• 【kafka微服务实践】手把手教你搭建一个基于docker的kafka的微服务

    基于docker的kafka的微服务搭建

    1、kafka简介

    Kafka最初于2011年在 LinkedIn 开发，自那时起经历了很多改进，后来捐献给Apache基金，如今发展成为一个完整的平台，采用Scala和Java开发的开源流处理软件。

    Kafka 是我工作多年使用最多的消息中间件 ，特点是拥有巨大吞吐量（数百万/秒），作为当下最流行的分布式，可水平扩展，可容错的“消息系统”。

    2020年，Kafka 依旧炙手可热，一线大公司即使不用Kafka，但是自研产品也都是基于Kafka，或者完全借鉴Kafka设计思想，理论上来说，如果你还没熟练掌握一个MQ框架，Kafka绝对是不错的选择。

    kafka中重要关键字

    构建一个 Kafka cluster 首先需要理解 topics, producers, consumers, and brokers 的概念，弄懂这几个概念才能更好地了解Kafka的工作机制。
    Producer：消息的生产方，如支付系统确认用户已经支付，支付系统要通知订单系统和物流系统，支付系统就是生产者。

    Consumer：消费的接收方，Producer 的案例中，物流系统就是消费方，前两个都比较简单，我就不多说了。

    Topic：每条发布到MQ集群的消息都有一个类别，这个类别被称为topic，可以理解成一类消息的名字。所有的消息都已topic作为单位进行归类。

    Partition：Kafka 物理上分区的概念，每个 Topic 会分散在一个或多个 Partition。一个 Topic 的数据太大了，就分成小片，Kafka 为分区引入多副本模型，副本之间采用“一个leader多follower”的设计，通过多副本实现故障自动转移，保证可用性。

    Broker：可以理解成一个服务器的节点，集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为 broker。对应用来说，生产者把消费发出去了，就不管了。消费者慢条斯理地按照自己的速率来消费。这段时间可能有大量消息产生，消费者压力还是在一定范围内。做生产者和消费者之间解耦的就是一个缓存服务broker。

    Kafka Cluster：集群就是 Broker 的集合，多个 Broker 组成一个高可用集群。
    Producer 与 Consumer的关系
    在这里插入图片描述
    topic 和 Partition 的关系

    一个 topic 可以分别存储到多个 Partition，每个 Partition 有序的。

    在这里插入图片描述

    为什么选择kafka呢

    Kafka 特有的功能：

    1、相比同类中间件 RabbitMQ or ActiveMQ，Kafka 支持批量拉取消息，大大增加了Kafka的消息吞吐量。

    2、支持多种发送场景：

    1）发送并忘记。

    2）同步发送 。

    3）异步发送+回调函数。

    3种方式虽然在时间上有所差别，但并不是说时间越快的越好，具体使用哪种方式要看具体的业务场景，比如业务要求消息必须是按顺序发送，可以使用第2种同步发送，并且只能在一个partation上。如果业务只关心消息的吞吐量，容许少量消息发送失败，也不关注消息的发送顺序，那么可以使用发送并忘记的方式。如果业务需要知道消息发送是否成功，并且对消息的顺序不关心，那么可以用异步+回调的方式来发送消息

    3、分布式可高可扩展。Kafka 集群可以透明的扩展，增加新的服务器进集群。

    只说了 Kafka 的优势，那别的同类产品就不好了吗？当然不是，存在即真理，每个产品能生存下来，一定有它自己的优势，比如 RabbitMQ，在吞吐量方面稍逊于 Kafka ，但是他们的出发点不一样，RabbitMQ 支持对消息的可靠的传递，支持事务，不支持批量的操作，技术选型中，选择最适合你的，你最了解熟悉的。
    kafka优势总结 ：
    分布式 高性能 持久性和扩展性
    支持多分区 高吞吐量 数据可持久化
    支持多副本 低延迟 容错性高
    支持多订阅者 高并发 支持水平在线扩展
    基于ZooKeeper调度 时间复杂度为O(1) 消息分发自动平衡

