【Kafka系列】Kafka安装与部署

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Docker搭建Kafka单机版

要在Docker中安装和运行Apache Kafka，你可以使用官方提供的Docker镜像。以下是在Docker上安装Kafka的基本步骤：

步骤 1：Zookeeper

要在Docker中安装ZooKeeper，你可以使用ZooKeeper官方提供的Docker镜像。以下是安装ZooKeeper的步骤：

使用Docker运行ZooKeeper容器：

css 复制代码

docker run --name zookeeper -p 2181:2181 -d zookeeper

这将在Docker中启动一个ZooKeeper容器，将ZooKeeper默认端口2181映射到主机的2181端口。你可以根据需要更改端口映射。

验证ZooKeeper容器是否正在运行：

docker ps

你应该看到名为"zookeeper"的容器正在运行。

使用ZooKeeper客户端连接到ZooKeeper服务器：

你可以使用ZooKeeper客户端工具连接到ZooKeeper服务器，例如Apache ZooKeeper提供的zkCli.sh脚本。执行以下命令以连接到ZooKeeper容器：

bash 复制代码

docker exec -it zookeeper zkCli.sh

现在，你可以在ZooKeeper容器上执行ZooKeeper操作，管理ZooKeeper数据。

这样，你就成功在Docker中安装和运行了ZooKeeper。你可以根据需要配置ZooKeeper的更多参数，但以上步骤会为你提供一个基本的ZooKeeper实例。

步骤 2：下载Kafka Docker镜像

你可以在Docker Hub上找到官方的Apache Kafka Docker镜像。使用以下命令从Docker Hub下载Kafka镜像：

bash 复制代码

docker pull wurstmeister/cp-kafka

这将下载最新版本的Kafka Docker镜像。

步骤 3：创建Kafka容器

使用以下命令创建一个Kafka容器：

arduino 复制代码

docker run -d --name kafka -p 9193:9092 -v /home/docker/kafka/config:/etc/kafka \
-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://xxx.25.208.118:9193 \
-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
-e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=xxx.25.208.118 \
-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=xxx.25.208.118:2181 \
wurstmeister/kafka

上述命令做了以下几件事：

-d: 这是Docker命令的选项，表示在后台运行容器。
--name kafka: 这个选项为容器指定一个名字，即容器的名称为 "kafka"。
-p 9193:9092: 这个选项用于将容器端口映射到主机端口。容器内部的Kafka端口9092被映射到主机上的端口9193，主要是为了防止端口扫描。
-v /home/docker/kafka/config:/etc/kafka: 这个选项用于将主机文件系统上的Kafka配置目录/home/docker/kafka/config挂载到容器内部的/etc/kafka目录。这样你可以将自定义的Kafka配置文件放在主机上，并通过挂载使其在容器内生效。
--network host: 这个选项将容器连接到主机的网络命名空间，这允许容器与主机共享网络设置，以便容器可以使用主机的网络接口。
-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://xxx.215.208.118:9193: 这个选项通过环境变量KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS设置了Kafka的广告监听器。它告诉Kafka容器要公开的监听地址和端口。在这里，Kafka容器会在地址xxx.215.208.118的端口9193上公开。
-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092: 这个选项通过环境变量KAFKA_LISTENERS设置了Kafka的监听器。它允许Kafka容器接受来自任何主机的连接，0.0.0.0表示所有可用的网络接口。
-e KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=xxx.215.208.118: 这个选项通过环境变量KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME设置了Kafka的广告主机名。这是广告给客户端的Kafka主机名。
-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=xxx.215.208.118:2181: 这个选项通过环境变量KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT设置了Kafka的ZooKeeper连接地址，以便Kafka能够与ZooKeeper协调器进行通信。

步骤 4：验证Kafka容器是否运行

使用以下命令检查Kafka容器是否正在运行：

复制代码

docker ps

你应该看到名为"kafka"的容器在运行中。

步骤 5：使用Kafka

现在，你可以使用Kafka了。你可以在容器中创建主题、生产消息和消费消息。你也可以在本地主机上使用Kafka客户端来连接到Kafka容器。就是在Docker中安装和运行Apache Kafka的基本步骤。请根据你的实际需求进行进一步配置和使用。

Docker搭建Kafka集群

要在Docker上搭建Kafka集群，您需要执行以下步骤：

安装Docker和Docker Compose：如果您尚未安装Docker和Docker Compose，请先安装它们。您可以在Docker官方网站上找到安装说明。
创建一个Kafka集群配置文件：创建一个名为docker-compose.yml的文件，其中包含Kafka集群的定义。以下是一个简单的示例：

yaml 复制代码

version: '3.5'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
  kafka1:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka1
    volumes:
        - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 42.193.22.180         ## 广播主机名称，一般用IP指定
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9092
      KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS: 120
      KAFKA_MESSAGE_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_REPLICA_FETCH_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_GROUP_MAX_SESSION_TIMEOUT_MS: 60000
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DELETE_RETENTION_MS: 1000
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9092
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://42.193.22.180:9092
      KAFKA_BROKER_ID: 1
  kafka2:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka2
    volumes:
        - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    ports:
      - "9093:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 42.193.22.180         ## 广播主机名称，一般用IP指定
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9093
      KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS: 120
      KAFKA_MESSAGE_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_REPLICA_FETCH_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_GROUP_MAX_SESSION_TIMEOUT_MS: 60000
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DELETE_RETENTION_MS: 1000
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9093
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://42.193.22.180:9093
      KAFKA_BROKER_ID: 2
  kafka3:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka3
    volumes:
        - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    ports:
      - "9094:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 42.193.22.180         ## 广播主机名称，一般用IP指定
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9094
      KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS: 120
      KAFKA_MESSAGE_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_REPLICA_FETCH_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_GROUP_MAX_SESSION_TIMEOUT_MS: 60000
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DELETE_RETENTION_MS: 1000
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9094
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://42.193.22.180:9094
      KAFKA_BROKER_ID: 3

  kafka-manager:
    image: sheepkiller/kafka-manager
    container_name: kafka-manager
    environment:
        ZK_HOSTS: 42.193.22.180                         ## 修改:宿主机IP
    ports:
      - "9009:9000"

