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kafka 集群 KRaft 模式搭建_kafka的kraft集群的配置及使用

kafka的kraft集群的配置及使用

Apache Kafka是一个开源分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用程序

Kafka 官网:https://kafka.apache.org/

Kafka 在2.8版本之后,移除了对Zookeeper的依赖,将依赖于ZooKeeper的控制器改造成了基于Kafka Raft的Quorm控制器,因此可以在不使用ZooKeeper的情况下实现集群

本文讲解 Kafka KRaft 模式集群搭建

笔者使用3台服务器,它们的 ip 分别是 192.168.3.232、192.168.2.90、192.168.2.11

目录

1、官网下载 Kafka

2、配置 Kafka

3、创建 KRaft 集群

4、启动 Kafka KRaft 集群

5、关闭 Kafka KRaft 集群

6、测试 KRaft 集群


1、官网下载 Kafka

这里笔者下载最新版3.6.0

下载完成

将kafka分别上传到3台linux

在3台服务器上分别创建 kafka 安装目录

mkdir /usr/local/kafka

在3台服务器上分别将 kafka 安装包解压到新创建的 kafka 目录

tar -xzf kafka_2.13-3.6.0.tgz -C /usr/local/kafka

2、配置 Kafka

进入配置目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0/config/kraft

编辑配置文件

vi server.properties

server.properties 配置说明

node.id 是kafka的broker节点id

controller.quorum.voters 配置的是 kafka 集群中的其他节点,kafka Controller的投票者配置,定义了一组Controller节点,其中包括它们各自的 id 和网络地址

advertised.listeners 是节点自己的监听地址

192.168.3.232 节点配置

node.id = 1

192.168.2.90 节点配置

node.id = 2

192.168.2.11节点配置

node.id = 3

3、创建 KRaft 集群

生成集群id

在任意一个节点上执行就行,笔者使用 192.168.3.232 节点

进入bin 目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0/bin

执行生成集群 id 命令

./kafka-storage.sh random-uuid

生成后保存生成的字符串    82vqfbdSTO2QzS_M0Su1Bw

然后分别在3台机器上执行下面命令

为方便执行命令,先回到 kafka安装目录

cd /usr/local/kafka/kafka_2.13-3.6.0

再执行命令,完成集群元数据配置

bin/kafka-storage.sh format -t 82vqfbdSTO2QzS_M0Su1Bw -c config/kraft/server.properties

192.168.3.232 节点

192.168.2.90 节点

192.168.2.11节点

上面命令执行完成后,开放防火墙端口

kafka 需要开放 9092 端口和 9093 端口

3台机器上分别开放 9092 和 9093 端口

查看开放端口

firewall-cmd --zone=public --list-ports

 开放9092 端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=9092/tcp --permanent

  开放9093 端口

firewall-cmd --zone=public --add-port=9093/tcp --permanent

更新防火墙规则(无需断开连接,动态添加规则)

firewall-cmd --reload

4、启动 Kafka KRaft 集群

在3台机器上分别启动

下面2个命令均可启动

bin/kafka-server-start.sh -daemon config/kraft/server.properties

bin/kafka-server-start.sh config/kraft/server.properties

笔者使用第二个启动命令 启动,效果看下图

当 3 个节点都出现 Kafka Server started,集群启动成功

5、关闭 Kafka KRaft 集群

关闭命令

bin/kafka-server-stop.sh

在 3 个节点上分别执行关闭命令

6、测试 KRaft 集群

新建 maven 项目,添加 Kafka 依赖

  1. <dependency>
  2. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  3. <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  4. <version>3.6.0</version>
  5. </dependency>

笔者新建 maven项目 kafka-learn

kafka-learn 项目 pom 文件

  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  3. xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  4. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  5. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  6. <groupId>com.wsjzzcbq</groupId>
  7. <artifactId>kafka-learn</artifactId>
  8. <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  9. <dependencies>
  10. <dependency>
  11. <groupId>org.apache.kafka</groupId>
  12. <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  13. <version>3.6.0</version>
  14. </dependency>
  15. </dependencies>
  16. <build>
  17. <plugins>
  18. <plugin>
  19. <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
  20. <configuration>
  21. <source>11</source>
  22. <target>11</target>
  23. </configuration>
  24. </plugin>
  25. </plugins>
  26. </build>
  27. </project>

新建生产者 ProducerDemo

  1. package com.wsjzzcbq;
  2. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
  3. import org.apache.kafka.clients.producer.*;
  4. import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
  5. import java.util.Properties;
  6. import java.util.concurrent.ExecutionException;
  7. /**
  8. * Demo
  9. *
  10. * @author wsjz
  11. * @date 2023/11/24
  12. */
  13. public class ProducerDemo {
  14. public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
  15. Properties properties = new Properties();
  16. //配置集群节点信息
  17. properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");
  18. //配置序列化
  19. properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class.getName());
  20. properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringSerializer.class.getName());
  21. Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);
  22. //topic 名称是demo_topic
  23. ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("demo_topic", "明月别枝惊鹊");
  24. RecordMetadata recordMetadata = producer.send(producerRecord).get();
  25. System.out.println(recordMetadata.topic());
  26. System.out.println(recordMetadata.partition());
  27. System.out.println(recordMetadata.offset());
  28. }
  29. }

新建消费者 ConsumerDemo

  1. package com.wsjzzcbq;
  2. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
  3. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
  4. import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
  5. import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
  6. import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
  7. import java.time.Duration;
  8. import java.util.Arrays;
  9. import java.util.Properties;
  10. /**
  11. * ConsumerDemo
  12. *
  13. * @author wsjz
  14. * @date 2023/11/24
  15. */
  16. public class ConsumerDemo {
  17. public static void main(String[] args) {
  18. Properties properties = new Properties();
  19. // 配置集群节点信息
  20. properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.3.232:9092,192.168.2.90:9092,192.168.2.11:9092");
  21. // 消费分组名
  22. properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "demo_group");
  23. // 序列化
  24. properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class.getName());
  25. properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class.getName());
  26. KafkaConsumer<String,String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
  27. // 消费者订阅主题
  28. consumer.subscribe(Arrays.asList("demo_topic"));
  29. while (true) {
  30. ConsumerRecords<String,String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
  31. for (ConsumerRecord<String,String> record:records) {
  32. System.out.printf("收到消息:partition=%d, offset=%d, key=%s, value=%s%n",record.partition(),
  33. record.offset(),record.key(),record.value());
  34. }
  35. }
  36. }
  37. }

运行测试

效果图

消息成功发送并成功消费

至此完

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