笔触狂放9

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zkcli 登陆退出_Docker 搭建 Zookeeper 集群

作者：笔触狂放9 | 2024-03-24 12:35:48

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zkcli 登录

单节点环境搭建

拉取 zookeeper 镜像

docker pull zookeeper

zookeeper 单节点启动

docker run --name zk1 -d zookeeper

这个命令会在后台运行一个 zookeeper 容器, 名字是 zk1, 并且它默认会导出 2181 端口.

查看 zookeeper 镜像启动日志

docker logs zk1 -f

这个命令查看 ZK 的运行情况, 输出类似如下内容时, 表示 ZK 已经成功启动了:>>> docker logs -f my_zookeeper

ZooKeeper JMX enabled by default

Using config: /conf/zoo.cfg

...

2016-09-14 06:40:03,445 [myid:] - INFO [main:NIOServerCnxnFactory@89] - binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181

查看镜像中 zookeeper 的配置情况

docker exec -it zk1 /bin/bash

使用 vi 进入配置文件docker vi /conf/zoo.cfg

注意：这里需要先安装 vimapt-get update

apt-get install vim

注意：进入配置文件后，需要添加如下配置，不然下面无法查看 zookeeper 运行状态4lw.commands.whitelist=*

保存退出，重启 zookeeper 容器docker restart zk1

zookeeper 运行状态docker inspect zk1

查看 docker 容器的一些构建信息, 这里我主要是查询该容器的 ip 地址"IPAddress": "172.17.0.2"

接下在宿主机中执行命令, 查看 Zookeeper 运行状态(上面已经在配置文件中添加了配置)➜ ~ echo stat | nc 172.17.0.2 2181

Zookeeper version: 3.5.5-390fe37ea45dee01bf87dc1c042b5e3dcce88653, built on 05/03/2019 12:07 GMT

Clients:

/172.17.0.1:47470[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 1

Sent: 0

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x0

Mode: standalone

Node count: 5

使用 ZK 命令行客户端连接 ZK

因为刚才我们启动的那个 ZK 容器并没有绑定宿主机的端口, 因此我们不能直接访问它. 但是我们可以通过 Docker 的 link 机制来对这个 ZK 容器进行访问. 执行如下命令:docker run -it --rm --link zk1:zookeeper zookeeper zkCli.sh -server zookeeper

如果对 Docker 有过了解的话, 那么对上面的命令一定不会陌生了.

这个命令的含义是:

启动一个 zookeeper 镜像, 并运行这个镜像内的 zkCli.sh 命令, 命令参数是 "-server zookeeper"

将我们先前启动的名为 zk1 的容器连接(link) 到我们新建的这个容器上, 并将其主机名命名为 zookeeper

当我们执行了这个命令后, 就可以像正常使用 ZK 命令行客户端一样操作 ZK 服务了.

集群环境搭建

启动两个节点

重新按照如上命令启动两个节点, 加上 zk1 就 3 个节点了通过 docker inspect {container_name} 命令我们可以获取到所有 Zookeeper 单节点的 ip 地址

zk1: 172.17.0.2

zk2: 172.17.0.3

zk3: 172.17.0.4

配置

1、进入zk1, 编辑配置文件docker exec -it zk1 /bin/bash

2、加上集群的配置信息

注意：删掉 server.1=localhost:2888:3888;2181 添加 clientPort=2181dataDir=/data

dataLogDir=/datalog

tickTime=2000

initLimit=5

syncLimit=2

autopurge.snapRetainCount=3

autopurge.purgeInterval=0

maxClientCnxns=60

standaloneEnabled=true

admin.enableServer=true

4lw.commands.whitelist=*

clientPort=2181

server.1=172.17.0.2:2888:3888

server.2=172.17.0.3:2888:3888

server.3=172.17.0.4:2888:3888

2888, 是zk之间通信的端口 3888, 是zk之间投票选举的端口

保存退出

3、修改服务名称为1root@db6f08303a62:/apache-zookeeper-3.5.5-bin# vi /data/myid

保存退出

4、zk2 和 zk3 同上配置，注意 zk2 的 myid 是 2，zk3 的 myid 是 3

全部保存退出，重启容器docker restart zk1

docker restart zk2

docker restart zk3

查看集群是否部署成功[root@localhost ~]# echo stat | nc 172.17.0.2 2181

Zookeeper version: 3.5.5-390fe37ea45dee01bf87dc1c042b5e3dcce88653, built on 05/03/2019 12:07 GMT

