
  KAFKA_SASL_OPTS="" 
fi

然后在启动 Kafka 时,如果需要使用非默认的 JAAS 配置:

export KAFKA_SASL_OPTS="-Djava.security.auth.login.config=/custom/jaas.conf"

过 export KAFKA_SASL_OPTS 就可以轻松地切换不同的 JAAS 配置文件了。相比于硬编码指定 JAAS 文件路径,这样实现起来更加灵活通用。

思路2：完全不用改造官方脚本，官方的脚本的 KAFKA_OPTS 环境变量就可以满足我们需求。

export KAFKA_OPTS="-Djava.security.debug=jaas -Djava.security.auth.login.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_client_jaas.conf"

注意：这里使用 kafka_client_jaas.conf

这里 我推荐 使用思路2。

创建一个测试 topic

加载java环境变量，让可以找到java

export JAVA_HOME=/opt/lighthouse/server/env/kafka/jdk-17.0.1

进入kafka安装目录：

cd /opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/

./bin/kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server localhost:9092

如果没有错误,表明可以成功创建 topic。
但是我们kafka服务其实配置了SASL/PLAIN是基于账号密码的认证方式，所以这里应该会报错。

因此，我们需要配置修改官方客户端操作相关脚本，让其支持账号密码访问kafka。

SASL/PLAIN客户端配置（当服务端配置启用了SASL/PLAIN，那么Client连接的时候需要配置认证信息）

客户端连接启用了 SASL 认证的服务端时,需要在客户端配置中指明:

security.protocol=SASL_PLAINTEXT
sasl.mechanism=PLAIN

这两个参数分别指定:

• 使用 SASL_PLAINTEXT 协议进行通信
• 采用 PLAIN 机制进行用户名密码验证
  可以在客户端的配置文件(比如 consumer.properties, producer.properties 等)中添加

security.protocol=SASL_PLAINTEXT
sasl.mechanism=PLAIN

具体操作步骤如下：

1. 在kafka/config目录下新增jaas.properties配置文件，配置SASL，指明客户端使用的安全协议和验证机制,与服务端保持一致。

vi jaas.properties

security.protocol=SASL_PLAINTEXT 
sasl.mechanism=PLAIN

一旦客户端和服务端的 SASL 参数一致后,在有了正确的 Jaas 配置的情况下,客户端应该就可以成功地通过 SASL/PLAIN 方式与服务端建立连接了。

2. 在kafka/config目录下新增kafka_client_jaas.conf配置文件，指定用户登录账号信息

KafkaClient {
    
    
  org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required
    username="admin"
    password="elkeid";
};

注：此处的用户需要按照服务端kafka-server-jaas.conf配置文件中配置的用户配置，否则会报错

3. kafka-topics.sh，kafka-console-producer.sh，kafka-console-consumer.sh文件操作kafka
   kafka/bin目录下的kafka-topics.sh，kafka-console-producer.sh，kafka-console-consumer.sh文件，增加如下配置
   此处以kafka-topics.sh 作为示例，指定kafka_client_jaas.conf配置文件目录

以 kafka-topics.sh 为例，我们创建一个主题：

export JAVA_HOME=/opt/lighthouse/server/env/kafka/jdk-17.0.1
cd /opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/
export KAFKA_OPTS="-Djava.security.debug=jaas -Djava.security.auth.login.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_client_jaas.conf"

./bin/kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server localhost:9092 --command-config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/jaas.properties

注：这里我不用自定义的KAFKA_SASL_OPTS，直接利用官方脚本中的 KAFKA_OPTS 环境变量即可，覆盖指定kafka_client_jaas.conf配置文件目录。

7. 发送并消费一条测试消息

至此，我们已经启动了kafka并且成功创建了一个topic，接下来， 我们发送并消费一条测试消息。

进入kafka安装目录：

export JAVA_HOME=/opt/lighthouse/server/env/kafka/jdk-17.0.1
cd /opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/
export KAFKA_OPTS="-Djava.security.debug=jaas -Djava.security.auth.login.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/kafka_client_jaas.conf"

生产消息：

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test  --producer.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/producer.properties

消费消息：

./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic test --from-beginning   --consumer.config=/opt/lighthouse/server/env/kafka/kafka_2.13-3.2.3/config/consumer.properties

注：producer.properties、consumer.properties默认存在， 同之前的 jaas.properties 一样， 我们追加添加配置

security.protocol=SASL_PLAINTEXT
sasl.mechanism=PLAIN

如果可以发送和接收到消息,则 Kafka 可以基本工作。

8. 过程遇到问题

创建主题报错：NFO [SocketServer listenerType=ZK_BROKER, nodeId=0] Failed authentication with /127.0.0.1 (channelId=127.0.0.1:9092-127.0.0.1:54982-14) (Unexpected Kafka request of type METADATA during SASL handshake.) (org.apache.kafka.common.network.Selector)

问题分析：
这些 “Failed authentication” 的错误表示在创建 Kafka topic 时,客户端与 broker 之间的 SASL 认证失败。
主要原因：Kafka broker 启用了 SASL 认证,但客户端连接时没有进行相应的配置。

创建 Kafka topic 时使用的是 kafka-topics.sh 这个命令行客户端。
而这个客户端默认是不会开启 SASL 认证的,所以与启用了 SASL 认证的 Kafka broker 之间无法正常认证,导致了这个问题。

问题解决：
要解决这个问题,需要在使用 kafka-topics.sh 等命令行客户端时,通过 Jaas 配置来开启 SASL 认证,步骤如下:

1. 在 Kafka 配置目录下,增加 Jaas 配置文件,例如 kafka_client_jaas.conf:

KafkaClient {
    
    
  org.apache.kafka.common.security.plain.PlainLoginModule required
  username="admin"
  password="admin-secret";
};

2. 在运行 kafka-topics.sh 命令时,添加 Jaas 配置参数:

./bin/kafka-topics.sh --create --topic test --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server localhost:9092 --command-config /path/to/kafka_client_jaas.conf

四、Kafka图形化工具选型

1. EFAK(Eagle For Apache Kafka,以前称为 Kafka Eagle)

源码： https://github.com/smartloli/kafka-eagle/
下载： http://download.kafka-eagle.org/
官方文档：https://www.kafka-eagle.org/articles/docs/documentation.html

EFAK（Eagle For Apache Kafka，以前称为 Kafka Eagle）是一款由国内公司开源的Kafka集群监控系统，可以用来监视kafka集群的broker状态、Topic信息、IO、内存、consumer线程、偏移量等信息，并进行可视化图表展示。独特的KQL还可以通过SQL在线查询kafka中的数据。

看了一下，代码活跃度比较高，文档也比较详尽，推荐选择该方案~

2. Kafka Manager

Kafka Manager 是由 Yahoo 开发的一个开源项目，用于管理和监控 Kafka 集群。它提供了一个用户友好的 Web UI，可以查看和管理 Kafka 的主题、消费者组、分区和偏移量等信息。

这是Yahoo开源的Kafka管理工具，更偏重于对Kafka集群指标采集，同时也有一些主题管理功能。

3. Kafka Monitor

这是LinkedIn开发的一个监控工具，可以监控Kafka集群的健康和性能，并提供基于Web的用户界面。

LinkedIn开发的Kafka监控工具非常强大，可以帮助Kafka管理员快速发现Kafka集群中的问题，并及时采取措施进行修复。

参考

kafka 安装部署配置
参考URL:https://www.cnblogs.com/yb38156/p/15978055.html
大数据Hadoop之——Kafka 图形化工具 EFAK（EFAK环境部署）
参考URL: https://blog.csdn.net/qq_35745940/article/details/124764824