kafka全操作精讲

kafka基本操作

如下是在${KAFKA_HOME}/bin/目录下所有kafka自带脚本

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启动关闭kafka集群

我用的Ambari进行管理，如果是自己搭建的全分布集群，则可以用如下kafka-cluster-start.sh或kafka-cluster-stop.sh脚本进行所有brokers启动关闭，实际上就是循环所有broker执行kafka-server-start/stop.sh脚本

#启动 Kafka 集群的脚本代码 kafka-cluster-start.sh
#!/bin/bash
 
brokers="server-1 server-2 server-3"
KAFKA_HOME="/usr/local/software/kafka/kafka_2.11-1.1.0"
 
echo "INFO:Begin to start kafka cluster..."
 
for broker in $brokers
do
    echo "INFO:Start kafka on ${broker} ..."
    ssh ${broker} -C "source /etc/profile; sh ${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties"
    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "INFO:[${broker}] Start successfully"
    fi
done
 
echo "INFO:Kafka cluster starts successfully"

#关闭 Kafka 集群的脚本代码   kafka-cluster-stop.sh
#!/bin/bash

brokers="server-1 server-2 server-3"
KAFKA_HOME="/usr/local/software/kafka/kafka_2.11-1.1.0"

echo "INFO:Begin to shutdown kafka cluster..."

for broker in $brokers
do
    echo "INFO:Shutdown kafka on ${broker} ..."
    ssh ${broker} -C "${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh"
    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "INFO:[${broker}] Shutdown completed"
    fi
done

echo "INFO:Kafka cluster Shutdown completed"

解析：ssh登陆$brokers中的所有节点，并执行每一个节点中的${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh脚本或者${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
注意：将此脚本（kafka-cluster-start.sh或者kafka-cluster-stop.sh）放在任意一个节点。并给该文件赋权

chmod +x kafka-cluster-start.sh   #授予可执行权限
chmod +x kafka-cluster-stop.sh    #授予可执行权限

当然你也可以一个一个节点的启动

注意：可以看到，启动时必须注意后面要加上server.properties配置文件的路径
kafka-server-start.sh -daemon ../conifg/server.properties

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查看KafkaServer启动日志

kafka首次启动成功后会在${KAFKA_HOME}/logs目录下创建相应的日志文件，如下表所示。
同时会在$log.dir目录下创建相应的文件

cd $KAFKA_HOME/logs
tailf server.log

登陆ZK客户端查看目录结构
$ZOOKEEPER_HOME/bin/zkCli.sh -server
ls /
ls /brokers
ls /brokers/ids ##查看全部的Kafka代理节点 broker_id

在kafka启动前只有一个zookeeper目录节点，Kafka启动后目录节点如下

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查看Kafka的日志存放目录及格式

Segment 是kafka文件存储的最小单位
segment日志存放目录查看方法如下
cat ${KAFAK_HOME}/config/server.properties
搜索log.dirs参数

进入到日志目录查看

可以看到，在当前kafka broker的文件存储中，一个topic下有多个不同的Partition文件mytopic2-0，mytopic2-1等6个分区对应副本在此broker中，每个partition文件都为一个目录，而每一个目录又被平均分配成多个大小相等的Segment File（其实就是index,log,timeindex）中，Segment File 包括一个日志数据文件和两个索引文件(偏移量索引文件和消息时间戳索引文件)。

Segment文件命名的规则如下：
Partition全局的第一个Segment从0开始，后续每个Segment文件名为上一个Segment文件最后一条消息的offset值。数值最大为64位long型，19位数字字符长度，没有数字用0填充。

• log文件相关

可以用kafka-run-class.sh脚本（底下有说）查看log文件

• index文件存储
  index 文件是二进制存储的，每条索引都记录了消息的相对offset和在文件中的物理位置。这里的相对offset和log文件里的offset不同，相对offset是每个segment都从1开始的，而绝对offset在整个partition中都是唯一的。

  查看index文件也看底下kafka-run-class.sh脚本使用里有说，2.0版本后支持查看index文件

• segment分段策略

• 日志刷新策略

Kafka的日志实际上是开始是在缓存中的（linux页缓存），然后根据一定策略定期一批一批写入到日志文件中去，以提高吞吐量.