Clients:

/172.17.0.1:47604[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 4

Sent: 3

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x400000000

Mode: follower

Node count: 5

[root@localhost ~]# echo stat | nc 172.17.0.3 2181

Zookeeper version: 3.5.5-390fe37ea45dee01bf87dc1c042b5e3dcce88653, built on 05/03/2019 12:07 GMT

Clients:

/172.17.0.1:49454[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 2

Sent: 1

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x600000000

Mode: leader

Node count: 5

Proposal sizes last/min/max: -1/-1/-1

[root@localhost ~]# echo stat | nc 172.17.0.4 2181

Zookeeper version: 3.5.5-390fe37ea45dee01bf87dc1c042b5e3dcce88653, built on 05/03/2019 12:07 GMT

Clients:

/172.17.0.1:48764[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 2

Sent: 1

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x600000000

Mode: follower

Node count: 5

可以看到 zk2 成了 leader，zk1 和 zk3 为 follwer

修改容器映射端口

修改容器映射端口本来是需要在通过镜像运行成容器时通过-p 宿主机端口:容器端口指定的，但是前面我没有指定，直接运行了，导致后面通过Java API操作不了，这时候就需要将宿主机端口映射到容器端口上，这样就可以通过宿主机ip+宿主机与容器映射的端口访问了

1、先查出要修改的容器id[root@localhost root]# docker ps

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

93766fd0d8b1 zookeeper:latest "/docker-entrypoint.…" 5 hours ago Up 7 minutes 2888/tcp, 3888/tcp, 8080/tcp, 0.0.0.0:2183->2181/tcp zk3

acdff94409f3 zookeeper:latest "/docker-entrypoint.…" 5 hours ago Up 7 minutes 2888/tcp, 3888/tcp, 8080/tcp, 0.0.0.0:2182->2181/tcp zk2

a799f0737b84 zookeeper "/docker-entrypoint.…" 16 hours ago Up 7 minutes 2888/tcp, 3888/tcp, 0.0.0.0:2181->2181/tcp, 8080/tcp zk1

zk1 a799f0737b84

zk2 acdff94409f3

zk3 93766fd0d8b1

2、停止 3 个容器docker stop zk1

docker stop zk2

docker stop zk3

3、停止 Docker 服务systemctl stop docker

4、进入宿主机中的容器目录/var/lib/docker/containers

5、修改配置文件

查看所有的容器，前面的容器 id 就是这些文件前一部分的文件名

[root@localhost containers]# ls

591b9d439571b2f14d6bc92fef77d64f539cb768bb4146d6e8a1add106e8001a a799f0737b8482282541d3741b37adbba1359f27b821c40ae501f03ee2c70716

93766fd0d8b1028c8e2213d6cd32587983c9cb0b771c66c2210839741146e9af acdff94409f3c5adde4ad74a696d22993de0f3fed26d0f31625a5d261ee506f8

a6d52c51fbcff435f688a60cdab9612059b2d86ffaa21ee9fb0aa7ba670a232f c7cb139c2d341c7ce566c512123a2a29a551aaf2945674fb1ae21b7a4ffbdaf4

根据前面查到的容器id，进入hostconfig.json然后修改对应的配置[root@localhost containers]# vi a799f0737b8482282541d3741b37adbba1359f27b821c40ae501f03ee2c70716/hostconfig.json

