Zookeeper集群 + Fafka集群
作业
kafka的工作流程：
kafka的作用：
---------------- Zookeeper ----------------
Zookeeper 概述
//Zookeeper 定义
Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。
//Zookeeper 工作机制
Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，
它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，
Zookeeper就将负责通知已经在Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。
也就是说 Zookeeper = 文件系统 + 通知机制。
//Zookeeper 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。
//Zookeeper 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。
//Zookeeper 应用场景
提供的服务包括：统一命名服务、统一配置管理、统一集群管理、服务器节点动态上下线、软负载均衡等。
●统一命名服务
在分布式环境下，经常需要对应用/服务进行统一命名，便于识别。例如：IP不容易记住，而域名容易记住。
●统一配置管理
（1）分布式环境下，配置文件同步非常常见。一般要求一个集群中，所有节点的配置信息是一致的，
比如Kafka集群。对配置文件修改后，希望能够快速同步到各个节点上。
（2）配置管理可交由ZooKeeper实现。可将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode。
各个客户端服务器监听这个Znode。一旦 Znode中的数据被修改，ZooKeeper将通知各个客户端服务器。
●统一集群管理
（1）分布式环境中，实时掌握每个节点的状态是必要的。可根据节点实时状态做出一些调整。
（2）ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化。可将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode。
监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
●服务器动态上下线
客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。
●软负载均衡
在Zookeeper中记录每台服务器的访问数，让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。
//Zookeeper 选举机制
●第一次启动选举机制
（1）服务器1启动，发起一次选举。服务器1投自己一票。此时服务器1票数一票，不够半数以上（3票），选举无法完成，
服务器1状态保持为LOOKING；
（2）服务器2启动，再发起一次选举。
服务器1和2分别投自己一票并交换选票信息：此时服务器1发现服务器2的myid比自己目前投票推举的（服务器1）大，
更改选票为推举服务器2。此时服务器1票数0票，服务器2票数2票，没有半数以上结果，选举无法完成，
服务器1，2状态保持LOOKING
（3）服务器3启动，发起一次选举。此时服务器1和2都会更改选票为服务器3。
此次投票结果：服务器1为0票，服务器2为0票，服务器3为3票。此时服务器3的票数已经超过半数，
服务器3当选Leader。服务器1，2更改状态为FOLLOWING，服务器3更改状态为LEADING；
（4）服务器4启动，发起一次选举。此时服务器1，2，3已经不是LOOKING状态，不会更改选票信息。
交换选票信息结果：服务器3为3票，服务器4为1票。此时服务器4服从多数，
更改选票信息为服务器3，并更改状态为FOLLOWING；
（5）服务器5启动，同4一样当小弟。
●非第一次启动选举机制
（1）当ZooKeeper 集群中的一台服务器出现以下两种情况之一时，就会开始进入Leader选举：
1）服务器初始化启动。
2）服务器运行期间无法和Leader保持连接。
（2）而当一台机器进入Leader选举流程时，当前集群也可能会处于以下两种状态：
1）集群中本来就已经存在一个Leader。
对于已经存在Leader的情况，机器试图去选举Leader时，会被告知当前服务器的Leader信息，
对于该机器来说，仅仅需要和 Leader机器建立连接，并进行状态同步即可。
2）集群中确实不存在Leader。
假设ZooKeeper由5台服务器组成，SID分别为1、2、3、4、5，ZXID分别为8、8、8、7、7，
并且此时SID为3的服务器是Leader。某一时刻，3和5服务器出现故障，因此开始进行Leader选举。
选举Leader规则：
1.EPOCH大的直接胜出
2.EPOCH相同，事务id大的胜出
3.事务id相同，服务器id大的胜出
SID：服务器ID。用来唯一标识一台ZooKeeper集群中的机器，每台机器不能重复，和myid一致。
ZXID：事务ID。ZXID是一个事务ID，用来标识一次服务器状态的变更。
在某一时刻，集群中的每台机器的ZXID值不一定完全一致，这和ZooKeeper服务器对于客户端"更新请求"的处理逻辑速度有关。
Epoch：每个Leader任期的代号。没有Leader时同一轮投票过程中的逻辑时钟值是相同的。
每投完一次票这个数据就会增加
---------------- 部署 Zookeeper 集群 ----------------
//准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群
192.168.233.10
192.168.233.20
192.168.233.30
3台同步
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 /opt/zookeeper
//修改配置文件
cd /opt/zookeeper/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=/opt/zookeeper/data ●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/opt/zookeeper/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=192.168.233.10:3188:3288
