分布式应用之Zookeeper和Kafka
一、Zookeeper
1.定义
分布式系统管理框架,主要用来解决分布式集群中应用系统的一致性问题 相当于各种分布式应用服务的 注册中心 + 文件系统 + 通知机制
2.特点
(1)Zookeeper:一个领导者(Leader),多个跟随者(Follower)组成的集群。
(2)Zookeepe集群中只要有半数以上节点存活,Zookeeper集群就能正常服务。所以Zookeeper适合安装奇数台服务器。
(3)全局数据一致:每个Server保存一份相同的数据副本,Client无论连接到哪个Server,数据都是一致的。
(4)更新请求顺序执行,来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行,即先进先出。
(5)数据更新原子性,一次数据更新要么成功,要么失败。
(6)实时性,在一定时间范围内,Client能读到最新数据。
3.数据结构
ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似,整体上可以看作是一棵树,每个节点称做一个ZNode。每一个ZNode默认能够存储1MB的数据,每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。
4.选举机制
第一次选举
比较服务器节点的myid,谁myid大就获取比它小的服务器节点的选票,当选票超过节点服务器数量的半数则当选为leader,其它节点为follower,即使后面再有其它myid更大的节点加入到集群也不会影响之前的选举结果。
非第一次选举
如果是非leader节点故障,替换的新节点继续当follower,与leader对接并同步数据
如果是leader节点故障,则需要重新选举新leader,先比较每个节点的Epoch(参加选举的次数),选最大的当leader
若Epoch有相同的节点,则再比较ZXID(写操作的事务ID),选ZXID最大的当leader
若ZXID也有相同的节点,则再比较SID(等同于myid),选SID最大的当leader
5.部署
//准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群
192.168.111.50
192.168.111.60
192.168.111.70
1.安装前准备
//关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
//安装 JDK
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version
//下载安装包
官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
cd /opt
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
2.安装 Zookeeper
cd /opt
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7
//修改配置文件
cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
tickTime=2000 #通信心跳时间,Zookeeper服务器与客户端心跳时间,单位毫秒
initLimit=10 #Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数(tickTime的数量),这里表示为10*2s
syncLimit=5 #Leader和Follower之间同步通信的超时时间,这里表示如果超过5*2s,Leader认为Follwer死掉,并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data ●修改,指定保存Zookeeper中的数据的目录,目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/logs ●添加,指定存放日志的目录,目录需要单独创建
clientPort=2181 #客户端连接端口
#添加集群信息
server.1=192.168.111.50:3188:3288
server.2=192.168.111.60:3188:3288
server.3=192.168.111.70:3188:3288
-------------------------------------------------------------------------------------
server.A=B:C:D
●A是一个数字,表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid,这个文件里面有一个数据就是A的值,Zookeeper启动时读取此文件,拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
●B是这个服务器的地址。
●C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。
●D是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
-------------------------------------------------------------------------------------
//拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
cd /usr/local/
scp -r zookeeper-3.5.7/ 192.168.111.60:`pwd`
scp -r zookeeper-3.5.7/ 192.168.111.70:`pwd`
//在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs
//在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig: 2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
echo "---------- zookeeper 启动 ------------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
echo "---------- zookeeper 停止 ------------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)
echo "---------- zookeeper 重启 ------------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
echo "---------- zookeeper 状态 ------------"
$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
