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【Kafka】从安装到配置再到监控，教你搭建一套sasl/scram类型的Kafka集群_kafka zk集群 scram

作者：煮酒与君饮 | 2024-08-02 22:48:34

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kafka zk集群 scram

文章目录


本文的主要内容是讲解一个4个broker，SASL/SCRAM类型的Kafka集群搭建过程。

准备工作

安装jdk

安装Zookeeper和kafka之前，需要先安装java环境，并配置环境变量，推荐Java 8。

安装zookeeper

Kafka依赖zookeeper，安装Kafka之前需要安装zk。
搭建过程参考：zookeeper搭建

安装包准备

下载安装包：

下载Kafka：http://kafka.apache.org/downloads

也可下载Confluent：https://www.confluent.io/download/#confluent-platform

confluent包含了Kafka以及其他组件，如果只需要用到Kafka的基本功能，下载Kafka即可，由于工作需要，我下载的是confluent，但是对Kafka使用的操作，都是一样的。

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 etc]# ll
total 4
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   47 Jul 19  2018 camus
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin    6 Jul 19  2018 confluent-common
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin 4096 Feb  2 18:27 kafka
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   49 Jul 19  2018 kafka-connect-elasticsearch
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   40 Jul 19  2018 kafka-connect-hdfs
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   90 Jul 19  2018 kafka-connect-jdbc
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   88 Jul 19  2018 kafka-connect-s3
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin    6 Jul 19  2018 kafka-connect-storage-common
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin   59 Jul 19  2018 kafka-rest
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin  178 Jul 19  2018 ksql
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin    6 Jul 19  2018 rest-utils
drwxr-xr-x 2 1000 pgadmin  149 Jul 19  2018 schema-registry
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 etc]# pwd
/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 etc]# 
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 etc]# 


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解压安装包：

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 cdc]# tar -zxvf confluent-4.1.2.tar.gz 
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 cdc]# cd confluent-4.1.2
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 confluent-4.1.2]# ls
bin  etc  lib  logs  README  share  src
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 confluent-4.1.2]# 

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修改配置文件

confluent对应的kafka配置文件目录：$confluent_home$/etc/kafka/server.properties

独立的kafka包对应的配置文件在：$kafka_home$/config/server.properties

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 kafka]# ll
total 84
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin  906 Jul 19  2018 connect-console-sink.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin  909 Jul 19  2018 connect-console-source.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 5994 Jul 19  2018 connect-distributed.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 5807 Jul 19  2018 connect-distributed.properties.orig
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin  883 Jul 19  2018 connect-file-sink.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin  881 Jul 19  2018 connect-file-source.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 1111 Jul 19  2018 connect-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 2917 Jul 19  2018 connect-standalone.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 2730 Jul 19  2018 connect-standalone.properties.orig
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 1221 Jul 19  2018 consumer.properties
-rw-r--r-- 1 root root     140 Feb  2 18:07 kafka_server_jaas.conf
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 4727 Jul 19  2018 log4j.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 1919 Jul 19  2018 producer.properties
-rw-r--r-- 1 root root    8377 Feb  2 17:51 server.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 1032 Jul 19  2018 tools-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 1000 pgadmin 1023 Jul 19  2018 zookeeper.properties
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 kafka]# pwd
/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 kafka]# 
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 kafka]# 

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四个broker，除了broker.id和listeners 不一样，其他都一样。

核心配置如下：

#每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正整数
broker.id=0
#Kafka服务端两种协议的监听地址，只需把IP替换为本台机器的即可
listeners=PLAINTEXT://172.24.29.128:9092,SASL_PLAINTEXT://172.24.29.128:9093 
#数据存储目录
log.dirs=/neworiental/cdc/data/kafka
#zk地址
zookeeper.connect=172.24.29.128:2181,172.24.29.129:2181,172.24.29.130:2181
#zk连接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#scram相关
sasl.enabled.mechanisms=SCRAM-SHA-256
sasl.mechanism.inter.broker.protocol=SCRAM-SHA-256
security.inter.broker.protocol=SASL_PLAINTEXT
authorizer.class.name=kafka.security.auth.SimpleAclAuthorizer
allow.everyone.if.no.acl.found=true
super.users=User:admin