kafka-topic.sh --help

bin/kafka-topics.sh --help
查看帮助信息,所有参数列举

kafka-topic.sh --create

kafka-topics.sh --create
创建Topic有两种方式
第一种：不指定topic
如果设置了auto.create.topic.enable=true,那么当生产者向一个未创建的主题发送消息时，会自动创建一个拥有${num.partitions}个分区和${default.replication.factor}个副本的主题

第二种：脚本命令创建，指定zookeeper的namespace,主题名称，副本数，分区数

bin/kafka-topics.sh --create \
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 --topic name --replication-factor 2 \
--partitions 3 

bin/kafka-topics.sh --create --topic test0 \
--zookeeper 192.168.187.146:2181 \
--config max.message.bytes=12800000 --config flush.messages=1 \
--partitions 5 --replication-factor 1

--create： 指定创建topic动作
--topic：指定新建topic的名称
–zookeeper： 指定kafka连接zk的连接url，该值和server.properties文件中的配置项{zookeeper.connect}一样，这里并不要求传递所有的连接地址，为了容错，建议多个Zookeeper节点的集群至少传递两个Zookeeper的连接配置
–config：指定当前topic上有效的参数值，参数列表参考文档为:
http://kafka.apachecn.org/documentation.html#topicconfigs
--partitions：指定当前创建的kafka分区数量，默认为1个。分区时Kafka并行处理的基本单位，分区越多一定程度上会提升消息处理的吞吐量，然而Kafka消息是以追加的方式存储在文件中的，分区越多，打开的文件句柄也就更多，会带来一定开销
--replication-factor：指定每个分区的复制因子个数，默认1个。副本数<=节点数

注意：创建过后会在${log.dir}目录下生成相应的分区文件目录，形式为主题名称+分区号。如下

注意：同时登陆zk客户端查看所创建主题的元数据信息如下：

上面gaofengTest主题为2分区，两个分区都是单副本，都在broker_id为1001的节点上

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kafka-topics.sh --list

bin/kafka-topics.sh --list \
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181

list命令罗列所有主题名称

kafka-topics.sh --describe

kafka-topics.sh --describe
bin/kafka-topics.sh --zookeeper host-10-1-236-82:2181,\
host-10-1-236-83:2181,host-10-1-236-84:2181 --describe \
--topic gaofengTest

如果查看全部topic则不指定topic
查看topic为zhaoyim01的主题

第一行：主题名称、分区总数、副本总数、创建主题通过config参数所设置的配置。
第二行：按照主题分区编号排序，展示每个分区的leader副本节点，副本列表AR以及ISR列表信息
注意：AR=ISR+OSR
AR：分区中所有的副本统称为AR（assigned replicas）
ISR：所有与leader副本保持一定程度同步的副本（包括leader副本在内）组成 ISR (In Sync Replicas)，因此 ISR 是 AR 中的一个子集
OSR：滞后的replicas，follower副本同步时间大于同步所能容忍的最大时间即滞后，则follower副本被leader副本从ISR中剔除，到OSR中了

follower 进入 ISR 列表条件
能够进入 ISR 列表中的条件是可以进行参数配置的：
replica.lag.time.max.ms 默认值：10000，单位为：毫秒

该配置表示如果一个 follower 在有一个时间窗口内（默认值为 10 秒）没有发送任意 fetch 请求，leader 就会把这个 follower 从 ISR（in-sync replicas）移除，并存入 OSR 集合。
Kafka 0.9.0.0版本后移除了replica.lag.max.messages参数，只保留了replica.lag.time.max.ms作为ISR中副本管理的参数了，但是HDP（如下图）中看到并没有移除，比较奇怪，未进行深入研究

查看正在同步的主题（describe与under-replicated-partitions命令组合使用）
运维的同学需要注意如下这个操作

bin/kafka-topics.sh --describe \
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--under-replicated-partitions

#查看处于（under replicated）状态的主题

同样的上面的命令可以指定--topics查询
处于（under replicated）状态的主题可能正在进行同步操作，也有可能同步发生异常即ISR<AR,对于该命令查询到的分区要重点监控，因为这意味着可能集群中某个代理已失效或者同步速度减慢

查看没有Leader的分区（describe与unavailable-partitions组合使用）

bin/kafka-topics.sh --describe \
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--unavailable-partitions
#查看处于unavailable-partitions状态的分区

