快速部署单机 kafka 集群（win 环境）

kafka 集群
系统架构
原创
发布日期:   2018-08-03
更新日期:   2025-04-22
文章字数:   3.9k
阅读时长:   16 分
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1. 前言

本文不讲 kafka 集群原理，只谈部署步骤。

默认读者已对 kafka 有最基本的认知，纯粹作为部署笔记，方便回忆。

另外本文是基于 Windows 部署的，Linux 的步骤是基本相同的（只是启动脚本位置不同）。

由于kafka的运行依赖于 zookeeper，所以在运行 kafka 之前，需要先安装并运行 zookeeper。不过本文没有使用 kafka 内置的 zookeeper，而是使用《快速部署单机zookeeper集群（win环境）》里的 zookeeper 集群，但原理是相同的。

2. 环境

  • JDK ： 1.8
  • zookeeper ： 3.4.7
  • zookeeper集群规模 ： 3
  • kafka ： 2.12-2.0.0
  • kafka集群类型： single broker（单节点单boker集群，亦即 kafka 只启一个 broker 消息中间件服务，producer、consumer、broker 均通过 zookeeper 集群交换消息，具体可参考这篇文章：《kafka 集群的三种部署方式》）
  • kafka安装目录 ： %INSTALL_DIR% = E:\apache\apache-kafka（此处定义变量是为了下文方便说明，实际部署时应使用实际路径而非变量）

3. 安装

到 kafka 官网下载最新版：http://kafka.apache.org/

解压并重命名到 %INSTALL_DIR% 目录。

4. 配置

修改配置文件 %INSTALL_DIR%/config/log4j.properties ，找到参数 log4j.rootLogger ，在其前面一行添加如下参数（注意实际部署时把变量 %INSTALL_DIR% 改成实际路径）：

kafka.logs.dir=%INSTALL_DIR%/tmp/kafka-logs

修改配置文件 %INSTALL_DIR%/config/server.properties 的参数如下（注意实际部署时把变量 %INSTALL_DIR% 改成实际路径）：

broker.id=0
port=9092
host.name=localhost
log.dirs=%INSTALL_DIR%/tmp/kafka-logs
num.partitions=1
zookeeper.connect=localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183

5. 运行

修改 %INSTALL_DIR%/bin/windows/kafka-run-class.bat 脚本，把其中的：

COMMAND=%JAVA% %KAFKA_HEAP_OPTS% %KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS% %KAFKA_JMX_OPTS% %KAFKA_LOG4J_OPTS% -cp %CLASSPATH% %KAFKA_OPTS% %*

修改为：

COMMAND=%JAVA% %KAFKA_HEAP_OPTS% %KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS% %KAFKA_JMX_OPTS% %KAFKA_LOG4J_OPTS% -cp “%CLASSPATH%” %KAFKA_OPTS% %*

亦即 “%CLASSPATH%” 需要增加双引号包围。

这是因为在 Windows 环境下，JDK 安装的默认路径都是 C:\Program Files\Java ，而因为其中的 Program Files 有空格，会导致 kafka 启动时报错：

错误: 找不到或无法加载主类 Files\Java\jdk1.8.0_77\lib\dt.jar;C:\Program

然后在 %INSTALL_DIR% 目录下新建一个 run-kafka.bat 脚本，内容如下：

start ./bin/windows/kafka-server-start.bat ./config/server.properties

这样只需运行 run-kafka.bat 脚本，即可启动 kafka （在此前需先启动 zookeeper 集群）。
至此 kafka部署完成。

若要启动多个 kafka，只需要复制 server.properties 配置文件，并修改其中的 broker.id、port 、log.dirs 参数，确保它们全局唯一，然后通过 kafka-server-start.bat 脚本加载不同的 server.properties 配置文件即可（当然直接复制整套 kafka 程序也是也是可以的）

6. 创建主题（可选）

在 %INSTALL_DIR% 目录下新建一个 create-topic.bat 脚本，内容如下：

start ./bin/windows/kafka-topics.bat –create –zookeeper localhost:2181 –replication-factor 1 –partitions 1 –topic 自定义主题名称