下面是一个单机版的docker-compose.yml的配置文件

yaml 复制代码

version: '3.5'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
  kafka:
    image: wurstmeister/kafka
    container_name: kafka
    volumes:
        - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 42.193.22.180         ## 广播主机名称，一般用IP指定
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_PORT: 9092
      KAFKA_LOG_RETENTION_HOURS: 120
      KAFKA_MESSAGE_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_REPLICA_FETCH_MAX_BYTES: 10000000
      KAFKA_GROUP_MAX_SESSION_TIMEOUT_MS: 60000
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DELETE_RETENTION_MS: 1000
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://:9092
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://42.193.22.180:9092
      KAFKA_BROKER_ID: 1
  kafka-manager:
    image: sheepkiller/kafka-manager
    container_name: kafka-manager
    environment:
        ZK_HOSTS: 42.193.22.180                         ## 修改:宿主机IP
    ports:
      - "9009:9000"

在上面的示例中，我们定义了一个包含一个Zookeeper节点和两个Kafka节点的Docker Compose文件。您可以根据需要添加更多Kafka节点。请注意，您可以调整Kafka节点的配置参数，以满足您的需求。

启动Kafka集群：在包含docker-compose.yml文件的目录中，执行以下命令启动Kafka集群：

docker-compose up -d

这将启动Zookeeper和Kafka节点，并将它们放入后台运行。

验证Kafka集群：您可以使用Kafka命令行工具来验证Kafka集群是否正常工作。首先，通过以下方式连接到其中一个Kafka节点：

bash 复制代码

docker exec -it <kafka_container_id> /bin/bash

然后，使用Kafka命令行工具执行一些命令，例如创建一个主题，生产消息，消费消息等。

清理：当您完成测试后，可以通过以下命令停止和删除Docker容器：

docker-compose down

这样就完成了在Docker上搭建Kafka集群的过程。根据您的需求，您可以根据需要调整配置和节点数量。请注意，上述示例使用的是Confluent的Kafka镜像，您可以根据自己的要求选择其他Kafka镜像。

Spring Boot集成Kafka

pom文件中导入依赖：

xml 复制代码

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>

配置application.yml

yaml 复制代码

# Kafka服务器的地址和端口，以逗号分隔的列表
spring.kafka.bootstrap-servers: 42.193.22.180:9092,42.193.22.180:9093,42.193.22.180:9094

# Kafka生产者配置
spring.kafka.producer:
  # 用于键和值的序列化器
  key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
  # 指定生产者要求经纪人确认的方式（1表示leader确认）
  acks: 1

# Kafka消费者配置
spring.kafka.consumer:
  # 用于键和值的反序列化器
  key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  # 消费者组的标识
  group-id: my-group
  # 允许自动提交消费位移
  enable-auto-commit: true
  # 自动提交消费位移的时间间隔
  auto-commit-interval: 1000
  # 其他Kafka消费者属性
  properties:
    # 安全协议（PLAINTEXT表示明文）
    security.protocol: PLAINTEXT
    # 请求超时时间
    request.timeout.ms: 60000

# Kafka消息监听器配置
spring.kafka.listener:
  # 消息监听器类型（batch表示批处理模式）
  type: batch

# Kafka配置属性
spring.kafka.properties:
  # Kafka版本
  kafka:
    version: 3.4.1
  # 每次拉取的最大记录数
  max.poll.records: 100
  # 消息监听器的并发消费者数
  concurrency: 3

简单生产者：

typescript 复制代码

package com.ts.kafkademo.service;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.scheduling.annotation.EnableScheduling;
import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
@EnableScheduling
public class KafkaService {

    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @Autowired
    public KafkaService(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public void sendMessage(String topic, String message) {
        kafkaTemplate.send(topic, message);
    }

    public void sendMessgae(String topic,String message,String key,Integer partion){
        kafkaTemplate.send(topic,partion,key,message);
    }


    @Scheduled(cron = "* * * * * ?")
    public void sendMsg(){
        sendMessage("my-topic","msg...");
    }
}

简单消费者：

less 复制代码

@Service
public class KafkaConsumerService {

    // 使用@KafkaListener注解来监听Kafka消息
    @KafkaListener(topicPartitions = {
            // 定义TopicPartition，指定要监听的主题（"my-topic"）和分区（"0"）
            @TopicPartition(topic = "my-topic", partitions = { "0" }),
    }, groupId = "my-group")
    public void consumeMessage(String message) {
        // 当接收到消息时，打印消息内容
        System.out.println("Received message: " + message);
    }
}

总结

本节主要介绍了Kafka单机版本和集群版本的搭建方式，所有的搭建方式都需要依赖Zookeeper来作为分布式协调中心，帮助Kafka进行选主等操作。最终通过Spring Boot快速集成了Kafka并进行了简单的用例测试，帮我们了解了Kafka的部署和简单应用。