// 设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper
//分别启动 Zookeeper
service zookeeper start
//查看当前状态
service zookeeper status
二、中间件
1.概念
中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源。
2.消息队列型
ActiveMQ、 RabbitMQ、 RocketMQ、 Kafka、 Pulsar、 Redis
3.Web应用型(代理服务器)
Nginx、 Haproxy、 LVS、 Tomcat、 php
三、消息队列(MQ)
1.为什么需要MQ
主要原因是由于在高并发环境下,同步请求来不及处理,请求往往会发生阻塞。比如大量的请求并发访问数据库,导致行锁表锁,最后请求线程会堆积过多,从而触发 too many connection 错误,引发雪崩效应。
我们使用消息队列,通过异步处理请求,从而缓解系统的压力。消息队列常应用于异步处理,流量削峰,应用解耦,消息通讯等场景。
2.消息队列作用
1.应用解耦
2.异步处理
3.流量削峰
4.缓冲
3.消息队列模式
①点对点模式
一对一,消费者消费消息后会删除消息
②订阅模式
一对多,消费者消费后不会删除消息
四、Kafka
1.特性
●高吞吐量、低延迟
Kafka 每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒。每个 topic 可以分多个 Partition,Consumer Group 对 Partition 进行消费操作,提高负载均衡能力和消费能力。
●可扩展性
kafka 集群支持热扩展
●持久性、可靠性
消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失
●容错性
允许集群中节点失败(多副本情况下,若副本数量为 n,则允许 n-1 个节点失败)
●高并发
支持数千个客户端同时读写
2.Kafka 系统架构
架构说明brokerkafka服务器节点producer生产者,发布消息到topicconsumer消费者consumer group消费者组,是消息的实际订阅者,一个消费者组包含一个或多个消费者(组内成员不能重复消费同一个partition数据)
//Kafka 系统架构
(1)Broker
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。
(2)Topic
可以理解为一个队列,生产者和消费者面向的都是一个 topic。
类似于数据库的表名或者 ES 的 index
物理上不同 topic 的消息分开存储
(3)Partition
为了实现扩展性,一个非常大的 topic 可以分布到多个 broker(即服务器)上,一个 topic 可以分割为一个或多个 partition,每个 partition 是一个有序的队列。Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的,而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。
每个 topic 至少有一个 partition,当生产者产生数据的时候,会根据分配策略选择分区,然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。
##Partation 数据路由规则:
1.指定了 patition,则直接使用;
2.未指定 patition 但指定 key(相当于消息中某个属性),通过对 key 的 value 进行 hash 取模,选出一个 patition;
3.patition 和 key 都未指定,使用轮询选出一个 patition。
每条消息都会有一个自增的编号,用于标识消息的偏移量,标识顺序从 0 开始。
每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。
如果 topic 有多个 partition,消费数据时就不能保证数据的顺序。严格保证消息的消费顺序的场景下(例如商品秒杀、 抢红包),需要将 partition 数目设为 1。
●broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition,集群有 N 个 broker,那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。
●如果某 topic 有 N 个 partition,集群有 (N+M) 个 broker,那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition, 剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。
●如果某 topic 有 N 个 partition,集群中 broker 数目少于 N 个,那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。在实际生产环境中,尽量避免这种情况的发生,这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。
//分区的原因
●方便在集群中扩展,每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器,而一个topic又可以有多个Partition组成,因此整个集群就可以适应任意大小的数据了;
●可以提高并发,因为可以以Partition为单位读写了。
(4)Replica
副本,为保证集群中的某个节点发生故障时,该节点上的 partition 数据不丢失,且 kafka 仍然能够继续工作,kafka 提供了副本机制,一个 topic 的每个分区都有若干个副本,一个 leader 和若干个 follower。
(5)Leader
每个 partition 有多个副本,其中有且仅有一个作为 Leader,Leader 是当前负责数据的读写的 partition。
(6)Follower
Follower 跟随 Leader,所有写请求都通过 Leader 路由,数据变更会广播给所有 Follower,Follower 与 Leader 保持数据同步。Follower 只负责备份,不负责数据的读写。
如果 Leader 故障,则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢,Leader 会把这个 Follower 从 ISR(Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合) 列表中删除,重新创建一个 Follower。
(7)Producer
生产者即数据的发布者,该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。
broker 接收到生产者发送的消息后,broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。
生产者发送的消息,存储到一个 partition 中,生产者也可以指定数据存储的 partition。