在 kafka 运行期间调用这个脚本，即可创建一个消息主题（命令参数中只需指定 zookeeper 集群中任意一台机器即可）。

但是这种创建主题的方式比较麻烦，建议还是通过代码执行主题创建。而且这个版本的 kafka 默认是可以自动创建主题的，就更没有这个必要了。

7. 使用 Java 测试 kafka 消息发布/订阅

官方的 Maven 原生构件：

<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka_2.12</artifactId>
  <version>2.0.0</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  <version>2.0.0</version>
</dependency>

生产者样例代码：

import java.util.Properties;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

/**
 * <PRE>
 * kafka生产者样例
 * </PRE>
 * <br/><B>PROJECT : </B> kafka
 * <br/><B>SUPPORT : </B> <a href="https://exp-blog.com" target="_blank">exp-blog.com</a> 
 * @version   2018-08-02
 * @author    EXP: 272629724@qq.com
 * @since     jdk版本：jdk1.6
 */
public class DemoProducer {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final String KAFKA_SOCKET = "127.0.0.1:9092";
        final String TOPIC = "exp-topic-test";

        DemoProducer producer = new DemoProducer(KAFKA_SOCKET);
        producer.produce(TOPIC);
        producer.close();
    }

    /** kafka生产者对象 */
    private KafkaProducer<String, String> producer;

    /**
     * 构造函数
     * @param kafkaSocket
     */
    private DemoProducer(String kafkaSocket) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaSocket);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());

        this.producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
    }

    /**
     * 连续发送消息到指定主题
     * @param TOPIC 消息主题, 当主题只有一个分区时, 逻辑上可以认为主题是一个队列
     *         （当前版本的kafka默认会自动创建不存在的主题, 无需预建）
     * @throws Exception
     */
    public void produce(final String TOPIC) throws Exception {
        for(int i = 0; i < 100; i++) {
            String data = String.format("[%s] http://exp-blog.com", String.valueOf(i));
            ProducerRecord<String, String> msg = new ProducerRecord<String, String>(TOPIC, data);

            producer.send(msg);
            Thread.sleep(10);
        }
    }

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

}

消费者样例代码：

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

/**
 * <PRE>
 * kafka消费者样例
 * </PRE>
 * <br/><B>PROJECT : </B> kafka
 * <br/><B>SUPPORT : </B> <a href="https://exp-blog.com" target="_blank">exp-blog.com</a> 
 * @version   2018-08-02
 * @author    EXP: 272629724@qq.com
 * @since     jdk版本：jdk1.6
 */
public class DemoConsumer {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final String KAFKA_SOCKET = "127.0.0.1:9092";
        final String TOPIC = "exp-topic-test";
        final String GROUP_ID = "group-1";

        DemoConsumer consumer = new DemoConsumer(KAFKA_SOCKET, GROUP_ID);
        consumer.consume(TOPIC);
    }

    /** kafka消费者对象 */
    private Consumer<String, String> consumer;

    /**
     * 构造函数
     * @param kafkaSocket
     * @param groupId Consumer所在的Group
     *         （一个Topic可以对应多个Group, 不论是多播还是单播, kafka只会把消息发到Group, 
     *           Consumer只能收到它所在的Group的消息）
     */
    private DemoConsumer(String kafkaSocket, String groupId) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, kafkaSocket);
        props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");    // 消息偏移, latest表示最新的消息
        props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");    // 自动提交
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");    // 自动提交间隔(ms)
        props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, "30000");    // 会话超时(ms)
        props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, 
                StringSerializer.class.getName());
        props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, 
                StringSerializer.class.getName());

        this.consumer = new KafkaConsumer<String, String>(props);
    }

    /**
     * 从指定主题连续消费消息
     * @param TOPICS 消息主题集, 当主题只有一个分区时, 逻辑上可以认为主题是一个队列
     * @throws Exception 
     */
    @SuppressWarnings("deprecation")
    private void consume(final String... TOPICS) throws Exception {
        consumer.subscribe(Arrays.asList(TOPICS)); // 可同时消费多个topic

        while(true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
            for(ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                String msg = String.format("offset = %d, key = %s, value = %s", 
                        record.offset(), record.key(), record.value());

