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搭建环境:docker+zookeeper+kafka

搭建环境:docker+zookeeper+kafka

作者: 史云来 | 来源:发表于2020-04-15 21:22 被阅读0次

    项目中准备使用kafka作为队列,重构升级指令供,于是本地先弄一套Kafka,实际体验一下api。

    以下环境搭建前提:

    1. Mac
    2. Docker 19.03.8

    搭建步骤

    查看本机ip

    $ ifconfig en0
    

    输出

    en0: flags=8863<UP,BROADCAST,SMART,RUNNING,SIMPLEX,MULTICAST> mtu 1500
        options=400<CHANNEL_IO>
        ether f8:ff:c2:44:c0:12 
        inet6 fe80::1804:f18d:fb:655c%en0 prefixlen 64 secured scopeid 0x6 
        inet 99.15.217.9 netmask 0xffffff00 broadcast 99.15.217.255
        nd6 options=201<PERFORMNUD,DAD>
        media: autoselect
        status: active
    

    其中99.15.217.9 这个IP在下面的命令行中要用。

    注意:为了在多网络环境切换,建议使用ihost文件,配置多组IP和域名对照,之后把所有ip替换为域名:

    • 公司环境
    99.15.217.9 kafka1
    99.15.217.9 kafka2
    99.15.217.9 kafka3
    99.15.217.9 zookeeper
    99.15.217.9 kafka-manager
    
    • 居家环境
    192.168.1.4 kafka1
    192.168.1.4 kafka2
    192.168.1.4 kafka3
    192.168.1.4 zookeeper
    192.168.1.4 kafka-manager
    

    如此,只要切换一下ihost,重启docker即可顺利完成环境重启!

    下载zookeeper镜像

    $ docker pull wurstmeister/zookeeper

    下载kafka镜像

    $ docker pull wurstmeister/kafka

    下载图形化kafka管理镜像

    $ docker pull sheepkiller/kafka-manager

    下载一个图形化zookeeper工具(可执行jar包,这个不是镜像)

    zookeeper-dev-ZooInspector.zip

    解压启动

    java -jar build/zookeeper-dev-ZooInspector.jar
    

    启动zookeeper

    docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper

    启动kafka(集群方式)

    • kafka节点 1
    $ docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=99.15.217.9:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://99.15.217.9:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka
    
    • kafka节点 2
    $ docker run -d --name kafka1 -p 9093:9093 -e KAFKA_BROKER_ID=1 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=99.15.217.9:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://99.15.217.9:9093 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9093 -t wurstmeister/kafka
    
    • kafka节点3
    $ docker run -d --name kafka2 -p 9094:9094 -e KAFKA_BROKER_ID=2 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=99.15.217.9:2181 -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://99.15.217.9:9094 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9094 -t wurstmeister/kafka
    
    • --name kafka 指定不同的docker容器名称,不要重复
    • -e KAFKA_BROKER_ID 指定kafka的Broker序号,不要重复
    • -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT 指定所用zookeeper的地址端口
    • -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS 指定Kafka的监听端口
    • -e KAFKA_LISTENERS 指定Kafka的监听端口
    • -t wurstmeister/kafka 所使用的Docker镜像

    检测一下启动情况,主要看看端口

    netstat -an | grep 2181
    netstat -an | grep 9092
    netstat -an | grep 9093
    netstat -an | grep 9094
    

    再看一看Docker容器情况

    $ docker ps -a 
    

    如果Docker容器启动出现错误,可查看容器运行日志,如,查看id为dc9208a3303fee的容器运行日志的最后1000行

    $ docker logs dc9208a3303fee --tail 1000
    

    查看docker容器,并启动

    如果正常执行过以上步骤,之后可直接启动docker容器,如下:

    查看容器

    $ docker ps
    Mac:gitee megapro$ docker ps -a
    CONTAINER ID        IMAGE                       COMMAND                  CREATED             STATUS                            PORTS               NAMES
    d281bab38702        wurstmeister/kafka          "start-kafka.sh"         7 days ago          Exited (137) 4 minutes ago                            kafka2
    b2ae4f0b7c09        sheepkiller/kafka-manager   "./start-kafka-manag…"   7 days ago          Exited (143) 4 minutes ago                            kafka-manager
    119a70531dbc        wurstmeister/kafka          "start-kafka.sh"         7 days ago          Exited (137) 3 minutes ago                            kafka1
    e1d2bcb81ff2        wurstmeister/kafka          "start-kafka.sh"         7 days ago          Exited (137) 3 days ago                               kafka
    156a5c4c0e41        wurstmeister/zookeeper      "/bin/sh -c '/usr/sb…"   7 days ago          Exited (137) About a minute ago                       zookeeper
    

    启动zookeeper+kafka

    $ docker start 156a5c4c0e41
    $ docker start e1d2bcb81ff2
    $ docker start 119a70531dbc
    $ docker start d281bab38702
    $ docker start b2ae4f0b7c09
    
    

    做个测试

    场景:登录kafka主机,创建一个topic,向topic发送消息,使用consumer接收消息

    进入kafka容器的命令行

    $ docker exec -ti kafka /bin/bash
    

    进入kafka所在目录

    $ cd opt/kafka_2.12-1.1.0/bin
    

    创建Replication为2,Partition为2的topic = partopic:

    $ ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 99.15.217.9:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic partopic
    

    查看topic状态

    $ ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 99.15.217.9:2181 --topic partopic
    

    作为Producer生产消息

    $ ./kafka-console-producer.sh --broker-list 99.15.217.9:9092 --topic partopic
    

    新开一个终端,作为Consumer接收消息

    $ docker exec -it kafka /bin/bash
    $ cd opt/kafka_2.12-1.1.0/bin
    

    接收消息

    $ ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 99.15.217.9:9092 --topic partopic --from-beginning
    ···
    
    至此验证成功!
    
    
    ## 启动kafka管理界面服务kafka-manager
    
    ```shell
    $ docker run -itd --restart=always --name=kafka-manager -p 9000:9000 -e ZK_HOSTS=99.15.217.9:2181  sheepkiller/kafka-manager
    

    访问: http://localhost:9000

    image.png

    添加一个cluster

    image.png

    确定,然后就能查看kafak的集群信息

    image.png

    查看topic信息

    image.png

    查看Broker们的信息

    image.png

    环境好了,去写代码和kafka集成吧!

    跑个Node.js代码试一下

    kafkajs Getting Started

    const { Kafka } = require('kafkajs')
    
    const kafka = new Kafka({
        clientId: 'my-app',
        brokers: ['127.0.0.1:9092', '127.0.0.1:9093']
    })
    
    const producer = kafka.producer()
    const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'test-group' })
    
    const run = async () => {
        // Producing
        await producer.connect()
        await producer.send({
            topic: 'test-topic',
            messages: [
                { value: 'Hello KafkaJS user!' },
            ],
        })
    
        // Consuming
        await consumer.connect()
        await consumer.subscribe({ topic: 'test-topic', fromBeginning: true })
    
        await consumer.run({
            eachMessage: async ({ topic, partition, message }) => {
                console.log({
                    partition,
                    offset: message.offset,
                    value: message.value.toString(),
                })
            },
        })
    }
    
    run().catch(console.error)
    

    执行

    $npm i kafkajs -S
    $node s1.js
    

    输出

    image.png

    主要参考资料

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