查看主题覆盖的配置（describe 与topics-with-overrides组合使用）

bin/kafka-topics.sh --describe \
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--topics-with-overrides
--topic gaofengTest
#查看主题所覆盖的配置

输出信息如下：
Topic:config-test PartitionCount:3 ReplicationFactor:2 Configs:max.message.bytes=404800

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kafka-topics.sh --alter

可以修改主题级别的配置、增加主题分区、修改副本分配方案、修改主题Offset等

修改主题级别配置（alter与config组合使用）
修改gaofengTest主题的max.message.bytes配置使其值为204800
注意：该操作会有警告，提示你该命令已过期，这是因为alter与config组合使用的方式在未来的版本中将不再支持，我在0.10.1.1版本中测试就会返回警告信息。虽然这种操作方式已经过期，但是未被移除

bin/kafka-topics.sh --alter 
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--topic gaofengTest \
--config max.message.bytes=204800
#增加max.message.bytes=204800配置

不过还是推荐使用kafka-configs.sh

bin/kafka-topics.sh --alter 
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--topic gaofengTest \
--config segment.bytes=209715200

#增加segment.bytes=209715200配置

–delete-config删除配置项如下

bin/kafka-topics.sh --alter 
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--topic gaofengTest \
--delete-config segment.bytes
#删除segment.bytes=209715200配置

增加分区
kafka并不支持减少分区的操作，我们只能为一个主题增加分区,如下partitions由3个增加到5个，直接配置–partitions 5即可

bin/kafka-topics.sh --alter 
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 \
--topic gaofengTest \
--partitions 5
#为一个主题增加分区,partitions由3个增加到5个

命令执行成功后，查看${log.dir}目录下所分配的分区目录文件均已完成创建
并且同时登陆ZK客户端，查看分区元数据信息显示，主题gaofengTest的分区数已经增加到5个，同时个分区副本进行了重新分配

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Kafka-console-producer.sh

生产者终端模拟如下

./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list \
192.168.1.1:6667 \
--topic gaofengTest

生产者模拟可添加如下参数
--property parse.key=true #指定每条消息包含有key
例如生产者输入gaofeng 123
消费者获取数据为123
--property key.separator='|' #修改key后面的分隔符
例如生产者输入gaofeng|123
消费者获取数据为123
查看某个主题各分区对应偏移量

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list \
host-10-1-236-82:6667,host-10-1-236-83:6667,host-10-1-236-84:6667 \
--topic gaofengTest --time -1

上述命令也可以指定–partitions参数来指定一个或者多个分区，用逗号分隔，若不指定分区则默认查看所有分区
--time -1
time参数表示查看在指定时间之前的数据，支持-1（latest)，-2(earliest)两个时间选项，默认取值为-1 ,-1查询偏移量最大值，-2查询偏移量最小值

创建主题
先前说过若不指定topic可以创建主题，就可以用这个脚本创建

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list \
host-10-1-236-82:6667,host-10-1-236-83:6667,host-10-1-236-84:6667 \
--topic nullTopic

输入上述命令后生产者启动成功，发布消息报WARN日志，提示
WARN Error while fetching metadata with correlation id 0 : {nullTopic=LEADER_NOT_AVAILABLE} (org.apache.kafka.clients.NetworkClient)
警告信息产生的同时就会创建一个新主题nullTopic，该主题有${num.partitions}个分区和${default.replication.factor}个副本。list看出有一个新的主题产生了
这时候继续发布消息，消费者就可以订阅到消息啦

kafka-run-class.sh

查看消息
Kafka生产的消息以二进制的形式存在文件中，为了方便查看消息内容，Kafka提供了一个查看日志文件的工具类kafka.tools.DumpLogSegments.通过kafka-run-class.sh脚本，可以直接在终端运行该工具类。例如，查看主题gaofengTest相应分区下的日志文件如下图，

执行命令如下：

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments \
--files /data/kafka-logs/gaofengTest-2/00000000000000000000.log \
--print-data-log

2.0 中可以使用 kafka-dump-log.sh 查 看.index 文件
bin/kafka-dump-log.sh --files ./00000000000000000000.index

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查看主题每个分区偏移量

./bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --topic test 
test:0:1522
test:1:1020
test:2:1258