                System.out.printf(msg);
                Thread.sleep(10);
            }
        }
    }

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

}

8. 附录1：kafka 常见的错误与解决方法

Kafka 运维填坑：https://www.jianshu.com/p/d2cbaae38014

9. 附录2：server.properties 参数说明

参数与默认值 说明
broker.id =0 每一个 broker 在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的 IP 地址发生
改变时，broker.id 没有变化，则不会影响 consumers 的消息情况
log.dirs=/data/kafka-logs kafka 数据的存放目录（必须是绝对路径），多个目录用逗号分割。
多个目录分布在不同磁盘上可以提高读写性能，
如： /data/kafka-logs-1，/data/kafka-logs-2
port =9092 broker server 服务端口
message.max.bytes =6525000 表示消息体的最大大小，单位是字节
num.network.threads =4 broker 处理消息的最大线程数，
一般情况下数量为 cpu 核数
num.io.threads =8 broker处理磁盘IO的线程数，数值为cpu核数2倍
background.threads =4 一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，
一般情况下不需要去做修改
queued.max.requests =500 等待 IO 线程处理的请求队列最大数，若是等待 IO 的请求超过这个数值，
那么会停止接受外部消息，应该是一种自我保护机制
host.name broker 的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，
会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到 ZK，一般不设置
socket.send.buffer.bytes=100*1024 socket 的发送缓冲区，socket 的调优参数 SO_SNDBUFF
socket.receive.buffer.bytes =100*1024 socket 的接受缓冲区，socket 的调优参数 SO_RCVBUFF
socket.request.max.bytes =100*1024*1024 socket请求的最大数值，防止 serverOOM，message.max.bytes 必然要小于
socket.request.max.bytes，会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.segment.bytes =1024*1024*1024 topic 的分区是以一堆 segment 文件存储的，这个控制每个 segment 的大小，会被
topic 创建时的指定参数覆盖
log.roll.hours =24*7 这个参数会在日志 segment 没有达到 log.segment.bytes 设置的大小，
也会强制新建一个 segment 会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.cleanup.policy = delete 日志清理策略选择有：delete 和 compact 主要针对过期数据的处理，
或是日志文件达到限制的额度，会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.retention.minutes=300或log.retention.hours=24 数据文件保留多长时间， 存储的最大时间超过这个时间会根据 log.cleanup.policy 设置数据清除策略。
有 2 种删除数据文件方式：
① 按文件大小删除：log.retention.bytes
② 按 2 种不同时间粒度删除：分钟 log.retention.minutes、小时 log.retention.hours
log.retention.bytes=-1 topic 每个分区的最大文件大小
一个 topic 的大小限制=分区数*log.retention.bytes
-1 表示没有大小限制。该参数会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.retention.check.interval.ms=5minutes 文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy 中设置的策略
log.cleaner.enable=false 是否开启日志清理
log.cleaner.threads =2 日志清理运行的线程数
log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None 日志清理时候处理的最大大小
log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024 日志清理去重时候的缓存空间，在空间允许的情况下，越大越好
log.cleaner.io.buffer.size=512*1024 日志清理时候用到的 IO 块大小一般不需要修改
log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9 日志清理中 hash 表的扩大因子一般不需要修改
log.cleaner.backoff.ms =15000 检查是否处罚日志清理的间隔
log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5 日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，
同时会存在一些空间上的浪费，会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.cleaner.delete.retention.ms =1day 对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同
log.retention.minutes 的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。
会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.index.size.max.bytes =10*1024*1024 对于 segment 日志的索引文件大小限制，会被 topic 创建时的指定参数覆盖
log.index.interval.bytes =4096 当执行一个 fetch 操作后，需要一定的空间来扫描最近的 offset 大小，
