kafka安装并测试

一. Linux下ZooKeeper的安装及使用

1、创建工作目录，下载安装包

#创建安装目录 mkdir -p /opt/zookeeper #移动到目录 cd /opt/zookeepe #下载zookeeper安装包 wget https://mirrors.aliyun.com/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz #解压缩 tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz

2、配置文件

#移到配置目录 cd /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/conf/ #复制配置文件 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg #修改及添加以下配置 tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/opt/zookeeper/zoodata dataLogDir=/opt/zookeeper/zoodatalog clientPort=2181 server.0=127.0.0.1:2888:3888 #多节点 集群 #server.1=127.0.0.1:4888:5888 #server.2=127.0.0.1:5888:6888 admin.serverPort=9099

#保存退出

#配置说明

tickTime：客户端会话超时时间，默认2000毫秒。 initLimit：配置客户端初始化可接受多少个心跳监测，默认10，即10*tickTime(默认2000)，表示20s没有连接上集群的配置则连接失败。 syncLimit：配置Leader和follwer之间，允许多少个请求应答长度，默认5，即5*tickTime(默认2000)，表示默认10sLeader和Follwer之间如果消息5次没有发送成功就不尝试了。 dataDir：配置存储快照文件的目录。 dataLogDir：配置事务日志存储的目录。 clientPort：服务默认端口，默认2181。 server.X=A:B:C 其中X是一个数字，表示这是第几号server，A是该server所在的IP地址，B配置该server和集群中的leader交换消息所使用的端口，C配置选举leader时所使用的端口。

3、创建节点的myid

#创建dataDir目录 mkdir -p /opt/zookeeper/zoodata #移动到目录 cd /opt/zookeeper/zoodata #把节点号写入myid文件(各个节点分别配置) echo 0 > myid #配置端口防火墙(各个节点分别配置) firewall-cmd --zone=public --add-port=2181/tcp --permanent firewall-cmd --reload

4、启动ZooKeeper

#重启 ./zkServer.sh restart #关闭 ./zkServer.sh stop #查看状态 ./zkServer.sh staus #启动的时候，查看后台信息 ./zkServer.sh start-foreground &

没起来的可能报错

2023-10-27 14:15:16,975 [myid:0] - ERROR [main:ZooKeeperServerMain@85] - Unable to start AdminServer, exiting abnormally 原因： zk admin启动默认端口是8080，如果有其他服务在用8080，那启动时就报错了，端口已被绑定 配置文件中添加admin.serverPort=9099

5、客户端连接 #启动客户端

./zkCli.sh #创建节点 create /test test1 #获取节点数据 get /test #更新节点 set /test test2 #删除节点 delete /test #递归删除数据，将子目录的数据也删除掉 rmr /test #查看节点 ls / #查看输入过的命令 history 二. Linux下搭建Kafka服务

1、安装JDK 1.8 java -version 命令查看JDK版本，如图安装成功

[root@localhost kafka]# java -version java version "1.8.0_201" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

2、安装kafka

#创建安装目录 mkdir -p /opt/kafka #移动到目录 cd /opt/kafka #下载kafka安装包 wget https://mirrors.aliyun.com/apache/kafka/2.5.0/kafka_2.12-2.5.0.tgz #解压缩 tar -zxvf kafka_2.12-2.5.0.tgz

3、配置文件

#进入配置目录 cd kafka_2.12-2.5.0/config/ #备份配置文件 cp server.properties server.properties.bak #修改配置文件 vim server.properties #修改及添加以下配置 broker.id=1 listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 advertised.listeners=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092 #其他自定义配置（根据实际修改） zookeeper.connect=127.0.0.1:2181 zookeeper.connection.timeout.ms=18000