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以上是核心配置，当然还有很多配置是重要的，对于Kafka优化也有很大的作用，感兴趣的可以查一查Kafka优化，后面也会有专门的文章讲解。

注意：如果是搭建一个PLAINTEXT类型的Kafka集群，每个broker修改完配置文件，依次启动即可，如果是搭建一个SASL/SCRAM类型的Kafka，还需要以下操作

创建初始用户

找到解压后对应的脚本目录，我的是在：/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/bin

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 bin]# ls
camus-config                 kafka-console-consumer            kafka-producer-perf-test    kafka-server-start               ksql-print-metrics            windows
camus-run                    kafka-console-producer            kafka-reassign-partitions   kafka-server-stop                ksql-run-class                zookeeper-security-migration
confluent                    kafka-consumer-groups             kafka-replay-log-producer   kafka-simple-consumer-shell      ksql-server-start             zookeeper-server-start
connect-distributed          kafka-consumer-offset-checker     kafka-replica-verification  kafka-streams-application-reset  ksql-server-stop              zookeeper-server-stop
connect-standalone           kafka-consumer-perf-test          kafka-rest-run-class        kafka-topics                     ksql-stop                     zookeeper-shell
kafka-acls                   kafka-delegation-tokens           kafka-rest-start            kafka-verifiable-consumer        schema-registry-run-class
kafka-avro-console-consumer  kafka-delete-records              kafka-rest-stop             kafka-verifiable-producer        schema-registry-start
kafka-avro-console-producer  kafka-log-dirs                    kafka-rest-stop-service     ksql                             schema-registry-stop
kafka-broker-api-versions    kafka-mirror-maker                kafka-run-class             ksql-datagen                     schema-registry-stop-service
kafka-configs                kafka-preferred-replica-election  kafka-run-class.orig        ksql-node                        support-metrics-bundle
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 bin]# pwd
/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/bin
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 bin]# 

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执行创建scram用户的脚本命令

confluent对应的脚本是bin目录下的kafka-configs，单独的Kafka是bin目录下的kafka-configs.sh

/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/bin/kafka-configs --zookeeper ip:port --alter --add-config 'SCRAM-SHA-256=[password=your secret],SCRAM-SHA-512=[password=your secret]' --entity-type users --entity-name admin

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脚本命令里面的两个password是一样的，记住用户名和密码，一会需要用到。

创建jaas文件

在每个broker的服务器上创建jaas文件，我创建文件的目录是：/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka/kafka_server_jaas.conf，后面需要指定该文件路径。

kafka_server_jaas.conf文件内容：

用户名密码为刚刚创建的

KafkaServer {
   org.apache.kafka.common.security.scram.ScramLoginModule required
   username="admin"
   password="your secret";
};

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修改启动脚本

confluent对应的启动脚本是bin目录下的kafka-server-start，单独的Kafka是bin目录下的kafka-server-start.sh

方法1:

需要在启动参数中指定jaas的路径：-Djava.security.auth.login.config=你的jaas文件路径

exec $base_dir/kafka-run-class $EXTRA_ARGS -Djava.security.auth.login.config=/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka/kafka_server_jaas.conf io.confluent.support.metrics.SupportedKafka "$@"

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如果是单独的Kafka版本，则改为如下：

exec $base_dir/kafka-run-class.sh $EXTRA_ARGS -Djava.security.auth.login.config=/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka/kafka_server_jaas.conf kafka.Kafka "$@"

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没啥区别，启动的类不一样

注意：-Djava.security.auth.login.config=xxx一定要加在$EXTRA_ARGS之后。

方法2:

也可以直接在脚本最前面加上：

export KAFKA_OPTS=-Djava.security.auth.login.config=/bigdata/confluent-4.1.2/etc/kafka/kafka_server_jaas.conf
export JMX_PORT="9999"

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export JMX_PORT=“9999” 这句是之后做监控用的，如不需要，可以不加

启动Kafka

当四个broker都完成以上操作之后，执行启动脚本

nohup /neworiental/cdc/confluent-4.1.2/bin/kafka-server-start /neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka/server.properties >/neworiental/cdc/data/kafka-log/kafka.log 2>&1 &