server.2=192.168.233.20:3188:3288
server.3=192.168.233.30:3188:3288
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
scp /opt/zookeeper/conf/zoo.cfg 192.168.233.20:/opt/zookeeper/conf/
scp /opt/zookeeper/conf/zoo.cfg 192.168.233.30:/opt/zookeeper/conf/
//在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir /opt/zookeeper/data
mkdir /opt/zookeeper/logs
//在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 > /opt/zookeeper/data/myid
echo 2 > /opt/zookeeper/data/myid
echo 3 > /opt/zookeeper/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='/opt/zookeeper'
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
---------------- Kafka ----------------
Kafka 概述
//为什么需要消息队列（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。
当前比较常见的 MQ 中间件有 ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka 等。
//使用消息队列的好处
（1）解耦
允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。
（2）可恢复性
系统的一部分组件失效时，不会影响到整个系统。消息队列降低了进程间的耦合度，所以即使一个处理消息的进程挂掉，
加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
（3）缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
（4）灵活性 & 峰值处理能力
在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。
如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。
使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
（5）异步通信
很多时候，用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制，允许用户把一个消息放入队列，
但并不立即处理它。想向队列中放入多少消息就放多少，然后在需要的时候再去处理它们。
//消息队列的两种模式
（1）点对点模式（一对一，消费者主动拉取数据，消息收到后消息清除）
消息生产者生产消息发送到消息队列中，然后消息消费者从消息队列中取出并且消费消息。消息被消费以后，
消息队列中不再有存储，所以消息消费者不可能消费到已经被消费的消息。消息队列支持存在多个消费者，
但是对一个消息而言，只会有一个消费者可以消费。
（2）发布/订阅模式（一对多，又叫观察者模式，消费者消费数据之后不会清除消息）
消息生产者（发布）将消息发布到 topic 中，同时有多个消息消费者（订阅）消费该消息。和点对点方式不同，
发布到 topic 的消息会被所有订阅者消费。
发布/订阅模式是定义对象间一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象（目标对象）的状态发生改变，
则所有依赖于它的对象（观察者对象）都会得到通知并自动更新。
//Kafka 定义
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列（MQ，Message Queue），主要应用于大数据实时处理领域。
//Kafka 简介
Kafka 是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），
基于 Zookeeper 协调的分布式消息中间件系统，它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景，
比如基于 hadoop 的批处理系统、低延迟的实时系统、Spark/Flink 流式处理引擎，nginx 访问日志，消息服务等等，
用 scala 语言编写，
Linkedin 于 2010 年贡献给了 Apache 基金会并成为顶级开源项目。
//Kafka 的特性
●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
主题（Topic）：Kafka数据流的基本单元是主题，它类似于一个数据流管道。生产者将数据发布到主题，
而消费者从主题中订阅数据。主题可以被分区，每个分区可以看作是主题的子数据流，具有自己的偏移量（Offset）。
生产者（Producer）：生产者是将数据发布到Kafka主题的组件。它负责将消息写入主题，
生产者可以将消息发送到指定的主题和分区。
消费者（Consumer）：消费者是从Kafka主题中读取数据的组件。它可以订阅一个或多个主题，
然后从主题的分区中读取消息。每个消费者都有一个唯一的消费者组ID，Kafka通过消费者组来实现负载均衡和容错性。
分区（Partition）：每个主题可以分成多个分区，每个分区是数据的有序子集。分区允许Kafka进行水平扩展，
以处理大量数据。消息在分区中按照偏移量有序存储，消费者可以独立读取每个分区的数据。
偏移量（Offset）：偏移量是每个消息在分区中的唯一标识，消费者使用偏移量来跟踪已读取的消息位置。
偏移量存储在Kafka中，消费者可以通过提交偏移量来记录已处理的消息。