# 如果之前没有端口映射, 应该有这样的一段:

"PortBindings":{}

# 增加一个映射, 这样写:

"PortBindings":{"2181/tcp":[{"HostIp":"","HostPort":"2181"}]}

# 前一个数字是容器端口, 后一个是宿主机端口.

# 而修改现有端口映射更简单, 把端口号改掉就行.

这里以zk1为例，其他两个分别修改为2181->2182，2181->2183

6、重新启动

启动docker服务systemctl start docker

启动三个容器docker start zk1

docker start zk2

docker start zk3

外部客户端就可以通过宿主机ip+宿主机与容器映射的端口连接到该Zookeeper集群了

docker-compose 版 ZK 集群搭建

因为一个一个地启动 ZK 太麻烦了, 所以为了方便起见, 我们直接使用 docker-compose 来启动 ZK 集群.

首先创建一个名为 docker-compose.yml 的文件, 其内容如下:version: '2'

services:

zoo1:

image: zookeeper

restart: always

container_name: zoo1

ports:

- "2181:2181"

environment:

ZOO_MY_ID: 1

ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888

zoo2:

image: zookeeper

restart: always

container_name: zoo2

ports:

- "2182:2181"

environment:

ZOO_MY_ID: 2

ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888

zoo3:

image: zookeeper

restart: always

container_name: zoo3

ports:

- "2183:2181"

environment:

ZOO_MY_ID: 3

ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888

这个配置文件会告诉 Docker 分别运行三个 zookeeper 镜像, 并分别将本地的 2181, 2182, 2183 端口绑定到对应的容器的 2181 端口上.

ZOO_MY_ID 和 ZOO_SERVERS 是搭建 ZK 集群需要设置的两个环境变量, 其中 ZOO_MY_ID 表示 ZK 服务的 id, 它是1-255 之间的整数, 必须在集群中唯一. ZOO_SERVERS 是ZK 集群的主机列表.

接着我们在 docker-compose.yml 当前目录下运行:COMPOSE_PROJECT_NAME=zk_test docker-compose up

即可启动 ZK 集群了.

执行上述命令成功后, 接着在另一个终端中运行 docker-compose ps 命令可以查看启动的 ZK 容器:>>> COMPOSE_PROJECT_NAME=zk_test docker-compose ps

Name Command State Ports

----------------------------------------------------------------------

zoo1 /docker-entrypoint.sh zkSe ... Up 0.0.0.0:2181->2181/tcp

zoo2 /docker-entrypoint.sh zkSe ... Up 0.0.0.0:2182->2181/tcp

zoo3 /docker-entrypoint.sh zkSe ... Up 0.0.0.0:2183->2181/tcp注意, 我们在 "docker-compose up" 和 "docker-compose ps" 前都添加了 COMPOSE_PROJECT_NAME=zk_test 这个环境变量, 这是为我们的 compose 工程起一个名字, 以免与其他的 compose 混淆.

使用 Docker 命令行客户端连接 ZK 集群

通过 docker-compose ps 命令, 我们知道启动的 ZK 集群的三个主机名分别是 zoo1, zoo2, zoo3, 因此我们分别 link 它们即可:docker run -it --rm \

--link zoo1:zk1 \

--link zoo2:zk2 \

--link zoo3:zk3 \

--net zktest_default \

zookeeper zkCli.sh -server zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181

通过本地主机连接 ZK 集群

因为我们分别将 zoo1, zoo2, zoo3 的 2181 端口映射到了本地主机的2181, 2182, 2183 端口上, 因此我们使用如下命令即可连接 ZK 集群了:zkCli.sh -server localhost:2181,localhost:2182,localhost:2183

查看集群

我们可以通过 nc 命令连接到指定的 ZK 服务器, 然后发送 stat 可以查看 ZK 服务的状态, 例如:>>> echo stat | nc 127.0.0.1 2181

Zookeeper version: 3.4.9-1757313, built on 08/23/2016 06:50 GMT

Clients:

/172.18.0.1:49810[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 5/39/74

Received: 4

Sent: 3

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x200000002

Mode: follower

Node count: 4

>>> echo stat | nc 127.0.0.1 2182

Zookeeper version: 3.4.9-1757313, built on 08/23/2016 06:50 GMT

Clients:

