在专栏前面的文章中,我们已经为大家介绍了kafka2.0和kafka 3.0(无需zookeeper)的安装方式,两种安装方式虽然发生了变化,但是在安装完成之后,面向开发人员几乎是没有变化的。所以验证集群的可用性方法也是一样的,本节可以通用。
在开始生产集群安全性验证之前,有必要说明的是:按照实际kafka生产环境的需求,我们的kafka集群还没有安装完成。
因为我们忽略了一个非常重要的问题就是:kafka集群的安全性,哪些用户可以访问集群?哪些用户可以访问哪些topic?这些问题都需要进行额外的安装配置,请关注本专栏的后续文章《kafka安全认证》,建议的使用的安全认证方式是《SCRAM认证》方式。因为那一部分相对于kafka开发者而言有点脱节,更多的是面向kafka系统管理员、运维人员的知识。所以本文暂且先不介绍。
首先要将集群启动起来,下面我们创建一个topic,使用下面的命令我们创建了一个只有1个分区、共2个分区副本的topic,名字叫做test
kafka-topics.sh --create \
--bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092 \
--replication-factor 3 --partitions 1 \
--topic test
注意我这里没有使用绝对路径
/home/kafka/kafka_2.13-2.8.0/bin/kafka-topics.sh
,而是直接使用了kafka-topics.sh
,是因为我在使用shell脚本安装的时候配置了环境变量。
kafka-topics.sh --bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092 --describe -topic test
查看分区详情的显示信息如下
Topic: test TopicId: EDXcMbT7R7iY7JVCWMHNHA PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 3 Configs: cleanup.policy=delete,flush.ms=1000,segment.bytes=1073741824,flush.messages=10000
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2,3
Partition: 0
: 这一条记录分区编号0(一个分区编号从0开始),如果有多个分区依次为:<Partition: 1>
、<Partition: 2>
,以此类推。Leader: 1
: 表示主分区在broker.id=1
的节点上Replicas: 1,2,3
: 表示分区的3个副本分别在broker.id=1\2\3
的节点上Isr: 1,2,3
: 表示3个分区副本都在Isr集合中,2个Follower与1个Leader数据处于同步状态。我们来做这样一个实验
broker.id=3
所在的服务器上的kafka进程,看看kafka生产者和kafka消费者是否正常消费;broker.id=1
所在的kafka服务试一次,再看看生产消费状态。我们期待的实验结果是:三个节点,停掉1个节点或者停掉2个节点,都不影响集群正常的接收生产者的消息,也不影响消费者进行消费。
在一台服务器上(kafka用户下)生产者发送数据:
> kafka-console-producer.sh --topic test --bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092
hello test1
hello test2
在另一台服务器上(kafka用户下)消费者接受数据:
> kafka-console-consumer.sh --topic test --from-beginning --bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092
hello test1
hello test2
能够正常的收发数据,证明集群所有节点都正常状态下,生产消费正常。如果不能正常检查自己的安装过程配置、集群是否启动、kafka服务日志(kafka_2.13-2.8.0/logs
)等信息。
停掉Follower副本broker.id=2
所在的服务器上的kafka进程,看看kafka生产者和kafka消费者是否正常消费。
kafka-server-stop.sh
如果我们此时再去查看test topic的分区情况,会发现Isr集合里面只剩去1,2
号分区副本。
Topic: test Partition: 0 Leader: 1 Replicas: 1,2,3 Isr: 1,2
此时再去生产消费数据,可能出现2种结果:
2种结果可能随机出现。
为什么我们才停掉一个节点,集群就有可能无法正常消费了? 这是因为kafka存在一个特殊的主题__consumer_offsets
,这个主题用于保存其他的主题的生产数据及消费数据的进度offsets,这个主题有50个分区。核心问题默认情况下是它的分区副本因子是1,也就是说每个分区只有一个Leader副本。通过下列命令我们可以看到:
kafka-topics.sh --bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092 --describe -topic __consumer_offsets
主题__consumer_offsets
每个分区只有一个Leader,没有Follower副本。Replicas
isr副本数都是一个,所以一旦这个副本挂了,整个__consumer_offsets
主题就挂掉了。
现在你的消息发往test主题(这一步没有问题),假设主题的数据生产进度偏移量需要保存到__consumer_offsets
主题的5号分区,但是我们把broker.id=2
的服务器停掉了,并且分区只有一个Leader,没有备份。生产者数据正常写入test主题,但是主题的生产进度偏移量需要更新到__consumer_offsets
,生产数据的偏移量无法更新,消费者就不能消费这条数据。
所以为了保证集群的高可用
--replication-factor n
__consumer_offsets
的分区也要有多副本。比如做如下配置,设置副本因子为n,设置方法是配置如下参数。# 创建topic时候,默认的分区数
num.partitions=3
# 允许默认创建Topic
auto.create.topics.enable=true
# __consumer_offsets的分区数设置(n>1,建议值3)
offsets.topic.replication.factor=n
假如__consumer_offsets
的分区包含n=3个副本,坏掉2个还可以继续工作,除非3个都坏掉!所以n越大,集群的高可用能力越强,但是在副本之间数据同步的角度来看资源耗费也越严重。
__consumer_offsets
的分区数你会发现虽然我们做了配置修改,即使你重启了集群,__consumer_offsets
主题的分区副本数仍然是1。因为上面提到的三个参数,是在__consumer_offsets
主题初始化创建的时候生效(集群生产第一条消息的时候生效)。如果已经错过这个时间,我们想动态修改,需要实用下面的方法,首先新建一个JSON文件,比如叫offsets-topic.json
{
"version": 1,
"partitions": [
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 0,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 1,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 2,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 3,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 4,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 5,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 6,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 7,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 8,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 9,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 10,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 11,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 12,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 13,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 14,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 15,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 16,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 17,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 18,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 19,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 20,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 21,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 22,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 23,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 24,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 25,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 26,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 27,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 28,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 29,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 30,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 31,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 32,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 33,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 34,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 35,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 36,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 37,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 38,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 39,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 40,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 41,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 42,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 43,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 44,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 45,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 46,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 47,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 48,
"replicas": [1,2,3]
},
{
"topic": "__consumer_offsets",
"partition": 49,
"replicas": [1,2,3]
}
]
}
一共50个分区,每个分区三个副本分布在broker.id=1,2,3
的三台服务器上,这就是上面的这个json文件的含义。把该文件放入$KAFKA_HOME/explain
目录下。并在该目录下执行命令:
kafka-reassign-partitions.sh \
--bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092 \
--reassignment-json-file ./offsets-topic.json --execute
这种通过json文件修改分区副本数量的方式,不仅适用于__consumer_offsets
主题,也适用于其他的我们自建的主题。执行完成下面的命令之后可以使用下面的命令进行验证。
kafka-reassign-partitions.sh \
--bootstrap-server zimug1:9092,zimug2:9092,zimug3:9092 \
--reassignment-json-file ./offsets-topic.json --verify
如果验证的结果,每一个分区都是“is complete”,表示正确完成分区副本分配。(一共50个分区,我的截图碍于篇幅,只截了8个分区)
经过上面的配置,最终的实验结果将符合我们的期望:三个节点,停掉1个节点或者停掉2个节点,都不影响集群正常的接收生产者的消息,也不影响消费者进行消费。 即使停掉分区Leader副本,如果有Follower分区副本活着,就会重新选举Leader,除了会浪费一定的选举时间,集群整体上还是可用的。