#保存退出

#配置说明

broker.id：当前机器在集群中的唯一标识。例如有三台Kafka主机，则分别配置为1,2,3。 listeners：服务监听端口。 advertised.listeners：提供给生产者，消费者的端口号，即外部访问地址。默认为listeners的值。 zookeeper.connect：zookeeper连接地址。如有集群配置，每台Kafka主机都需要连接全部zookeeper服务，实例如下： zookeeper.connect=192.168.1.41:2181,192.168.1.42:2181,192.168.1.47:2181 zookeeper.connection.timeout.ms：zookeeper连接超时时间。

4、启动Kafka

#移到工作目录 cd /opt/kafka/kafka_2.12-2.5.0/bin/ #启动kafka ./kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties #关闭kafka服务 ./kafka-server-stop.sh 查看端口已被监听，启动成功: [root@localhost kafka]# netstat -antlp | grep 9092 tcp 0 0 127.0.0.1:34162 127.0.0.1:9092 ESTABLISHED 19313/./my_producer tcp6 0 0 127.0.0.1:9092 :::* LISTEN 10101/java tcp6 1 0 127.0.0.1:34142 127.0.0.1:9092 CLOSE_WAIT 10101/java tcp6 0 0 127.0.0.1:9092 127.0.0.1:34162 ESTABLISHED 10101/java

5、测试创建一个topic

#移到工作目录 cd /opt/kafka/kafka_2.12-2.5.0/bin/ #创建topic ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic topic1 #查看topic信息 ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic topic1

测试 #启动生产者控制台

[root@localhost bin]# ./kafka-console-producer.sh --broker-list 127.0.0.1:9092 --topic t1 >test >123456

#启动消费者控制台（新开一个窗口）

[root@localhost bin]# ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9092 --topic t1 --from-beginning test 123456 [root@localhost bin]# ./kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic t1 Created topic t1. [root@localhost bin]# [root@localhost bin]# ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic t1 Topic: t1 PartitionCount: 1 ReplicationFactor: 1 Configs: Topic: t1 Partition: 0 Leader: 0 Replicas: 0 Isr: 0 [root@localhost bin]# 三. c语言使用librdkafka库实现kafka的生产和消费实例

1. 生产者常用接口

1、创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2、配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *conf, const char *name, const char *value, char *errstr, size_t errstr_size) 3、设置发送回调函数 void rd_kafka_conf_set_dr_msg_cb (rd_kafka_conf_t *conf, void (*dr_msg_cb) (rd_kafka_t *rk, const rd_kafka_message_t * rkmessage, void *opaque)) 4、创建producer实例 rd_kafka_t *rd_kafka_new (rd_kafka_type_t type, rd_kafka_conf_t *conf,char *errstr, size_t errstr_size) 5、实例化topic rd_kafka_topic_t *rd_kafka_topic_new (rd_kafka_t *rk, const char *topic, rd_kafka_topic_conf_t *conf) 6、异步调用将消息发送到指定的topic int rd_kafka_produce (rd_kafka_topic_t *rkt, int32_t partition, int msgflags, void *payload, size_t len, const void *key, size_t keylen, void *msg_opaque) 7、阻塞等待消息发送完成 int rd_kafka_poll (rd_kafka_t *rk, int timeout_ms) 8、等待完成producer请求完成 rd_kafka_resp_err_t rd_kafka_flush (rd_kafka_t *rk, int timeout_ms) 9、销毁topic void rd_kafka_topic_destroy (rd_kafka_topic_t *app_rkt) 10、销毁producer实例 void rd_kafka_destroy (rd_kafka_t *rk)

