centos7单机安装kafka，进行生产者消费者测试

原文出处：http://www.yund.tech/zdetail.html?type=1&id=3028469704c7976aef5b824811dd3bf5  

作者：jstarseven 

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一、kafka介绍

Kafka是最初由Linkedin公司开发，是一个分布式、分区的、多副本的、多订阅者，基于zookeeper协调的分布式日志系统（也可以当做MQ系统），常见可以用于web/nginx日志、访问日志，消息服务等等，Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目。

主要应用场景是：日志收集系统和消息系统。

Kafka主要设计目标如下：

• 以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能。
• 高吞吐率。即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输。
• 支持Kafka Server间的消息分区，及分布式消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输。
• 同时支持离线数据处理和实时数据处理。
• 支持在线水平扩展

二、kafka架构图

三、kafka安装与测试

1、配置JDK环境
Kafka 使用Zookeeper 来保存相关配置信息，Kafka及Zookeeper 依赖Java 运行环境，从oracle网站下载JDK 安装包，解压安装

tar zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz
mv jdk1.8.0_171 /usr/local/java/

设置Java 环境变量：

#java 
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

2、安装kafka

下载地址：http://kafka.apache.org/downloads

cd /opt
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/2.3.0/kafka_2.11-2.3.0.tgz
tar zxvf kafka_2.11-2.3.0.tgz
mv kafka_2.11-2.3.0 /usr/local/apps/
cd /usr/local/apps/
ln -s kafka_2.11-2.3.0 kafka

3、启动测试

（1）启动Zookeeper服务

cd /usr/local/apps/kafka
#执行脚本
bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties
#查看进程
jps

（2）启动单机Kafka服务

#执行脚本
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
#查看进程
jps

（3）创建topic进行测试

#执行脚本
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

（4）查看topic列表

#执行脚本
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
输出：test

（5）生产者消息测试

#执行脚本(使用kafka-console-producer.sh 发送消息)
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

（6）消费者消息测试

#执行脚本(使用kafka-console-consumer.sh 接收消息并在终端打印)
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning

 4、单机多broker集群配置

　单机部署多个broker，不同的broker，设置不同的id、监听端口、日志目录

    cp config/server.properties config/server-1.properties 
    vim server-1.properties
    #修改：
    broker.id=1
    port=9093
    log.dir=/tmp/kafka-logs-1
    #启动Kafka服务
    bin/kafka-server-start.sh config/server-1.properties &

 5、java代码实现生产者消费者

　　（1）maven项目添加kafka依赖

<dependency>
         <groupId>org.apache.kafka</groupId>
         <artifactId>kafka-clients</artifactId>
         <version>2.3.0</version>
</dependency>

　　（2）java代码实现

package com.server.kafka;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;

import java.util.Collections;
import java.util.Properties;
import java.util.Random;


public class KafakaExecutor {

    public static String topic = "test";

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(()-> new Producer().execute()).start();
        new Thread(()-> new Consumer().execute()).start();
    }

    public static class Consumer {

        private void execute() {
            Properties p = new Properties();
            p.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.21.181:9092");
            p.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            p.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
            p.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, topic);

            KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(p);
            // 订阅消息
            kafkaConsumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

            while (true) {
                ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(100);
                for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                    System.out.println(String.format("topic:%s,offset:%d,消息:%s", //
                            record.topic(), record.offset(), record.value()));
                }
            }
        }
    }


    public static class Producer {

        private void execute() {
            Properties p = new Properties();
            //kafka地址，多个地址用逗号分割
            p.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.21.181:9092");
            p.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
            p.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
            KafkaProducer<String, String> kafkaProducer = new KafkaProducer<>(p);

            try {
                while (true) {
                    String msg = "Hello," + new Random().nextInt(100);
                    ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, msg);
                    kafkaProducer.send(record);
                    System.out.println("消息发送成功:" + msg);
                    Thread.sleep(500);
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                kafkaProducer.close();
            }
        }

    }
}

　　（3）测试结果（上面使用脚本命令执行消费者的终端也会同步输出消息数据）

 参考：https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9310684.html 

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