设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要配置这个参数
log.flush.interval.messages=None log 文件 “sync” 到磁盘之前累积的消息条数，例如 log.flush.interval.messages=1000 表示每当消息记录数达到 1000 时 flush 一次数据到磁盘。
因为磁盘 IO 操作是一个慢操作，但又是一个“数据可靠性”的必要手段，
所以此参数的设置，需要在“数据可靠性”与“性能”之间做必要的权衡。
如果此值过大，将会导致每次 “fsync” 的时间较长（IO 阻塞），
如果此值过小，将会导致 “fsync” 的次数较多，这也意味着整体的 client 请求有一定的延迟。
物理 server 故障，将会导致没有 fsync 的消息丢失
log.flush.scheduler.interval.ms =3000 检查是否需要固化到硬盘的时间间隔
log.flush.interval.ms = None 仅仅通过 interval 来控制消息的磁盘写入时机是不够的。
此参数用于控制 “fsync” 的时间间隔，如果消息量始终没有达到阀值，但是离
上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值，也将触发。例如：log.flush.interval.ms=1000 表示每间隔 1000 毫秒 flush 一次数据到磁盘
log.delete.delay.ms =60000 文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改
log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000 控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复一般不需要去修改
auto.create.topics.enable =true 是否允许自动创建 topic，若是 false，就需要通过命令创建 topic
default.replication.factor =1 是否允许自动创建 topic，若是 false，就需要通过命令创建 topic
num.partitions =1 每个 topic 的分区个数，若是在 topic 创建时候没有指定
则会被 topic 创建时的指定参数覆盖
controller.socket.timeout.ms =30000 partition leader 与 replicas 之间通讯时，socket 的超时时间
controller.message.queue.size=10 partition leader 与 replicas 数据同步时，消息的队列尺寸
replica.lag.time.max.ms =10000 replicas 响应 partition leader 的最长等待时间，若是超过这个时间，
就将replicas 列入 ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中
replica.lag.max.messages =4000 如果 follower 落后与 leader 太多，将会认为此 follower（或者说 partition relicas）已经失效。通常，在 follower 与 leader 通讯时，因为网络延迟或者链接断开，
总会导致 replicas 中消息同步滞后。如果消息之后太多，leader 将认为此 follower 网络延迟较大或者消息吞吐能力有限，将会把此 replicas 迁移到其他follower中。
在 broker 数量较少，或者网
络不足的环境中，建议提高此值
replica.socket.timeout.ms=30*1000 follower 与 leader 之间的 socket 超时时间
replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024 leader 复制时候的 socket 缓存大小
replica.fetch.max.bytes =1024*1024 replicas 每次获取数据的最大大小
replica.fetch.wait.max.ms =500 replicas 同 leader 之间通信的最大等待时间，失败了会重试
replica.fetch.min.bytes =1 fetch 的最小数据尺寸，如果 leader 中尚未同步的数据不足此值，
将会阻塞直到满足条件
num.replica.fetchers=1 leader 进行复制的线程数，增大这个数值会增加 follower 的 IO
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000 每个 replica 检查是否将最高水位进行固化的频率
controlled.shutdown.enable =false 是否允许控制器关闭 broker，若是设置为 true，
会关闭所有在这个 broker 上的 leader，并转移到其他 broker
controlled.shutdown.max.retries =3 控制器关闭的尝试次数
controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000 每次关闭尝试的时间间隔
leader.imbalance.per.broker.percentage =10 leader 的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡
leader.imbalance.check.interval.seconds =300 检查 leader 是否不平衡的时间间隔
offset.metadata.max.bytes 客户端保留 offset 信息的最大空间大小
zookeeper.connect = localhost:2181 zookeeper 集群的地址（连接串），可以是多个，多个之间用逗号分割。
例如：hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3
zookeeper.session.timeout.ms=6000 zooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔。
若是没有反应，那么认为已经死了，因此该值不易过大
zookeeper.connection.timeout.ms =6000 zooKeeper 的连接超时时间
zookeeper.sync.time.ms =2000 zooKeeper集群中 leader 和 follower 之间的同步时间

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文章作者: EXP
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