经纪人（Broker）：Kafka集群由多个经纪人组成，每个经纪人是一台运行Kafka服务的服务器。
经纪人存储主题分区中的数据，处理生产者和消费者的请求，以及维护元数据。
ZooKeeper：在较早的Kafka版本中，ZooKeeper用于协调Kafka集群的配置和领导者选举。
但在较新的Kafka版本中，ZooKeeper的依赖性已经减少，未来版本可能会不再需要。
Kafka的工作流程如下：
生产者将消息发送到指定的主题，每个消息都附带一个可选的键（Key）和值（Value）。
主题可以有多个分区，生产者将消息写入一个分区。
经纪人（Broker）接收到消息后，将其存储在分区中，并分配一个唯一的偏移量。
消费者订阅一个或多个主题，并从指定分区中读取消息。消费者使用偏移量来跟踪已读取的消息。
消费者可以以不同的速率读取消息，Kafka支持多个消费者组，每个组可以独立消费消息，从而实现负载均衡和水平扩展。
Kafka保留消息一定的时间，这个时间可以配置，一般情况下，已读取的消息会被保留一段时间，以便允许消费者重新读取。
Kafka的分布式特性、数据持久性、高吞吐量和水平扩展性使其成为处理大规模数据流的强大工具，可用于多种用途，
包括日志收集、实时数据分析、事件驱动架构等。
---------------- 部署 kafka 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
3台同步
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=192.168.233.10:2181,192.168.233.20:2181,192.168.233.30:2181 ●123行，配置连接Zookeeper集群地址
3台同步
//修改环境变量日志段是主题分区日志文件的一部分。
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/opt/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='/opt/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
3.Kafka 命令行操作
//创建topic
在bin启动文件目录操作
kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test1
--bootstrap-server：定义 bootstrap-server 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
//查看当前服务器中的所有 topic
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092
//查看某个 topic 的详情
[root@test1 efak]# kafka-topics.sh --describe --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092
Topic: test1 TopicId: ihBKilk6SNyP7RrVHygCog PartitionCount: 3 ReplicationFactor: 2 Configs: segment.bytes=1073741824
Topic: test1 Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,1 Isr: 2,1
Topic: test1 Partition: 1 Leader: 1 Replicas: 1,0 Isr: 1,0
Topic: test1 Partition: 2 Leader: 0 Replicas: 0,2 Isr: 0
Leader：每个分区都有一个领导者（Leader），领导者负责处理分区的读写操作。
在上述输出中，领导者的编号分别为 2、1、0。
Replicas：每个分区可以有多个副本（Replicas），用于提供冗余和容错性。
在上述输出中，Replica 0、1、2 分别对应不同的 Kafka broker。
Isr：ISR（In-Sync Replicas）表示当前与领导者保持同步的副本。
ISR 0、1、2 分别表示与领导者同步的副本。
//发布消息
kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092 --topic test1
//消费消息
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092 --topic test1 --from-beginning
--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来
//修改分区数
kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092 --alter --topic test1 --partitions 6
//删除 topic
kafka-topics.sh --delete --bootstrap-server 192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092 --topic test1
---------------- Kafka 架构深入 ----------------
//Kafka 工作流程及文件存储机制
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic 的。
topic 是逻辑上的概念，而 partition 是物理上的概念，每个 partition 对应于一个 log 文件，该 log 文件中存储的就是 producer 生产的数据。Producer 生产的数据会被不断追加到该 log 文件末端，且每条数据都有自己的 offset。 消费者组中的每个消费者，都会实时记录自己消费到了哪个 offset，以便出错恢复时，从上次的位置继续消费。
由于生产者生产的消息会不断追加到 log 文件末尾，为防止 log 文件过大导致数据定位效率低下，Kafka 采取了分片和索引机制，将每个 partition 分为多个 segment。每个 segment 对应两个文件：".index" 文件和 ".log" 文件。这些文件位于一个文件夹下，该文件夹的命名规则为：topic名称+分区序号。例如，test 这个 topic 有三个分区， 则其对应的文件夹为 test-0、test-1、test-2。