生产者实例实现：

#include <stdio.h> #include <signal.h> #include <string.h> #include "librdkafka/rdkafka.h" // gcc produce.c -o my_producer -lrdkafka -lz -lpthread -lrt static int run = 1; static void stop(int sig){ run = 0; fclose(stdin); } /* 每条消息调用一次该回调函数，说明消息是传递成功(rkmessage->err == RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR) 还是传递失败(rkmessage->err != RD_KAFKA_RESP_ERR_NO_ERROR) 该回调函数由rd_kafka_poll()触发，在应用程序的线程上执行 */ static void dr_msg_cb(rd_kafka_t *rk, const rd_kafka_message_t *rkmessage, void *opaque){ if(rkmessage->err) fprintf(stderr, "%% Message delivery failed: %s\n", rd_kafka_err2str(rkmessage->err)); else fprintf(stderr, "%% Message delivered (%zd bytes, " "partition %"PRId32")\n", rkmessage->len, rkmessage->partition); /* rkmessage被librdkafka自动销毁*/ } int main(int argc, char **argv){ rd_kafka_t *rk; /*Producer instance handle*/ rd_kafka_topic_t *rkt; /*topic对象*/ rd_kafka_conf_t *conf; /*临时配置对象*/ char errstr[512]; char buf[512]; const char *brokers; const char *topic; if(argc != 3){ fprintf(stderr, "%% Usage: %s <broker> <topic>\n", argv[0]); return 1; } brokers = argv[1]; topic = argv[2]; /* 创建一个kafka配置占位 */ conf = rd_kafka_conf_new(); /*创建broker集群*/ if (rd_kafka_conf_set(conf, "bootstrap.servers", brokers, errstr, sizeof(errstr)) != RD_KAFKA_CONF_OK){ fprintf(stderr, "%s\n", errstr); return 1; } /*设置发送报告回调函数，rd_kafka_produce()接收的每条消息都会调用一次该回调函数 *应用程序需要定期调用rd_kafka_poll()来服务排队的发送报告回调函数*/ rd_kafka_conf_set_dr_msg_cb(conf, dr_msg_cb); /*创建producer实例 rd_kafka_new()获取conf对象的所有权,应用程序在此调用之后不得再次引用它*/ rk = rd_kafka_new(RD_KAFKA_PRODUCER, conf, errstr, sizeof(errstr)); if(!rk){ fprintf(stderr, "%% Failed to create new producer:%s\n", errstr); return 1; } /*实例化一个或多个topics(`rd_kafka_topic_t`)来提供生产或消费，topic 对象保存topic特定的配置，并在内部填充所有可用分区和leader brokers，*/ rkt = rd_kafka_topic_new(rk, topic, NULL); if (!rkt){ fprintf(stderr, "%% Failed to create topic object: %s\n", rd_kafka_err2str(rd_kafka_last_error())); rd_kafka_destroy(rk); return 1; } /*用于中断的信号*/ signal(SIGINT, stop); fprintf(stderr, "%% Type some text and hit enter to produce message\n" "%% Or just hit enter to only serve delivery reports\n" "%% Press Ctrl-C or Ctrl-D to exit\n"); while(run && fgets(buf, sizeof(buf), stdin)){ size_t len = strlen(buf); if(buf[len-1] == '\n') buf[--len] = '\0'; if(len == 0){ /*轮询用于事件的kafka handle， 事件将导致应用程序提供的回调函数被调用 第二个参数是最大阻塞时间，如果设为0，将会是非阻塞的调用*/ rd_kafka_poll(rk, 0); continue; } retry: /*Send/Produce message. 这是一个异步调用，在成功的情况下，只会将消息排入内部producer队列， 对broker的实际传递尝试由后台线程处理，之前注册的传递回调函数(dr_msg_cb) 用于在消息传递成功或失败时向应用程序发回信号*/ if (rd_kafka_produce( /* Topic object */ rkt, /*使用内置的分区来选择分区*/ RD_KAFKA_PARTITION_UA, /*生成payload的副本*/ RD_KAFKA_MSG_F_COPY, /*消息体和长度*/ buf, len, /*可选键及其长度*/ NULL, 0, NULL) == -1){ fprintf(stderr, "%% Failed to produce to topic %s: %s\n", rd_kafka_topic_name(rkt), rd_kafka_err2str(rd_kafka_last_error())); if (rd_kafka_last_error() == RD_KAFKA_RESP_ERR__QUEUE_FULL){ /*如果内部队列满，等待消息传输完成并retry, 内部队列表示要发送的消息和已发送或失败的消息， 内部队列受限于queue.buffering.max.messages配置项*/ rd_kafka_poll(rk, 1000); goto retry; } }else{ fprintf(stderr, "%% Enqueued message (%zd bytes) for topic %s\n", len, rd_kafka_topic_name(rkt)); } /*producer应用程序应不断地通过以频繁的间隔调用rd_kafka_poll()来为 传送报告队列提供服务。在没有生成消息以确定先前生成的消息已发送了其 发送报告回调函数(和其他注册过的回调函数)期间，要确保rd_kafka_poll() 仍然被调用*/ rd_kafka_poll(rk, 0); } fprintf(stderr, "%% Flushing final message.. \n"); /*rd_kafka_flush是rd_kafka_poll()的抽象化， 等待所有未完成的produce请求完成，通常在销毁producer实例前完成 以确保所有排列中和正在传输的produce请求在销毁前完成*/ rd_kafka_flush(rk, 10*1000); /* Destroy topic object */ rd_kafka_topic_destroy(rkt); /* Destroy the producer instance */ rd_kafka_destroy(rk); return 0; }