查看主题指定分区偏移量

bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --topic hive-mdatabase-hostsltable --time -1 --broker-list node86:9092 --partitions 0
注： time为-1时表示最大值，time为-2时表示最小值

kafka-verifiable-producer.sh

生成测试数据的脚本，该脚本用于向指定主题发送自增整形数字消息，执行以下命令生成1kw条数据

./bin/kafka-verifiable-producer.sh --broker-list server1:6667,server2:6667,server3:6667 --max-message 10000000 --topic test

10w条执行结果如下

不过设置了1kw条报错
{"exception":"class org.apache.kafka.common.errors.TimeoutException","time_ms":1593425797330,"name":"producer_send_error","topic":"test06291","message":"Expiring 409 record(s) for test06291-0 due to 30133 ms has passed since last append","value":"260070","key":null}

kafka-reassign-partitions.sh

重分配脚本
此脚本用于

• 分区迁移，broker扩容后的topic分区迁移
• 增加减少replica
• 重新分配partition

分成三步
–generate 生成分区重分配计划

–execute 执行分区重分配计划

–verify 验证分区充重配计划
步骤可以参考
https://blog.csdn.net/hjtlovelife/article/details/81263168

其实实际上就是执行一个json file，从而改变topic --describe出来的分区以及replica内容

• 分区迁移，broker扩容后的topic分区迁移
• 增加减少replica
• 重新分配partition

我通常都是直接不generate自动生成json文件，而是自己手写这个json file

创建increase-replication-factor.json文件后执行
文件格式如下
replicas扩容

{
   "version":1,
"partitions":[
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":0,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":1,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":2,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":3,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":4,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":5,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":6,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":7,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":8,"replicas":[1001,1002]},
{
   "topic":"__consumer_offsets","partition":9,"replicas":[1001,1002]}
]}

指定replicas的value值

bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper host-10-1-236-82:2181,\
host-10-1-236-83:2181,host-10-1-236-84:2181 \
--reassignment-json-file increase-replication-factor.json --execute

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监控消费者-订阅消息

旧版本
bin/kafka-console-consumer.sh 
--zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,\
host-10-1-236-84:2181 --topic test006 --from-beginning

新版本
./bin/kafka-console-consumer.sh  --bootstrap-server 10.1.234.39:6667 --topic gaofengTest --from-beginning

---

监控生产者-模拟发布消息

 bin/kafka-console-producer.sh --broker-list host-10-1-236-82:6667,\
 host-10-1-236-83:6667,host-10-1-236-84:6667 --topic gaofengTest

生产者性能测试

bin/kafka-producer-perf-test.sh --num-records 1000000 \
--record-size 1000 --topic producer-perf-test throughput 1000000 \
--producer-props bootstrap.servers=server1:9092,server2:9092 acks=all

测试结果输出如下

1000000 records sent,237812.128419 records/sec (226.80MB/sec),
105.50ms avg latency,340.00ms max latency,
101 ms 50th,223 ms 95th,238 ms 99th,240 ms 99.th

测试输出结果个字段说明如下

消费者性能测试

kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list server1:9092,server2:9092,server3:9092 --threads 5 --message 1000000 --message-size 1000 --num-fetch-threads 2 --group consumer-perf-test --new-consumer

测试结果如下

start,time, end.time,data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
2020-5-13 11:22:33:412, 2020-5-13 11:22:34:002, 953.9422, 166.9251, 1000304, 175023.1243

测试结果共展示了6列信息，依次为运行时间、结束时间、消费的消息总量（单位为MB）、按消费总量统计的吞吐量（单位为MB/s）、消费的消息总条数、按消息总数统计的吞吐量

查看所有消费组名称

kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server server1:9092,server2:9092 --list --new-consumer
解读：
list参数返回与启动方式对应的所有消费组
即，若是以参数zookeeper方式启动的，则返回的是老版本的消费者对应的消费组信息，否则返回新版本的消费者（–bootstrap-server方式启动）对应的消费组信息
执行结果如下

查看某个消费组消费情况

./bin/kafka-consumer-groups.sh --zookeeper host-10-1-236-82:2181,host-10-1-236-83:2181,host-10-1-236-84:2181 --describe --group test-consumer-group
执行结果如下

解读：注意参数是–bootstrap-server还是–zookeeper，不同的参数查询新老消费组，前者查询新消费组，后者查询旧消费组

Kafka脑图

转载：https://blog.csdn.net/qq_37865420/article/details/105538339