kakfa配置文件说明、 kafka监控与运维

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server.properties

broker.id=0
- kafka集群是由多个节点组成的，每个节点称为一个broker，中文翻译是代理。每个broker都有一个不同的brokerId，由broker.id指定，是一个不小于0的整数，各brokerId必须不同，但不必连续。如果我们想扩展kafka集群，只需引入新节点，分配一个不同的broker.id即可。
- 启动kafka集群时，每一个broker都会实例化并启动一个kafkaController，并将该broker的brokerId注册到zooKeeper的相应节点中。集群各broker会根据选举机制选出其中一个broker作为leader，即leader kafkaController。leader kafkaController负责主题的创建与删除、分区和副本的管理等。当leader kafkaController宕机后，其他broker会再次选举出新的leader kafkaController。
log.dir = /export/data/kafka/
- broker持久化消息到哪里，数据目录
log.retention.hours = 168
- log文件最小存活时间，默认是168h，即7天。相同作用的还有log.retention.minutes、log.retention.ms。retention是保存的意思。
- 数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据。
- log.retention.bytes和log.retention.hours任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖。
log.retention.check.interval.ms
- 多长时间检查一次是否有log文件要删除。默认是300000ms，即5分钟。
log.retention.bytes
- 限制单个分区的log文件的最大值，超过这个值，将删除旧的log，以满足log文件不超过这个值。默认是-1，即不限制。
log.roll.hours
- 多少时间会生成一个新的log segment，默认是168h，即7天。相同作用的还有log.roll.ms、segment.ms。
log.segment.bytes
- log segment多大之后会生成一个新的log segment，默认是1073741824，即1G。

log.flflush.interval.messages

指定broker每收到几个消息就把消息从内存刷到硬盘（刷盘）。默认是9223372036854775807 好大。
kafka官方不建议使用这个配置，建议使用副本机制和操作系统的后台刷新功能，因为这更高效。这个配置可以根据不同的topic设置不同的值，即在创建topic的时候设置值。
补充说明：

在Linux操作系统中，当我们把数据写入到文件系统之后，数据其实在操作系统的page cache里面，并没有刷到磁盘上去。如果此时操作系统挂了，其实数据就丢了。

1、kafka是多副本的，当你配置了同步复制之后。多个副本的数据都在page cache里面，出现多个副本同时挂掉的概率比1个副本挂掉，概率就小很多了

2、操作系统有后台线程，定期刷盘。如果应用程序每写入1次数据，都调用一次fsync，那性能损耗就很大，所以一般都会在性能和可靠性之间进行权衡。因为对应一个应用来说，虽然应用挂了，只要操作系统不挂，数据就不会丢。

log.flflush.interval.ms
- 指定broker每隔多少毫秒就把消息从内存刷到硬盘。默认值同log.flflush.interval.messages一样，9223372036854775807。
- 同log.flflush.interval.messages一样，kafka官方不建议使用这个配置。
delete.topic.enable=true
- 是否允许从物理上删除topic

kafka-eagle概述

在生产环境下，在Kafka集群中，消息数据变化是我们关注的问题，当业务前提不复杂时，我们可以使用Kafka命令提供带有Zookeeper客户端工具的工具，可以轻松完成我们的工作。随着业务的复杂性，增加Group和 Topic，那么我们使用Kafka提供命令工具，已经感到无能为力，那么Kafka监控系统目前尤为重要，我们需要观察消费者应用的细节。

为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作有一个监控管理工具，叫做 Kafka-eagle。这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀，或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况。它支持管理多个集群、选择副本、副本重新分配以及创建Topic。同时，这个管理工具也是一个非常好的可以快速浏览这个集群的工具，

搭建安装 kafka-eagle

环境要求:需要安装jdk，启动zk以及kafka的服务

# 启动Zookeeper
zkServer.sh start

#启动Kafka
nohup ./kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties 2>&1 &

修改本机host文件

192.168.200.20 kafka1
192.168.200.20 kafka2
192.168.200.20 kafka3
192.168.200.11 node1
192.168.200.12 node2
192.168.200.13 node3

搭建步骤:

下载kafka-eagle的源码包
- kafka-eagle官网：download.kafka-eagle.org/
  我们可以从官网上面直接下载最新的安装包即可kafka-eagle-bin-1.3.2.tar.gz这个版本即可
- 代码托管地址：github.com/smartloli/E…

上传安装包并解压:

这里我们选择将kafak-eagle安装在第三台
如果要解压的是zip格式，需要先安装命令支持。
- yum install unzip
- unzip xxxx.zip

#将安装包上传至 node01服务器的/export/softwares路径下, 然后解压
cd /export/softwares/
unzip kafka-eagle.zip
cd cd kafka-eagle-web/target/
tar -zxf kafka-eagle-web-2.0.1-bin.tar.gz -C /export/servers

准备数据库:
- kafka-eagle需要使用一个数据库来保存一些元数据信息，我们这里直接使用msyql数据库来保存即可，在node01服务器执行以下命令创建一个mysql数据库即可
```
--进入mysql客户端:
create database eagle;
```
修改kafka-eagle配置文件

cd /export/servers/kafka-eagle-bin-1.3.2/kafka-eagle-web-1.3.2/conf
vim system-config.properties

#内容如下:
kafka.eagle.zk.cluster.alias=cluster1
cluster1.zk.list=node1:2181,node2:2181,node3:2181

kafka.eagle.driver=com.mysql.jdbc.Driver
kafka.eagle.url=jdbc:mysql://10.1.192.208:3306/eagle
kafka.eagle.username=root
kafka.eagle.password=wu7787879

默认情况下MySQL只允许本机连接到MYSQL实例中，所以如果要远程访问，必须开放权限：

//修改权限
update user set host = '%' where user ='root'; 
//刷新配置
flflush privileges;

配置环境变量
- kafka-eagle必须配置环境变量，node03服务器执行以下命令来进行配置环境变量

vi /etc/profile
#内容如下:
export KE_HOME=/export/servers/kafka-eagle-bin-1.3.2/kafka-eagle-web-1.3.2
export PATH=:$KE_HOME/bin:$PATH

#让修改立即生效，执行
source /etc/profile

启动kakfa-eagle

cd kafka-eagle-web-1.3.2/bin
chmod u+x ke.sh
./ke.sh start

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