**2. 消费者常用接口 **

1、创建kafka配置 rd_kafka_conf_t *rd_kafka_conf_new (void) 2、创建kafka topic的配置 rd_kafka_topic_conf_t *rd_kafka_topic_conf_new (void) 3、配置kafka各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_conf_set (rd_kafka_conf_t *conf, const char *name, const char *value, char *errstr, size_t errstr_size) 4、配置kafka topic各项参数 rd_kafka_conf_res_t rd_kafka_topic_conf_set (rd_kafka_topic_conf_t *conf, const char *name, const char *value, char *errstr, size_t errstr_size) 5、创建consumer实例 rd_kafka_t *rd_kafka_new (rd_kafka_type_t type, rd_kafka_conf_t *conf, char *errstr, size_t errstr_size) 6、为consumer实例添加brokerlist int rd_kafka_brokers_add (rd_kafka_t *rk, const char *brokerlist) 7、开启consumer订阅 rd_kafka_subscribe (rd_kafka_t *rk, const rd_kafka_topic_partition_list_t *topics) 8、轮询消息或事件，并调用回调函数 rd_kafka_message_t *rd_kafka_consumer_poll (rd_kafka_t *rk,int timeout_ms) 9、关闭consumer实例 rd_kafka_resp_err_t rd_kafka_consumer_close (rd_kafka_t *rk) 10、释放topic list资源 rd_kafka_topic_partition_list_destroy (rd_kafka_topic_partition_list_t *rktparlist) 11、销毁consumer实例 void rd_kafka_destroy (rd_kafka_t *rk) 12、等待consumer对象的销毁 int rd_kafka_wait_destroyed (int timeout_ms)