/172.18.0.1:50870[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 2

Sent: 1

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x200000002

Mode: follower

Node count: 4

>>> echo stat | nc 127.0.0.1 2183

Zookeeper version: 3.4.9-1757313, built on 08/23/2016 06:50 GMT

Clients:

/172.18.0.1:51820[0](queued=0,recved=1,sent=0)

Latency min/avg/max: 0/0/0

Received: 2

Sent: 1

Connections: 1

Outstanding: 0

Zxid: 0x200000002

Mode: leader

Node count: 4

通过上面的输出, 我们可以看到, zoo1, zoo2 都是 follower, 而 zoo3 是 leader, 因此证明了我们的 ZK 集群确实是搭建起来了.

k8s 部署 zookeeper 集群

部署方式

k8s 以 statefulset 方式部署 zookeeper 集群

statefulset 简介

StatefulSet 是 Kubernetes 提供的管理有状态应用的负载管理控制器 API。在 Pods 管理的基础上，保证 Pods 的顺序和一致性。与 Deployment 一样，StatefulSet 也是使用容器的 Spec 来创建 Pod，与之不同 StatefulSet 创建的 Pods 在生命周期中会保持持久的标记(例如 Pod Name)。

StatefulSet 适用于具有以下特点的应用：

具有固定的网络标记(主机名)

具有持久化存储

需要按顺序部署和扩展

需要按顺序终止及删除

需要按顺序滚动更新

安装 NFS

NFS 安装与配置

创建 zookeeper pv 挂载目录mkdir /data/tools/zk/pv

将 zookeeper pv 挂载目录

方法一

直接挂载到NFS共享目录

方法二

将创建的zookeeper pv挂载目录再挂载到NFS共享目录。

注：若都zk pv path都挂载到共享目录，则zk pv path不能相同

举例：

zk3个节点的path 对应NFS共享目录

共享目录1：/data/tools/pv/zk01

共享目录2：/data/tools/pv/zk02

共享目录3：/data/tools/pv/zk03

zk有3个节点要挂3个pv

pv1 name:k8s-pv-zk1

pv1 path:/data/tools/pv/zk01

pv2 name: k8s-pv-zk2

pv2 path: /data/tools/pv/zk02

pv3 name: k8s-pv-zk3

pv3 path: /data/tools/pv/zk03

注：pv path的路径要与NFS共享目录保持一致。

创建 PV 与 PVC

PV 与 PVC 简介

PersistentVolume(PV)是集群中由管理员配置的一段网络存储。它是集群中的资源，就像节点是集群资源一样。 PV是容量插件，如Volumes，但其生命周期独立于使用PV的任何单个pod。此API对象捕获存储实现的详细信息，包括NFS，iSCSI或特定于云提供程序的存储系统。

PersistentVolumeClaim(PVC)是由用户进行存储的请求。它类似于pod。 Pod消耗节点资源，PVC消耗PV资源。Pod可以请求特定级别的资源(CPU和内存)。声明可以请求特定的大小和访问模式(例如，可以一次读/写或多次只读)。

编写PV与PVC的yaml文件zookeeper-pv.yaml

kind: PersistentVolume

apiVersion: v1

metadata:

namespace: tools

annotations:

volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "anything"

labels:

type: local

spec:

capacity:

storage: 5Gi

accessModes:

- ReadWriteOnce

hostPath:

path:/data/tools/pv/zk01

persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle

---

kind: PersistentVolume

apiVersion: v1

metadata:

namespace: tools

annotations:

volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "anything"

labels:

type: local

spec:

capacity:

storage: 5Gi

accessModes:

- ReadWriteOnce

hostPath:

path:/data/tools/pv/zk02

persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle

---

kind: PersistentVolume

apiVersion: v1

metadata:

namespace: tools

annotations:

volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "anything"

labels:

type: local

spec:

capacity:

storage: 5Gi

accessModes:

- ReadWriteOnce

hostPath:

path:/data/tools/pv/zk03

persistentVolumeReclaimPolicy: Recycle

注：以上方式是同时创建PV与PVC的yaml文件

创建pv与pvc

kubectl apply -f zookeeper-pv.yaml

创建 zookeeper 集群

编写 zookeepr.yaml 文件apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

namespace: tools

labels:

app: zk

spec:

ports:

- port: 2888

- port: 3888

clusterIP: None

selector:

app: zk

---

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

namespace: tools

labels:

app: zk

spec:

type: NodePort

ports:

- port: 2181

nodePort: 21811

selector:

app: zk

---

apiVersion: policy/v1beta1

kind: PodDisruptionBudget

metadata:

namespace: tools

spec:

selector:

matchLabels:

app: zk

maxUnavailable: 1

---

apiVersion: apps/v1

kind: StatefulSet

metadata:

namespace: tools

spec:

selector:

matchLabels:

app: zk

serviceName: zk-hs

replicas: 3 #设置节点数量

updateStrategy:

type: RollingUpdate

podManagementPolicy: Parallel

template:

metadata:

labels:

app: zk

spec:

containers:

- name: zk

imagePullPolicy: Always

image: "zookeeper 镜像pull地址"

resources:

requests:

memory: "500Mi"

cpu: "0.5"

ports:

- containerPort: 2181

- containerPort: 2888

- containerPort: 3888

command:

- sh

- -c

- "/data/ecs/zookeeper-3.4.3/bin/start-zookeeper.sh \

--servers=3 \

--data_dir=/data/zookeeper/data \

--data_log_dir=/data/zookeeper/data_log_dir \

--log_dir=/data/zookeeper/log \

--client_port=2181 \

--election_port=3888 \

--server_port=2888 \

--tick_time=2000 \

--init_limit=10 \

--sync_limit=5 \

--heap=512M \

--max_client_cnxns=60 \

--snap_retain_count=3 \

--purge_interval=12 \

--max_session_timeout=80000 \

--min_session_timeout=8000 \

--log_level=DEBUG"

readinessProbe:

exec:

command:

- sh

- -c

- "/data/zookeeper-3.4.3/bin/zookeeper-ready.sh 2181"

initialDelaySeconds: 10

timeoutSeconds: 5

livenessProbe:

exec:

command:

- sh

- -c

- "/data/zookeeper-3.4.3/bin/zookeeper-ready.sh 2181"

initialDelaySeconds: 10

timeoutSeconds: 5

volumeMounts:

- name: datadir

mountPath: /data/zookeeper

#securityContext:

# runAsUser: 1000

# fsGroup: 1000

volumeClaimTemplates:

- metadata:

annotations:

volume.beta.kubernetes.io/storage-class: "anything"

spec:

accessModes: [ "ReadWriteOnce" ]

resources:

requests:

storage: 500Mi

执行 zookeeper.yaml 文件

kubectl apply -f zookeeper.yaml

对外暴露访问端口#创建zkService.yaml

touch zkService.yaml

#zkService.yaml内容

apiVersion: v1

kind: Service

metadata:

namespace: tools

labels:

app: zk

spec:

type: NodePort

ports:

- port: 2181

nodePort: 21811

selector:

app: zk

注：nodePort为对外暴露端口，端口号必须5位数字。建议与zookeeper.yaml合并。#执行zookeeper.yaml文件

kubectl apply -f zookeeper.yaml

检查节点 zookeeper 是否启动成功

检查 zookeeper 服务是否启动成功

docker ps -a|grep zk zk 为 name

zookeeper服务启动成功

检查集群是否启动成功#进入容器

docker exec -it 3612d5a53590 /bin/bash

#cd到zookeeper部署目录

cd /data/zookeeper-3.4.3/bin

#检查服务状态

./zkServer.sh status

显示如下表示启动成功：JMX enabled by default

Using config: /data/zookeeper-3.4.3/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: leader/follower

注：3个节点会有一个leader,2个follower

显示如下表示启动失败：JMX enabled by default

Using config: /data/zookeeper-3.4.3/bin/../conf/zoo.cfg

Error contacting service. It is probably not running.