(8)Consumer
消费者可以从 broker 中 pull 拉取数据。消费者可以消费多个 topic 中的数据。
(9)Consumer Group(CG)
消费者组,由多个 consumer 组成。
所有的消费者都属于某个消费者组,即消费者组是逻辑上的一个订阅者。可为每个消费者指定组名,若不指定组名则属于默认的组。
将多个消费者集中到一起去处理某一个 Topic 的数据,可以更快的提高数据的消费能力。
消费者组内每个消费者负责消费不同分区的数据,一个分区只能由一个组内消费者消费,防止数据被重复读取。
消费者组之间互不影响。
(10)offset 偏移量
可以唯一的标识一条消息。
偏移量决定读取数据的位置,不会有线程安全的问题,消费者通过偏移量来决定下次读取的消息(即消费位置)。
消息被消费之后,并不被马上删除,这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的,偏移量由用户控制。
消息最终还是会被删除的,默认生命周期为 1 周(7*24小时)。
(11)Zookeeper
Kafka 通过 Zookeeper 来存储集群的 meta 信息。
由于 consumer 在消费过程中可能会出现断电宕机等故障,consumer 恢复后,需要从故障前的位置的继续消费,所以 consumer 需要实时记录自己消费到了哪个 offset,以便故障恢复后继续消费。
Kafka 0.9 版本之前,consumer 默认将 offset 保存在 Zookeeper 中;从 0.9 版本开始,consumer 默认将 offset 保存在 Kafka 一个内置的 topic 中,该 topic 为 __consumer_offsets。
也就是说,zookeeper的作用就是,生产者push数据到kafka集群,就必须要找到kafka集群的节点在哪里,这些都是通过zookeeper去寻找的。消费者消费哪一条数据,也需要zookeeper的支持,从zookeeper获得offset,offset记录上一次消费的数据消费到哪里,这样就可以接着下一条数据进行消费。
3.Kafka工作过程
producer -> topic消息队列 -> partition分区 -> replica副本(leader负责数据读写、follower只负责同步复制leader的数据)
consumer -> offset偏移量(用来记录消费者上一次消费的位置)
zookeeper 存储kafka集群的元数据信息,生产者和消费者的动作都需要zookeeper的管理和支持。
比如生产者推送数据到kafka集群需要通过zookeeper去寻找kafka服务器节点的位置,消费者需要从zookeeper获取offset记录的上一次消费的位置继续往后消费
kafka 只能保证 partition分区内的消息顺序,消费时无法保证 partition 之间的顺序。
如需要严格保证消息的消费顺序(商品秒杀、抢红包等场景)要把 partition 数据设置为 1
4.部署Kafk集群
1.下载安装包
官方下载地址:http://kafka.apache.org/downloads.html
cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz
2.安装 Kafka
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}
vim server.properties
broker.id=0 ●21行,broker的全局唯一编号,每个broker不能重复,因此要在其他机器上配置 broker.id=1、broker.id=2
listeners=PLAINTEXT://192.168.80.10:9092 ●31行,指定监听的IP和端口,如果修改每个broker的IP需区分开来,也可保持默认配置不用修改
num.network.threads=3 #42行,broker 处理网络请求的线程数量,一般情况下不需要去修改
num.io.threads=8 #45行,用来处理磁盘IO的线程数量,数值应该大于硬盘数
socket.send.buffer.bytes=102400 #48行,发送套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400 #51行,接收套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600 #54行,请求套接字的缓冲区大小
log.dirs=/usr/local/kafka/logs #60行,kafka运行日志存放的路径,也是数据存放的路径
num.partitions=1 #65行,topic在当前broker上的默认分区个数,会被topic创建时的指定参数覆盖
num.recovery.threads.per.data.dir=1 #69行,用来恢复和清理data下数据的线程数量
log.retention.hours=168 #103行,segment文件(数据文件)保留的最长时间,单位为小时,默认为7天,超时将被删除
log.segment.bytes=1073741824 #110行,一个segment文件最大的大小,默认为 1G,超出将新建一个新的segment文件
zookeeper.connect=192.168.80.10:2181,192.168.80.11:2181,192.168.80.12:2181 ●123行,配置连接Zookeeper集群地址
//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
source /etc/profile
//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
echo "---------- Kafka 启动 ------------"
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
echo "---------- Kafka 停止 ------------"
${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
$0 stop
$0 start
;;
status)
echo "---------- Kafka 状态 ------------"
count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
if [ "$count" -eq 0 ];then
echo "kafka is not running"
else
echo "kafka is running"
fi
;;
*)
echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac
//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka
//分别启动 Kafka
service kafka start /systemctl start kafka
一定要要确保端口开启!!!!!!!!!!!!!
