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下载
http://kafka.apache.org/downloads.html
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.11.0.0/kafka_2.11-0.11.0.0.tgz
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/config# vim server.properties
broker.id=2 每个节点不同
log.retention.hours=168
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880
zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181
复制到其它节点
注意要事先在zk中创建/kafka节点，否则会报出错误：java.lang.IllegalArgumentException: Path length must be > 0
root@master:/usr/local/zookeeper-3.4.9# bin/zkCli.sh -server master
[zk: master(CONNECTED) 7] create /kafka ''
Created /kafka
[zk: master(CONNECTED) 8] ls /
[cluster, controller, controller_epoch, brokers, zookeeper, kafka, admin, isr_change_notification, consumers, latest_producer_id_block, config]
[zk: master(CONNECTED) 9] ls /kafka
[]
以守护进程方式启动kafka
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
创建topic：
root@slave2:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Created topic "test".
列出所有topic：
root@slave2:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper master:2181
test
发送消息
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic test
>this is a message
>this is ant^H message
消费消息
root@slave1:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper master:2181 --topic test --from-beginning
Using the ConsoleConsumer with old consumer is deprecated and will be removed in a future major release. Consider using the new consumer by passing [bootstrap-server] instead of [zookeeper].
this is a message
this is an message
查看集群状态信息
root@slave1:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper slave1:2181 --topic my-replicated-topic
Topic:my-replicated-topic PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: my-replicated-topic Partition: 0 Leader: 3 Replicas: 1,3,2 Isr: 3,2
安装kafka-manager
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# git clone https://github.com/yahoo/kafka-manager
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager# cd kafka-manager/
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager# ./sbt clean dist
[success] Total time: 3453 s, completed Aug 7, 2017 8:48:15 PM
打包好的文件存在
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager/target/universal# ls
kafka-manager-1.3.3.12.zip tmp
修改kafka-manager配置文件
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# vim conf/application.conf
kafka-manager.zkhosts="192.168.117.243:2181,192.168.117.45:2181,192.168.117.242:2181"
启动kafka-manager
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf
推荐启动方式：
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# nohup bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf -Dhttp.port=7778 &
登录kafka manager:
http://192.168.117.243:7778/
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# netstat -antlup | grep 7778
tcp6 0 0 :::7778 :::* LISTEN 100620/java
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# bin/kafka-manager -Dconfig.file=conf/application.conf
This application is already running (Or delete /usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12/RUNNING_PID file).
停止kafka-manager
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0/kafka-manager-1.3.3.12# rm RUNNING_PID
root@master:/usr/local/kafka_2.11-0.11.0.0# cd kafka-manager-1.0-SNAPSHOT/
生产服务器配置
# Replication configurations
num.replica.fetchers=4
replica.fetch.max.bytes=1048576
replica.fetch.wait.max.ms=500
replica.high.watermark.checkpoint.interval.ms=5000
replica.socket.timeout.ms=30000
replica.socket.receive.buffer.bytes=65536
replica.lag.time.max.ms=10000
replica.lag.max.messages=4000
controller.socket.timeout.ms=30000
controller.message.queue.size=10
# Log configuration
num.partitions=8
message.max.bytes=1000000
auto.create.topics.enable=true
log.index.interval.bytes=4096
log.index.size.max.bytes=10485760
log.retention.hours=168
log.flush.interval.ms=10000
log.flush.interval.messages=20000
log.flush.scheduler.interval.ms=2000
log.roll.hours=168
log.retention.check.interval.ms=300000
log.segment.bytes=1073741824
# ZK configuration
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
zookeeper.sync.time.ms=2000
# Socket server configuration
num.io.threads=8
num.network.threads=8
socket.request.max.bytes=104857600
socket.receive.buffer.bytes=1048576
socket.send.buffer.bytes=1048576
queued.max.requests=16
fetch.purgatory.purge.interval.requests=100
producer.purgatory.purge.interval.requests=100
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅的消息队列系统，原本开发自LinkedIn，用作LinkedIn的活动流（ActivityStream）和运营数据处理管道（Pipeline）的基础。现在它已被多家不同类型的公司作为多种类型的数据管道和消息系统使用。
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker[5]
Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）
Partition
Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.（一般为kafka节点数cpu的总核数）
Producer
负责发布消息到Kafka broker
Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。
Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）。
可扩展
在不需要下线的情况下进行扩容
数据流分区(partition)存储在多个机器上
高性能
单个broker就能服务上千客户端
单个broker每秒种读/写可达每秒几百兆字节
多个brokers组成的集群将达到非常强的吞吐能力
性能稳定，无论数据多大
Kafka在底层摒弃了Java堆缓存机制，采用了操作系统级别的页缓存，同时将随机写操作改为顺序写，再结合Zero-Copy的特性极大地改善了IO性能。
持久存储
存储在磁盘上
冗余备份到其他服务器上以防止丢失
一个topic对应一种消息格式，因此消息用topic分类
一个topic代表的消息有1个或者多个patition(s)组成
一个partition中
一个partition应该存放在一到多个server上
一个server为leader
其他servers为followers
leader需要接受读写请求
followers仅作冗余备份
leader出现故障，会自动选举一个follower作为leader，保证服务不中断
每个server都可能扮演一些partitions的leader和其它partitions的follower角色，这样整个集群就会达到负载均衡的效果
如果只有一个server，就没有冗余备份，是单机而不是集群
如果有多个server
producer将消息写入kafka
写入要指定topic和partition
消息如何分到不同的partition，算法由producer指定
consumer读取消息并作处理
consumer group
可以按照partition的数目进行并发处理
每个partition都只有一个consumer读取，因而保证了消息被处理的顺序是按照partition的存放顺序进行，注意这个顺序受到producer存放消息的算法影响
这个概念的引入为了支持两种场景：每条消息分发一个消费者，每条消息广播给所有消费者
多个consumer group订阅一个topic，该topci的消息广播给所有consumer group
一条消息发送到一个consumer group后，只能由该group的一个consumer接收和使用
一个group中的每个consumer对应一个partition可以带来如下好处
一个Consumer可以有多个线程进行消费，线程数应不多于topic的partition数，因为对于一个包含一或多消费线程的consumer group来说，一个partition只能分给其中的一个消费线程消费，且让尽可能多的线程能分配到partition（不过实际上真正去消费的线程及线程数还是由线程池的调度机制来决定）。这样如果线程数比partition数多，那么单射分配也会有多出的线程，它们就不会消费到任何一个partition的数据而空转耗资源 。
如果consumer从多个partition读到数据，不保证数据间的顺序性，kafka只保证在一个partition上数据是有序的，但多个partition，根据你读的顺序会有不同
增减consumer，broker，partition会导致rebalance，所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化
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