    2、搭建kafka服务

    方式一：手动搭建

    百度 ：安装 kafka 安装，出来一堆的教程，
    1）Kafka安装教程
    2）kafka入门、安装详解
    3） kafka 安装部署教程
    总结 ：手动安装大致过程 ：官网下载二进制文件，需要修改配置文件，手动启动并停止，
    过程感受 ：设置的步骤很多，对机器的依赖比较大，过程较为繁琐，也能走得通，配置集群时就会有设置步骤较多

    方式二 ：docker微服务方式

    百度：基于docker安装 kafka 安装，找到几个较为好的教程
    1）基于docker搭建kafka
    2）

    步骤1：拉取镜像

    在docker上安装kafka需要先安装zookeeper，我们可以使用docker pull先把zookeeper和kafka的镜像拉取下来

    docker pull zookeeper
docker pull bitnami/kafka

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    步骤2：运行zookeeper

    docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t registry.test.com/library/zookeeper

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    步骤3：运行kafka

    docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=10.10.0.0:2181 -e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://10.10.0.0:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t bitnami/kafka

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    步骤4：创建topic

    # 查询kafka容器ID
docker ps |grep kafka
# 进入kafka容器
docker exec -it 53cc0e000953 /bin/bash
# 创建topic mykafkadk
/opt/kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 10.160.32.28:2181 --create --replication-factor 1 --partitions 1 --topic mykafkadk

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    步骤5：创建生产者和消费者

    cd /opt/kafka

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.111:9092 --topic test

./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.1.111:9092 --topic test --from-beginning

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    示例：

    请添加图片描述

    运行第二个kafka微服务的命令

    运行安装第二个kafka时需要修改如下参数：

    1） name

    2）端口号

    3）KAFKA_BROKER_ID

    docker run -d --name kafka1 -p 9093:9093 -e KAFKA_BROKER_ID=2 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=10.10.0.0:2181 -e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://10.10.0.0:9093 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9093 -t bitnami/kafka

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    创建两个kafka公用的topic:

    /opt/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.160.32.28:9093 --topic kafkatesttopic1

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    发送消息：

    /opt/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.160.32.28:9093 --topic kafkatesttopic1

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    消费消息 ：

    /opt/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 10.160.32.28:9093 --topic kafkatesttopic1 --from-beginning

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    docker 内部配置集群kafka搭建

    1.文件目录

    -根目录
    -dockerData 目录
        -kafka-jiqun 目录
            -docker-compose.yaml 集群启动配置文件
            -start.sh 启动器
            -stop.sh  停止删除器  


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    2.编辑文件docker-compose.yaml 根据你的情况进行修改 主要是-目录-ip-端口

    针对一个zookeeper情况：
*********************************************************************************
version: "3"

services:
  zookeeper:
    image: zookeeper
    build:
      context: ./
    container_name: zookeeper-jiqun
    ports:
      - 2182:2181
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/data:/data
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/datalog:/datalog
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/logs:/logs
    restart: always

  kafka_node_0:
    depends_on:
      - zookeeper
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-0
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9093
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9093
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9093:9093
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_0:/kafka
    restart: unless-stopped

  kafka_node_1:
    depends_on:
      - kafka_node_0
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-1
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9094
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9094
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9094:9094
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_1:/kafka
    restart: unless-stopped

  kafka_node_2:
    depends_on:
      - kafka_node_1
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-2
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 2
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9095
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9095
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9095:9095
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_2:/kafka
    restart: unless-stopped
*********************************************************************************
   