遇到的坑

问题一：pvc创建成功后状态为 pending

原因：pv与pvc的storage不一样，pvc的storage只能小于或等pvc的storage

解决方法：

1、修改pvc的yam文件，将storage值修改为小于或等pv的storage值

2、删除pvc

3、重新创建pvc

问题二：启动zk提示没有权限

原因：StatefulSet指定了用户使用非root用户部署

解决方法：注释StatefulSet中以下内容#securityContext:

# runAsUser: 1000

# fsGroup: 1000

问题三：zookeeper 启动成功但集群没有启动成功

错误描述：

JMX enabled by default

Using config: /data/ecs/zookeeper-3.4.3/bin/../conf/zoo.cfg

Error contacting service. It is probably not running.

原因一：创建数据目录的myid的值与zoo.cfg的server.1=ip:2888:3888

注：创建数据目录,zoo.cfg配置文件里dataDir指定的那个目录下创建myid文件,并且指定id,改id为你zoo.cfg文件中server.1=ip:2888:3888中的1.只要在myid头部写入1即可.同理其它两台机器的id对应上。

例：

节点1 server.1=ip:2888:3888

节点2 server.2=ip:2888:3888

节点1的 myid内容为1

节点2的 myid内容为2

解决方法一：

1、进入zookeeper部署的容器，

2、删除/data/zookeeper/data下所有内容

3、kill所有节点 zookeeper进程，让zookeeper重新启动。

解决方法二：

升级zookeeper版本至3.4.4及以上

other

设置 docker 固定 ip

因为我们要搭建的是集群环境，所以 ip 地址必须固定，因此需要自定义一种网络类型。sudo docker network create --subnet=192.168.0.0/24 staticnet

通过 docker network ls 可以查看到网络类型中多了一个 staticnet

使用新的网络类型创建并启动容器docker run --name zookeeper-1 --restart always --net staticnet --ip 192.168.0.10 -d zookeeper:3.4.11

通过 docker inspect 可以查看容器 ip 为 192.168.0.10，关闭容器并重启，发现容器 ip 并未发生改变。

进入容器进行配置

$ docker exec -ti 61a bash # 61a为容器id

登入后，我们只需要做2件事：

修改 zoo.cfg

在 zoo.cfg 文件中添加 zk 集群节点列表# vi /conf/zoo.cfgclientPort=2181

dataDir=/data

dataLogDir=/datalog

tickTime=2000

initLimit=5

syncLimit=2

maxClientCnxns=60

server.1=192.168.0.10:2888:3888

server.2=192.168.0.11:2888:3888

server.3=192.168.0.12:2888:3888

server.4=192.168.0.13:2888:3888:observer

创建 myid 文件

在一步的 zoo.cfg 文件中我们可以看到 dataDir 的路径，在 /data 目录中创建表示当前主机编号的 myid 文件。该主机编号要与 zoo.cfg 文件中设置的编号一致。# echo 1 > /data/myid

保存修改后的镜像

因为我们上面对正在运行的容器做了三点修改，这也正是我们需要的集群配置，所以我们要将这个容器制作成镜像,如下操作：docker commit -m "create zk1" -a "coderluo" 61a zookeeper-1:3.4.11

到这里一台镜像已经制作好了，接下来就是一样的事情重复干几遍:

进入容器

修改 myid

保存修改制作为新镜像

完成后，这里要注意，第四台主机因为我们要让他作为 Observer，所以他需要在 zoo.cfg 中增加一行配置：peerType=observer

然后在执行上面和第2,3台机器一样的操作。

依次启动 4 台 zookeeper 实例

直接按照我下面的命令一次执行即可：$ docker run --name zookeeper-1 --restart always --net staticnet --ip 192.168.0.10 -d zookeeper-1:3.4.11 #第一台

35acd4f798c8154047f30af184145d8b4124ec8a4e8e4a549db0d333a1c33785

chong@L MINGW64 ~

$ docker run --name zookeeper-2 --restart always --net staticnet --ip 192.168.0.11 -d zookeeper-2:3.4.11 #第二台