index 和 log 文件以当前 segment 的第一条消息的 offset 命名。
".index" 文件存储大量的索引信息，".log" 文件存储大量的数据，索引文件中的元数据指向对应数据文件中 message 的物理偏移地址。
//数据可靠性保证
为保证 producer 发送的数据，能可靠的发送到指定的 topic，topic 的每个 partition 收到 producer 发送的数据后， 都需要向 producer 发送 ack（acknowledgement 确认收到），如果 producer 收到 ack，就会进行下一轮的发送，否则重新发送数据。
//数据一致性问题
LEO：指的是每个副本最大的 offset；
HW：指的是消费者能见到的最大的 offset，所有副本中最小的 LEO。
（1）follower 故障
follower 发生故障后会被临时踢出 ISR（Leader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合），待该 follower 恢复后，follower 会读取本地磁盘记录的上次的 HW，并将 log 文件高于 HW 的部分截取掉，从 HW 开始向 leader 进行同步。等该 follower 的 LEO 大于等于该 Partition 的 HW，即 follower 追上 leader 之后，就可以重新加入 ISR 了。
（2）leader 故障
leader 发生故障之后，会从 ISR 中选出一个新的 leader， 之后，为保证多个副本之间的数据一致性，其余的 follower 会先将各自的 log 文件高于 HW 的部分截掉，然后从新的 leader 同步数据。
注：这只能保证副本之间的数据一致性，并不能保证数据不丢失或者不重复。
//ack 应答机制
对于某些不太重要的数据，对数据的可靠性要求不是很高，能够容忍数据的少量丢失，所以没必要等 ISR 中的 follower 全部接收成功。所以 Kafka 为用户提供了三种可靠性级别，用户根据对可靠性和延迟的要求进行权衡选择。
当 producer 向 leader 发送数据时，可以通过 request.required.acks 参数来设置数据可靠性的级别：
●0：这意味着producer无需等待来自broker的确认而继续发送下一批消息。这种情况下数据传输效率最高，但是数据可靠性确是最低的。当broker故障时有可能丢失数据。
●1（默认配置）：这意味着producer在ISR中的leader已成功收到的数据并得到确认后发送下一条message。如果在follower同步成功之前leader故障，那么将会丢失数据。
●-1（或者是all）：producer需要等待ISR中的所有follower都确认接收到数据后才算一次发送完成，可靠性最高。但是如果在 follower 同步完成后，broker 发送ack 之前，leader 发生故障，那么会造成数据重复。
三种机制性能依次递减，数据可靠性依次递增。
注：在 0.11 版本以前的Kafka，对此是无能为力的，只能保证数据不丢失，再在下游消费者对数据做全局去重。在 0.11 及以后版本的 Kafka，引入了一项重大特性：幂等性。所谓的幂等性就是指 Producer 不论向 Server 发送多少次重复数据， Server 端都只会持久化一条。
1.部署 Zookeeper+Kafka 集群
2.部署 Filebeat
cd /usr/local/filebeat
vim filebeat.yml
filebeat.prospectors:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/nginx/access_log
tags: ["access"]
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/nginx/error_log
tags: ["error"]
......
#添加输出到 Kafka 的配置
output.kafka:
enabled: true
hosts: ["192.168.233.10:9092","192.168.233.20:9092","192.168.233.30:9092"] #指定 Kafka 集群配置
topic: "nginx" #指定 Kafka 的 topic
#启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml
3.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 => "192.168.233.10:9092,192.168.233.20:9092,192.168.233.30:9092"
#kafka集群地址
topics => "nginx"
#拉取的kafka的指定topic
type => "nginx_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 "nginx_access" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"]
index => "nginx_access-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if "nginx_error" in [tags] {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.233.12:9200","192.168.233.13:9200"]
index => "nginx_error-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
stdout { codec => rubydebug }
}
#启动 logstash
logstash -f kafka.conf
4.浏览器访问 http://192.168.80.30:5601 登录 Kibana，单击"Create Index Pattern"按钮添加索引"filebeat_test-*"，单击 "create" 按钮创建，单击 "Discover" 按钮可查看图表信息及日志信息。
