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参考site:http://kafka.apache.org/documentation.html#impl_zookeeper

1、zookeeper客户端相关命令

在确保zookeeper服务启动状态下,通过 bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181 该命令来连接客户端

 

简单操作如下:

  1. 显示根目录下、文件: ls /  使用 ls 命令来查看当前 ZooKeeper 中所包含的内容

  2. 显示根目录下、文件: ls2 / 查看当前节点数据并能看到更新次数等数据

  3. 创建文件,并设置初始内容: create /zk "test" 创建一个新的 znode节点“ zk ”以及与它关联的字符串

  4. 获取文件内容: get /zk 确认 znode 是否包含我们所创建的字符串

  5. 修改文件内容: set /zk "zkbak" 对 zk 所关联的字符串进行设置

  6. 删除文件: delete /zk 将刚才创建的 znode 删除

  7. 退出客户端: quit

  8. 帮助命令: help 

 

2、topic注册信息

/brokers/topics/[topic] :

 

存储某个topic的partitions所有分配信息

Schema:
{
    "version": "版本编号目前固定为数字1",
    "partitions": {
        "partitionId编号": [
            同步副本组brokerId列表
        ],
        "partitionId编号": [
            同步副本组brokerId列表
        ],
        .......
    }
}
Example:
{
    "version": 1,
    "partitions": {
	"0":[0,1,2]
     }
}

如下图:

 

 

3.partition状态信息

 

/brokers/topics/[topic]/partitions/[0...N]  其中[0..N]表示partition索引号

 

/brokers/topics/[topic]/partitions/[partitionId]/state

 

Schema:
{
    "controller_epoch": 表示kafka集群中的中央控制器选举次数,
    "leader": 表示该partition选举leader的brokerId,
    "version": 版本编号默认为1,
    "leader_epoch": 该partition leader选举次数,
    "isr": [同步副本组brokerId列表]
}
 
Example:
{
    "controller_epoch":20,
    "leader":0,
    "version":1,
    "leader_epoch":0,
    "isr":[0,1,2]
}

 

如图:

 

 

4. broker注册信息

 

/brokers/ids/[0...N]                

 

每个broker的配置文件中都需要指定一个数字类型的id(全局不可重复),此节点为临时znode(EPHEMERAL)

 

Schema:
{
    "jmx_port": jmx端口号,
    "timestamp": kafka broker初始启动时的时间戳,
    "host": 主机名或ip地址,
    "version": 版本编号默认为1,
    "port": kafka broker的服务端端口号,由server.properties中参数port确定
}
 
Example:
{
    "jmx_port":1,
    "timestamp":"1452068227537",
    "host":"h1",
    "version":1,
    "port":9092
}

 

如图:

 

 

 

5. controller epoch

 

/controller_epoch -> int (epoch)   

 

此值为一个数字,kafka集群中第一个broker第一次启动时为1,以后只要集群中center controller中央控制器所在broker变更或挂掉,就会重新选举新的center controller,每次center controller变更controller_epoch值就会 + 1; 

如图:

 

 

6. controller注册信息

/controller -> int (broker id of the controller)  存储center controller中央控制器所在kafka broker的信息

Schema:
{
    "version": 版本编号默认为1,
    "brokerid": kafka集群中broker唯一编号,
    "timestamp": kafka broker中央控制器变更时的时间戳
}
 
Example:
{
    "version":1,
    "brokerid":0,
    "timestamp":"1452068227409"
}

如图:

 

7. consumer注册信息

 

每个consumer都有一个唯一的ID(consumerId可以通过配置文件指定,也可以由系统生成),此id用来标记消费者信息.

 

/consumers/[groupId]/ids/[consumerIdString]

 

是一个临时的znode,此节点的值为请看consumerIdString产生规则,即表示此consumer目前所消费的topic + partitions列表. 

 

consumerId产生规则: 

   StringconsumerUuid = null; 
       if(config.consumerId!=null && config.consumerId){ 
           consumerUuid = consumerId; 
       }else { 
           String uuid = UUID.randomUUID() 
           consumerUuid = "%s-%d-%s".format( 
                InetAddress.getLocalHost.getHostName, System.currentTimeMillis, 
                uuid.getMostSignificantBits().toHexString.substring(0,8)); 

       } 
  String consumerIdString = config.groupId + "_" + consumerUuid;  

Schema:
{
    "version": 版本编号默认为1,
    "subscription": { //订阅topic列表
        "topic名称": consumer中topic消费者线程数
    },
    "pattern": "static",
    "timestamp": "consumer启动时的时间戳"
}
 
Example:
{
    "version":1,
    "subscription":{
        "replicatedtopic":1
    },
    "pattern":"white_list",
    "timestamp":"1452134230082"
}

 

如图:

 

 

 

8. consumer owner

/consumers/[groupId]/owners/[topic]/[partitionId] -> consumerIdString + threadId索引编号

当consumer启动时,所触发的操作:

a) 首先进行"Consumer Id注册";

b) 然后在"Consumer id 注册"节点下注册一个watch用来监听当前group中其他consumer的"退出"和"加入";只要此znode path下节点列表变更,

    都会触发此group下consumer的负载均衡.(比如一个consumer失效,那么其他consumer接管partitions).

c) 在"Broker id 注册"节点下,注册一个watch用来监听broker的存活情况;如果broker列表变更,将会触发所有的groups下的consumer重新balance.

 

 

9. consumer offset

 

/consumers/[groupId]/offsets/[topic]/[partitionId] -> long (offset)

 

用来跟踪每个consumer目前所消费的partition中最大的offset

 

此znode为持久节点,可以看出offset跟group_id有关,以表明当消费者组(consumer group)中一个消费者失效,

 

重新触发balance,其他consumer可以继续消费. 

 

 

10. topic 配置

 

/config/topics/[topic_name]

 

posted on 2016-01-13 15:22 一寸相思万千劫 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