7ef30c809183dc223e42e891880ad8c85381fac11d15da5c0455400b915c77bb

chong@L MINGW64 ~

$ docker run --name zookeeper-3 --restart always --net staticnet --ip 192.168.0.12 -d zookeeper-3:3.4.11 #第三台

f138451dd21ce5217eb6e4472116b3ffa32e9ea2afbcaae44ee4d633040299f9

chong@L MINGW64 ~

$ docker run --name zookeeper-4 --restart always --net staticnet --ip 192.168.0.13 -d zookeeper-4:3.4.11 #第四台

c662d3438db74414c9b0178bc756b6cf96cd0458cbc226e8854da4a06337d656

查看运行状态：$ docker ps -a

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

c662d3438db7 zookeeper-4:3.4.11 "/docker-entrypoint.…" 6 seconds ago Up 4 seconds 2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp zookeeper-4

f138451dd21c zookeeper-3:3.4.11 "/docker-entrypoint.…" 24 seconds ago Up 23 seconds 2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp zookeeper-3

7ef30c809183 zookeeper-2:3.4.11 "/docker-entrypoint.…" 41 seconds ago Up 39 seconds 2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp zookeeper-2

35acd4f798c8 zookeeper-1:3.4.11 "/docker-entrypoint.…" About a minute ago Up About a minute 2181/tcp, 2888/tcp, 3888/tcp zookeeper-1

总结

至此我们今天要搭建的四台 zk 实例组成的集群已经搞定了。

使用 Dockerfile 制作 zookeeper 镜像

基于 docker 搭建 zookeeper 和 kafka 集群(多台真机之间的集群)

三台真机，容器采用 host

192.168.0.128 192.168.0.141 192.168.0.142

zookeeper 集群搭建

在每台机上执行脚本#!/bin/bash

#Get zookeeper image

zkimage=`docker images | grep zookeeper | awk {'print $1'}`

if [ -n "$zkimage" ]

then

echo 'The zookeeper image is already existed.'

else

echo 'Pull the latest zookeeper image.'

docker pull zookeeper

#Create network for zookeeper containers

zknet=`docker network ls | grep yapi_net | awk {'print $2'}`

if [ -n "$zknet" ]

then

echo 'The zknetwork is already existed.'

else

echo 'Create zknetwork.'

docker network create --subnet 172.30.0.0/16 yapi_net

#Start zookeeper cluster

echo 'Start 3 zookeeper servers.'

rm -rf /opt/zookeeper_1/data /opt/zookeeper_1/datalog /var/log/zookeeper_1/log

rm -rf /opt/zookeeper_2/data /opt/zookeeper_2/datalog /var/log/zookeeper_2/log

rm -rf /opt/zookeeper_3/data /opt/zookeeper_3/datalog /var/log/zookeeper_3/log

mkdir -p /opt/zookeeper_1/data /opt/zookeeper_1/datalog /var/log/zookeeper_1/log

mkdir -p /opt/zookeeper_2/data /opt/zookeeper_2/datalog /var/log/zookeeper_2/log

mkdir -p /opt/zookeeper_3/data /opt/zookeeper_3/datalog /var/log/zookeeper_3/log

ZOO_SERVERS="server.1=192.168.0.128:2888:3888 server.2=192.168.0.142:2888:3888 server.3=192.168.0.141:2888:3888"#新版 ZOO_SERVERS="clientPort=2181 server.1=192.168.0.146:2888:3888 server.2=192.168.0.145:2888:3888"

docker run --network host -d --restart always -v /opt/zookeeper_1/data:/data -v /opt/zookeeper_1/datalog:/datalog -v /var/log/zookeeper_1/log:/logs -e ZOO_SERVERS="$ZOO_SERVERS" -e ZOO_MY_ID=1 --name zookeeper_1 -p 2182:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 docker.io/zookeeper