5.kafka 命令行操作
①创建topic
cd /usr/local/kafka/bin
kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
--zookeeper:定义 zookeeper 集群服务器地址,如果有多个 IP 地址使用逗号分割,一般使用一个 IP 即可
--replication-factor:定义分区副本数,1 代表单副本,建议为 2
--partitions:定义分区数
--topic:定义 topic 名称
②查看当前服务器中的所有 topic
./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181
③查看某个 topic 的详情
./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181
④发布消息
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092 --topic test
⑤消费消息
./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092 --topic test --from-beginning
-------------------------------------------------------------------------------------
--from-beginning:会把主题中以往所有的数据都读取出来
-------------------------------------------------------------------------------------
⑥修改分区数
./kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --alter --topic test --partitions 6
⑦删除 topic
./kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.111.50:2181,192.168.111.60:2181,192.168.111.70:2181 --topic test
6.kafka架构深入
数据可靠性保证
Ack应答机制
ack 配置参数 0(效果类似于异步复制,不等待follower同步完成即可让生产者发下一条消息)
1(效果类似于半同步复制,至少等待一个follower同步完成才让生产者发下一条消息)
-1(效果类似于全同步复制,要等待所有follower同步完成才让生产者发下一条消息)
五、Filebeat+Kafka+ELK
1.实验架构
ELK+Filebeat搭建见上一篇博客
服务器节点软件node1节点:192.168.111.10Elasticsearchnode2节点:192.168.111.20Elasticsearchapache:192.168.111.30Logstash Kibana apacheFilebeat节点:filebeat/192.168.111.40FilebeatZookeeper+Kafka:192.168.111.50Zookeeper+KafkaZookeeper+Kafka:192.168.111.60Zookeeper+KafkaZookeeper+Kafka:192.168.111.70Zookeeper+Kafka
2.Zookeeper+Kafka对接ELK+Filebeat部署
部署 Filebeat
cd /usr/local/filebeat
vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/httpd/access_log
tags: ["access"]
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/httpd/error_log
tags: ["error"]
......
#添加输出到 Kafka 的配置
output.kafka:
enabled: true
hosts: ["192.168.111.50:9092","192.168.111.60:9092","192.168.111.70:9092"] #指定 Kafka 集群配置
topic: "httpd" #指定 Kafka 的 topic
#启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml
部署 ELK,在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d/
vim kafka.conf
input {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.111.50:9092,192.168.111.60:9092,192.168.111.70:9092" #kafka集群地址
topics => "httpd" #拉取的kafka的指定topic
type => "httpd_kafka" #指定 type 字段
codec => "json" #解析json格式的日志数据
auto_offset_reset => "latest" #拉取最近数据,earliest为从头开始拉取
decorate_events => true #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据
}
}
output {
if "access" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.111.10:9200","192.168.111.20:9200"]
index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if "error" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.111.10:9200","192.168.111.20:9200"]
index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
stdout { codec => rubydebug }
}
#启动 logstash
logstash -f kafka.conf
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