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添加Systemd

如果要在机器启动就自动启动Kafka服务，或者Kafka挂了可以自动启动，可以继续之后的操作

编写Kafka启动、停止脚本

kafka-start.sh

#!/bin/bash

PID=`ps -ef | grep '/neworiental/cdc/confluent-4.1.2' | grep -v grep | awk '{print $2}'`
if [[ "" !=  "$PID" ]]; then
  echo "killing kafka : $PID"
  kill $PID
fi

sleep 1

/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/bin/kafka-server-start /neworiental/cdc/confluent-4.1.2/etc/kafka/server.properties >/neworiental/cdc/data/kafka-log/kafka.log 2>&1 &
echo "kafka is starting..."

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kafka-stop.sh

#!/bin/bash

PID=`ps -ef | grep '/neworiental/cdc/confluent-4.1.2' | grep -v grep | awk '{print $2}'`
if [[ "" !=  "$PID" ]]; then
  echo "killing kafka : $PID"
  kill $PID
fi

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每台机器上传完脚本后，需要赋予执行权限

chmod +x kafka-start.sh kafka-stop.sh

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添加Systemd

进入目录：/usr/lib/systemd/system

创建文件：kafka.service

写入以下内容：

[Unit]
Description=Apache Kafka Server
Documentation=http://kafka.apache.org/documentation.html
After=network.target
 
[Service]
User=root
Group=root
Type=forking
WorkingDirectory=/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/
ExecStart=/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/kafka-start.sh
ExecStop=/neworiental/cdc/confluent-4.1.2/kafka-stop.sh
RestartSec=60
Restart=always
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target

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注意：执行脚本的路径不要写错，还有脚本中必须要加：#!/bin/bash，否则会报错：code=exited, status=203/EXEC

kafka.service文件创建成功之后，执行命令启用：

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-003 system]# systemctl enable kafka.service
Created symlink from /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/kafka.service to /usr/lib/systemd/system/kafka.service.
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-003 system]# 
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-003 system]# systemctl start kafka.service

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Kafka监控

部署jmx_exporter

以下内容为Kafka监控相关，如不需要则跳过

四台机器都要部署

下载：https://github.com/prometheus/jmx_exporter

规则配置文件：

kafka-0-8-2.yml

#对应之前配置的JMX端口
hostPort: 127.0.0.1:9999
lowercaseOutputName: true
rules:
- pattern : kafka.cluster<type=(.+), name=(.+), topic=(.+), partition=(.+)><>Value
  name: kafka_cluster_$1_$2
  labels:
    topic: "$3"
    partition: "$4"
- pattern : kafka.log<type=Log, name=(.+), topic=(.+), partition=(.+)><>Value
  name: kafka_log_$1
  labels:
    topic: "$2"
    partition: "$3"
- pattern : kafka.controller<type=(.+), name=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_controller_$1_$2
- pattern : kafka.network<type=(.+), name=(.+)><>Value
  name: kafka_network_$1_$2
- pattern : kafka.network<type=(.+), name=(.+)PerSec, request=(.+)><>Count
  name: kafka_network_$1_$2_total
  labels:
    request: "$3"
- pattern : kafka.network<type=(.+), name=(\w+), networkProcessor=(.+)><>Count
  name: kafka_network_$1_$2
  labels:
    request: "$3"
  type: COUNTER
- pattern : kafka.network<type=(.+), name=(\w+), request=(\w+)><>Count
  name: kafka_network_$1_$2
  labels:
    request: "$3"
- pattern : kafka.network<type=(.+), name=(\w+)><>Count
  name: kafka_network_$1_$2
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+)PerSec\w*, topic=(.+)><>Count
  name: kafka_server_$1_$2_total
  labels:
    topic: "$3"
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+)PerSec\w*><>Count
  name: kafka_server_$1_$2_total
  type: COUNTER

- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+), clientId=(.+), topic=(.+), partition=(.*)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2
  labels:
    clientId: "$3"
    topic: "$4"
    partition: "$5"
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+), topic=(.+), partition=(.*)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2
  labels:
    topic: "$3"
    partition: "$4"
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+), topic=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2
  labels:
    topic: "$3"
  type: COUNTER

- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+), clientId=(.+), brokerHost=(.+), brokerPort=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2
  labels:
    clientId: "$3"
    broker: "$4:$5"
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+), clientId=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2
  labels:
    clientId: "$3"
- pattern : kafka.server<type=(.+), name=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_server_$1_$2

- pattern : kafka.(\w+)<type=(.+), name=(.+)PerSec\w*><>Count
  name: kafka_$1_$2_$3_total
- pattern : kafka.(\w+)<type=(.+), name=(.+)PerSec\w*, topic=(.+)><>Count
  name: kafka_$1_$2_$3_total
  labels:
    topic: "$4"
  type: COUNTER
- pattern : kafka.(\w+)<type=(.+), name=(.+)PerSec\w*, topic=(.+), partition=(.+)><>Count
  name: kafka_$1_$2_$3_total
  labels:
    topic: "$4"
    partition: "$5"
  type: COUNTER
- pattern : kafka.(\w+)<type=(.+), name=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_$1_$2_$3_$4
  type: COUNTER
- pattern : kafka.(\w+)<type=(.+), name=(.+), (\w+)=(.+)><>(Count|Value)
  name: kafka_$1_$2_$3_$6
  labels:
    "$4": "$5"


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启动脚本

#!/bin/sh
. /etc/profile

PID=`ps -ef | grep 'jmx_prometheus_httpserver-0.14.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar' | grep -v grep | awk '{print $2}'`
if [[ "" !=  "$PID" ]]; then
  echo "killing kafka : $PID"
  kill $PID
fi

sleep 1

nohup java -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=5555 -jar ./jmx_prometheus_httpserver-0.14.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 5556 ./kafka-0-8-2.yml >./jmx.log 2>&1 &


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目录结构：

[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 jmx_prometheus_exporter]# ll
total 404
-rw-r--r-- 1 root root 404199 Jan 22 19:03 jmx_prometheus_httpserver-0.14.1-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
-rw-r--r-- 1 root root   2845 Jan 22 19:02 kafka-0-8-2.yml
-rwxr-xr-x 1 root root    270 Feb  4 17:54 start.sh
[root@JZJG-T-ZJJPTJZYZ-CDC-KAFKA-TEST-002 jmx_prometheus_exporter]# 

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给启动脚本赋执行权限：

chmod +x start.sh

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启动jmx_exporter:

./start.sh

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检验是否启动成功：端口号对应启动脚本中jar包后面的数字

以上就说明启动成功了，并且根据配置的规则拉取信息了

记住四台机器上都要部署

配置Prometheus

安装prometheus和grafana的内容，本篇文章先不做介绍，不是很难，可以自行查阅，主要讲配置。

将四台机器的jmx_exporter配置到prometheus的job中

- job_name: 'kafka_jmx_exporter'
  static_configs:
  - targets: ['172.24.29.122:5556','172.24.29.128:5556','172.24.29.129:5556','172.24.29.130:5556']

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配置完之后，在Prometheus的targets页面能看到新加的job

配置Grafana

我使用的Grafana是之前搭建好的，Prometheus对应的datasourse也配置好了，直接配置dashboard即可。

配置dashboard

先下载dashboard模版：https://grafana.com/grafana/dashboards?search=jmx_exporter

复制dashboard id

在grafana中创建dashboard

设置参数

最后点击import 完成dashboard导入

注意：因为grafana版本的问题，有些图表可能会不支持显示，此时需要升级grafana或者自定义图表，比如我用的是6.x的版本，出现以下情况：

此时不要慌，数据是已经采集到了，只是没有显示而已，可以编辑该部分，进行自定义(下图是我调整好的效果)

可以选择视图，我这块显示的是表格，所以选table，然后可以自定义每一列，包括是否显示、类型、转换、颜色、显示名字等等，编辑完之后，点击右上方的保存按钮即可

所以最后的效果图：

完美了，收工，回家过年。

后记

搭建的过程会遇到挺多问题，但是只有真正遇到问题，解决问题，才能成长，如果只是看书、学历理论，不做实践，终究是纸上谈兵，把整个过程捋了一遍，以后也会有经验，并且将过程记录下来，会大大加深印象，只有多锻炼，多实践，才能慢慢地独当一面。

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