针对多个zookeeper：
********************************************************************************* 
version: "3"
services:
  zookeeper-node-0:
    image: zookeeper
    build:
      context: ./
    container_name: zookeeper-node-0
    ports:
      - 2182:2181
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-0/data:/data
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-0/datalog:/datalog
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-0/logs:/logs
    restart: always
  zookeeper-node-1:
    image: zookeeper
    build:
      context: ./
    container_name: zookeeper-node-1
    ports:
      - 2183:2181
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-1/data:/data
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-1/datalog:/datalog
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-1/logs:/logs
    restart: always
  zookeeper-node-2:
    image: zookeeper
    build:
      context: ./
    container_name: zookeeper-node-2
    ports:
      - 2184:2181
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-2/data:/data
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-2/datalog:/datalog
      - /dockerData/kafka-jiqun/zookeeper/zookeeper-node-2/logs:/logs
    restart: always

  kafka_node_0:
    depends_on:
      - zookeeper-node-0
      - zookeeper-node-1
      - zookeeper-node-2
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-0
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182,192.168.19.132:2183,192.168.19.132:2184
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9093
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9093
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9093:9093
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_0:/kafka
    restart: unless-stopped

  kafka_node_1:
    depends_on:
      - kafka_node_0
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-1
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 1
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182,192.168.19.132:2183,192.168.19.132:2184
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9094
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9094
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9094:9094
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_1:/kafka
    restart: unless-stopped

  kafka_node_2:
    depends_on:
      - kafka_node_1
    build:
      context: ./
    container_name: kafka-node-2
    image: wurstmeister/kafka
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 2
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: 192.168.19.132:2182,192.168.19.132:2183,192.168.19.132:2184
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.19.132:9095
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9095
      KAFKA_NUM_PARTITIONS: 3
      KAFKA_DEFAULT_REPLICATION_FACTOR: 2
    ports:
      - 9095:9095
    volumes:
      - /dockerData/kafka-jiqun/kafka/node_2:/kafka
    restart: unless-stopped
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    3.编辑start.sh启动器 这个不谢也没事就是不断的得写里面的命令

    #! /bin/bash
sudo docker-compose up -d


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    4.编辑stop.sh停止-移除器 这个不谢也没事就是不断的得写里面的命令

    针对一个zookeeper的情况：
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#！/bin/bash
sudo docker stop kafka-node-0
sudo docker stop kafka-node-1
sudo docker stop kafka-node-2
sudo docker stop zookeeper-jiqun
sudo docker rm -f kafka-node-0
sudo docker rm -f kafka-node-1
sudo docker rm -f kafka-node-2
sudo docker rm -f zookeeper-jiqun
***************************************************
针对多个zookeeper的情况：
***************************************************
#！/bin/bash
sudo docker stop kafka-node-0
sudo docker stop kafka-node-1
sudo docker stop kafka-node-2
sudo docker stop zookeeper-node-0
sudo docker stop zookeeper-node-1
sudo docker stop zookeeper-node-2
sudo docker rm -f kafka-node-0
sudo docker rm -f kafka-node-1
sudo docker rm -f kafka-node-2
sudo docker rm -f zookeeper-node-0
sudo docker rm -f zookeeper-node-1
sudo docker rm -f zookeeper-node-2
***************************************************

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    5.检查docker-componse 是否存在

    命令：
sudo docker-compose --version

如果没有进行以下操作
安装docker-componse：
sudo  wget https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.0-rc3/docker-compose-Linux-x86_64

移动：
sudo  mv docker-compose-Linux-x86_64 /usr/local/bin/docker-compose

授权：
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

执行：
sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose

验证：
sudo docker-compose --version

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    6.上述没有问题 启动集群

    命令：
sudo  bash start.sh

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    7.上述没有问题 停止集群

    命令：
sudo  bash stop.sh

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    3、python连接kafka的简单实现

    Python 接 Kafka 的标准库，kafka-python 和 pykafka。kafka-python 使用的人多是比较成熟的库，kafka-python 并没有zk的支持。pykafka 是 Samsa 的升级版本，使用 samsa 连接zookeeper，生产者直接连接 kafka 服务器列表，消费者才用zookeeper。

    Python 连接 Kafka 简单实现

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