接下来一步一步搭建Kafka运行环境。

Step 1: 下载Kafka

点击下载最新的版本并解压.

  1. > tar -xzf kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgz
  2. > cd kafka_2.9.2-0.8.1.1

Step 2: 启动服务

Kafka用到了Zookeeper,所有首先启动Zookper,下面简单的启用一个单实例的Zookkeeper服务。可以在命令的结尾加个&符号,这样就可以启动后离开控制台。
  1. > bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
  2. [2013-04-22 15:01:37,495] INFO Reading configuration from: config/zookeeper.properties (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig)
  3. ...

现在启动Kafka:

  1. > bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
  2. [2013-04-22 15:01:47,028] INFO Verifying properties (kafka.utils.VerifiableProperties)
  3. [2013-04-22 15:01:47,051] INFO Property socket.send.buffer.bytes is overridden to 1048576 (kafka.utils.VerifiableProperties)
  4. ...

Step 3: 创建 topic

创建一个叫做“test”的topic,它只有一个分区,一个副本。

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

可以通过list命令查看创建的topic:

  1. > bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
  2. test
除了手动创建topic,还可以配置broker让它自动创建topic.

Step 4:发送消息.

Kafka 使用一个简单的命令行producer,从文件中或者从标准输入中读取消息并发送到服务端。默认的每条命令将发送一条消息。 

运行producer并在控制台中输一些消息,这些消息将被发送到服务端:
  1. > bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
  2. This is a messageThis is another message
  1. ctrl+c可以退出发送。

Step 5: 启动consumer

Kafka also has a command line consumer that will dump out messages to standard output.

Kafka也有一个命令行consumer可以读取消息并输出到标准输出:

  1. > bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
  2. This is a message
  3. This is another message
  1. 你在一个终端中运行consumer命令行,另一个终端中运行producer命令行,就可以在一个终端输入消息,另一个终端读取消息。
这两个命令都有自己的可选参数,可以在运行的时候不加任何参数可以看到帮助信息。
 

Step 6: 搭建一个多个broker的集群

刚才只是启动了单个broker,现在启动有3个broker组成的集群,这些broker节点也都是在本机上的:
 
首先为每个节点编写配置文件:  
 
> cp config/server.properties config/server-1.properties

  1. > cp config/server.properties config/server-2.properties

在拷贝出的新文件中添加以下参数:

  1. config/server-1.properties:
  2. broker.id=1
  3. port=9093
  4. log.dir=/tmp/kafka-logs-1
  5.  
  6. config/server-2.properties:
  7. broker.id=2
  8. port=9094
  9. log.dir=/tmp/kafka-logs-2
broker.id在集群中唯一的标注一个节点,因为在同一个机器上,所以必须制定不同的端口和日志文件,避免数据被覆盖。

 
We already have Zookeeper and our single node started, so we just need to start the two new nodes:
刚才已经启动可Zookeeper和一个节点,现在启动另外两个节点:
  1. > bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &
  2. ...
  3. > bin/kafka-server-start.sh config/server-2.properties &
  4. ...

创建一个拥有3个副本的topic:

  1. > bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic my-replicated-topic
现在我们搭建了一个集群,怎么知道每个节点的信息呢?运行“"describe topics”命令就可以了:
  1. > bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic my-replicated-topic
  2. Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
  3. Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,0 Isr: 1,2,0
  1. 下面解释一下这些输出。第一行是对所有分区的一个描述,然后每个分区都会对应一行,因为我们只有一个分区所以下面就只加了一行。
  • leader:负责处理消息的读和写,leader是从所有节点中随机选择的.
  • replicas:列出了所有的副本节点,不管节点是否在服务中.
  • isr:是正在服务中的节点.
在我们的例子中,节点1是作为leader运行。

向topic发送消息:

  1. > bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic my-replicated-topic
  2. ...
  3. my test message 1my test message 2^C

消费这些消息:

  1. > bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
  2. ...
  3. my test message 1
  4. my test message 2
  5. ^C
测试一下容错能力.Broker 1作为leader运行,现在我们kill掉它:

  1. > ps | grep server-1.properties7564 ttys002 0:15.91 /System/Library/Frameworks/JavaVM.framework/Versions/1.6/Home/bin/java...
  2. > kill -9 7564
另外一个节点被选做了leader,node 1 不再出现在 in-sync 副本列表中:

  1. > bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:218192 --topic my-replicated-topic
  2. Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
  3. Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 1,2,0 Isr: 2,0

虽然最初负责续写消息的leader down掉了,但之前的消息还是可以消费的:

  1. > bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --from-beginning --topic my-replicated-topic
  2. ...
  3. my test message 1
  4. my test message 2
  5. ^C
  1. 看来Kafka的容错机制还是不错的。

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