注意每台机的 id 号不同

官方的镜像有可能配置的环境变量不同，需要修改脚本，参考 Entrypoint 文件，和配置文件，配置文件如下：clientPort=2181

dataDir=/data

dataLogDir=/datalog

tickTime=2000

initLimit=5

syncLimit=2

autopurge.snapRetainCount=3

autopurge.purgeInterval=0

maxClientCnxns=60

server.1=192.168.0.128:2888:3888

server.2=192.168.0.142:2888:3888

server.3=192.168.0.141:2888:3888

4lw.commands.whitelist=*

kafka 集群搭建

在每台机上执行脚本:#!/bin/bash

#Get zookeeper image

kfkimage=`docker images | grep 'docker.io/wurstmeister/kafka' | awk {'print $1'}`

if [ -n "$kfkimage" ]

then

echo 'The docker.io/wurstmeister/kafka is already existed.'

else

echo 'Pull the image.'

docker pull docker.io/wurstmeister/kafka

#Create network for zookeeper containers

kfknet=`docker network ls | grep yapi_net | awk {'print $2'}`

if [ -n "$kfknet" ]

then

echo 'The kfknetwork is already existed.'

else

echo 'Create kfknetwork.'

docker network create --subnet 172.30.0.0/16 yapi_net

#Start 3 zookeeper cluster

echo 'Start 3 kafka servers.'

rm -rf /opt/kafka_1/logdata

rm -rf /opt/kafka_2/logdata

rm -rf /opt/kafka_3/logdata

mkdir -p /opt/kafka_1/logdata

mkdir -p /opt/kafka_2/logdata

mkdir -p /opt/kafka_3/logdata

#kafka ip

kfk_1_ip='172.30.0.41'

kfk_2_ip='172.30.0.42'

kfk_3_ip='172.30.0.43'

#zk_jiqun_ip='172.30.0.31:2181'

zk_jiqun_ip='192.168.0.128:2181,192.168.0.142:2181,192.168.0.141:2181'

docker run --restart always -d --name kafka_1 --network host -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=${zk_jiqun_ip} -e KAFKA_LISTENERS='PLAINTEXT://0.0.0.0:9092' -e KAFKA_BROKER_ID='141' -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS='PLAINTEXT://192.168.0.141:9092' -v /opt/kafka_1/logdata:/kafka -p 9092:9092 docker.io/wurstmeister/kafka

注意 id 号和 PLAINTEXT://192.168.0.141:9092，(创建容器后，再进入容器修改，restart 后会重置，所以必须在创建容器时，就要指定好环境变量。因为启动脚本会重新修改配置文件，所以要想修改环境变量，只需要在启动脚本里加一个即可)

补充：单机docker run -d --restart always -v /opt/zookeeper/data:/data -v /opt/zookeeper/datalog:/datalog -v /var/log/zookeeper/log:/logs --name zookeeper -p 2181:2181 -p 2888:2888 -p 3888:3888 -p 8081:8080 docker.io/zookeeper

docker run --restart always -d --name kafka -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=${zk_jiqun_ip} -e KAFKA_LISTENERS='PLAINTEXT://0.0.0.0:9092' -e KAFKA_BROKER_ID='163' -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS='PLAINTEXT://172.18.72.163:9092' -v /opt/kafka/logdata:/kafka -p 9092:9092 docker.io/wurstmeister/kafka

补充2：云上部署

不同主机节点，zookeeper 采用 host 网络：因为采用容器网络，zookeeper 不同主机节点之间通信，找不到容器网络，不同主机节点，kafka 采用 host 网络，单参数KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS='PLAINTEXT://172.18.72.163:9092' ，发消息时，会通过配置文件 PLAINTEXT://172.18.72.163:9092，找 kafka 集群的节点，线上配置私网即可，因为，服务之间可以通过私网访问，如果本地需要用来访问kafka时，就需要要配置公网 ip：因为远程，如果是私网，就会连接超时.

Reference

https://www.jianshu.com/p/65be2914e44e

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72467871

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zkcli 登陆 退出_Docker 搭建 Zookeeper 集群

zkcli 登陆退出_Docker 搭建 Zookeeper 集群