kafka安装

1、安装JDK

yum install java-1.8.0-openjdk* -y

2、安装zookeeper

wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
cd  apache-zookeeper-3.5.8-bin
cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

# 启动zookeeper
bin/zkServer.sh start
bin/zkCli.sh 
ls /            #查看zk的根目录相关节点

3、安装kafaka

下载2.4.1 release版本，并解压：

wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.4.1/kafka_2.11-2.4.1.tgz  # 2.11是scala的版本，2.4.1是kafka的版本
tar -xzf kafka_2.11-2.4.1.tgz
cd kafka_2.11-2.4.1

修改配置

修改配置文件config/server.properties:

#broker.id属性在kafka集群中必须要是唯一
broker.id=0
#kafka部署的机器ip和提供服务的端口号
listeners=PLAINTEXT://192.168.65.60:9092   
#kafka的消息存储文件
log.dir=/usr/local/data/kafka-logs
#kafka连接zookeeper的地址
zookeeper.connect=192.168.65.60:2181

启动服务

现在来启动kafka服务：
启动脚本语法：kafka-server-start.sh [-daemon] server.properties
可以看到，server.properties的配置路径是一个强制的参数，-daemon表示以后台进程运行，否则ssh客户端退出后，就会停止服务。(注意，在启动kafka时会使用linux主机名关联的ip地址，所以需要把主机名和
linux的ip映射配置到本地host里，用vim /etc/hosts)


# 启动kafka，运行日志在logs目录的server.log文件里
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties   #后台启动，不会打印日志到控制台
或者用
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

# 我们进入zookeeper目录通过zookeeper客户端查看下zookeeper的目录树
bin/zkCli.sh 
ls /        #查看zk的根目录kafka相关节点
ls /brokers/ids    #查看kafka节点

# 停止kafka
bin/kafka-server-stop.sh

server.properties核心配置详解：

Property	Default	Description
broker.id	0	每个broker都可以用一个唯一的非负整数id进行标识；这个id可以作为broker的“名字”，你可以选择任意你喜欢的数字作为id，只要id是唯一的即可。
log.dirs	/tmp/kafka-logs	kafka存放数据的路径。这个路径并不是唯一的，可以是多个，路径之间只需要使用逗号分隔即可；每当创建新partition时，都会选择在包含最少partitions的路径下进行。
listeners	PLAINTEXT://192.168.65.60:9092	server接受客户端连接的端口，ip配置kafka本机ip即可
zookeeper.connect	localhost:2181	zooKeeper连接字符串的格式为：hostname:port，此处hostname和port分别是ZooKeeper集群中某个节点的host和port；zookeeper如果是集群，连接方式为 hostname1:port1, hostname2:port2, hostname3:port3
log.retention.hours	168	每个日志文件删除之前保存的时间。默认数据保存时间对所有topic都一样。
num.partitions	1	创建topic的默认分区数
default.replication.factor	1	自动创建topic的默认副本数量，建议设置为大于等于2
min.insync.replicas	1	当producer设置acks为-1时，min.insync.replicas指定replicas的最小数目（必须确认每一个repica的写数据都是成功的），如果这个数目没有达到，producer发送消息会产生异常
delete.topic.enable	false	是否允许删除主题

 

创建主题

现在我们来创建一个名字为“test”的Topic，这个topic只有一个partition，并且备份因子也设置为1：

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.10.5:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

现在我们可以通过以下命令来查看kafka中目前存在的topic

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.65.60:2181


除了我们通过手工的方式创建Topic，当producer发布一个消息到某个指定的Topic，这个Topic如果不存在，就自动创建。

删除主题

bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper 192.168.65.60:2181

发送消息

kafka自带了一个producer命令客户端，可以从本地文件中读取内容，或者我们也可以以命令行中直接输入内容，并将这些内容以消息的形式发送到kafka集群中。在默认情况下，每一个行会被当做成一个独立的消息。
首先我们要运行发布消息的脚本，然后在命令中输入要发送的消息的内容：

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.65.60:9092 --topic test 
>this is a msg
>this is a another msg 

消费消息

对于consumer，kafka同样也携带了一个命令行客户端，会将获取到内容在命令中进行输出，默认是消费最新的消息：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --topic test   

如果想要消费之前的消息可以通过--from-beginning参数指定，如下命令：

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --from-beginning --topic test 

如果你是通过不同的终端窗口来运行以上的命令，你将会看到在producer终端输入的内容，很快就会在consumer的终端窗口上显示出来。
以上所有的命令都有一些附加的选项；当我们不携带任何参数运行命令的时候，将会显示出这个命令的详细用法。

消费多主题

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --whitelist "test|test-2"

单播消费

一条消息只能被某一个消费者消费的模式，类似queue模式，只需让所有消费者在同一个消费组里即可
分别在两个客户端执行如下消费命令，然后往主题里发送消息，结果只有一个客户端能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092  --consumer-property group.id=testGroup --topic test 

多播消费

一条消息能被多个消费者消费的模式，类似publish-subscribe模式费，针对Kafka同一条消息只能被同一个消费组下的某一个消费者消费的特性，要实现多播只要保证这些消费者属于不同的消费组即可。
我们再增加一个消费者，该消费者属于testGroup-2消费组，结果两个客户端都能收到消息

bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --consumer-property group.id=testGroup-2 --topic test 

查看消费组名

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --list 

查看消费组的消费偏移量

bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.65.60:9092 --describe --group testGroup

current-offset：当前消费组的已消费偏移量
log-end-offset：主题对应分区消息的结束偏移量(HW)
lag：当前消费组未消费的消息数