消费者实例实现

#include <string.h> #include <stdlib.h> #include <syslog.h> #include <signal.h> #include <error.h> #include <getopt.h> #include "librdkafka/rdkafka.h" // gcc consume.c -o my_consumer -lrdkafka -lz -lpthread -lrt static int run = 1; //`rd_kafka_t`自带一个可选的配置API，如果没有调用API，Librdkafka将会使用CONFIGURATION.md中的默认配置。 static rd_kafka_t *rk; static rd_kafka_topic_partition_list_t *topics; static void stop (int sig) { if (!run) exit(1); run = 0; fclose(stdin); /* abort fgets() */ } static void sig_usr1 (int sig) { rd_kafka_dump(stdout, rk); } /** * 处理并打印已消费的消息 */ static void msg_consume (rd_kafka_message_t *rkmessage, void *opaque) { if (rkmessage->err) { if (rkmessage->err == RD_KAFKA_RESP_ERR__PARTITION_EOF) { fprintf(stderr, "%% Consumer reached end of %s [%"PRId32"] " "message queue at offset %"PRId64"\n", rd_kafka_topic_name(rkmessage->rkt), rkmessage->partition, rkmessage->offset); return; } if (rkmessage->rkt) fprintf(stderr, "%% Consume error for " "topic \"%s\" [%"PRId32"] " "offset %"PRId64": %s\n", rd_kafka_topic_name(rkmessage->rkt), rkmessage->partition, rkmessage->offset, rd_kafka_message_errstr(rkmessage)); else fprintf(stderr, "%% Consumer error: %s: %s\n", rd_kafka_err2str(rkmessage->err), rd_kafka_message_errstr(rkmessage)); if (rkmessage->err == RD_KAFKA_RESP_ERR__UNKNOWN_PARTITION || rkmessage->err == RD_KAFKA_RESP_ERR__UNKNOWN_TOPIC) run = 0; return; } fprintf(stdout, "%% Message (topic %s [%"PRId32"], " "offset %"PRId64", %zd bytes):\n", rd_kafka_topic_name(rkmessage->rkt), rkmessage->partition, rkmessage->offset, rkmessage->len); if (rkmessage->key_len) { printf("Key: %.*s\n", (int)rkmessage->key_len, (char *)rkmessage->key); } printf("%.*s\n", (int)rkmessage->len, (char *)rkmessage->payload); } /* init all configuration of kafka */ int initKafka(char *brokers, char *group,char *topic){ rd_kafka_conf_t *conf; rd_kafka_topic_conf_t *topic_conf; rd_kafka_resp_err_t err; char tmp[16]; char errstr[512]; /* Kafka configuration */ conf = rd_kafka_conf_new(); //quick termination snprintf(tmp, sizeof(tmp), "%i", SIGIO); rd_kafka_conf_set(conf, "internal.termination.signal", tmp, NULL, 0); //topic configuration topic_conf = rd_kafka_topic_conf_new(); /* Consumer groups require a group id */ if (!group) group = "rdkafka_consumer_example"; if (rd_kafka_conf_set(conf, "group.id", group, errstr, sizeof(errstr)) != RD_KAFKA_CONF_OK) { fprintf(stderr, "%% %s\n", errstr); return -1; } /* Consumer groups always use broker based offset storage */ if (rd_kafka_topic_conf_set(topic_conf, "offset.store.method", "broker", errstr, sizeof(errstr)) != RD_KAFKA_CONF_OK) { fprintf(stderr, "%% %s\n", errstr); return -1; } /* Set default topic config for pattern-matched topics. */ rd_kafka_conf_set_default_topic_conf(conf, topic_conf); //实例化一个顶级对象rd_kafka_t作为基础容器，提供全局配置和共享状态 rk = rd_kafka_new(RD_KAFKA_CONSUMER, conf, errstr, sizeof(errstr)); if(!rk){ fprintf(stderr, "%% Failed to create new consumer:%s\n", errstr); return -1; } //Librdkafka需要至少一个brokers的初始化list if (rd_kafka_brokers_add(rk, brokers) == 0){ fprintf(stderr, "%% No valid brokers specified\n"); return -1; } //重定向 rd_kafka_poll()队列到consumer_poll()队列 rd_kafka_poll_set_consumer(rk); //创建一个Topic+Partition的存储空间(list/vector) topics = rd_kafka_topic_partition_list_new(1); //把Topic+Partition加入list rd_kafka_topic_partition_list_add(topics, topic, -1); //开启consumer订阅，匹配的topic将被添加到订阅列表中 if((err = rd_kafka_subscribe(rk, topics))){ fprintf(stderr, "%% Failed to start consuming topics: %s\n", rd_kafka_err2str(err)); return -1; } return 1; } int main(int argc, char **argv){ char *brokers = "localhost:9092"; char *group = NULL; char *topic = NULL; int opt; rd_kafka_resp_err_t err; while ((opt = getopt(argc, argv, "g:b:t:qd:eX:As:DO")) != -1){ switch (opt) { case 'b': brokers = optarg; break; case 'g': group = optarg; break; case 't': topic = optarg; break; default: break; } } signal(SIGINT, stop); signal(SIGUSR1, sig_usr1); if(!initKafka(brokers, group, topic)){ fprintf(stderr, "kafka server initialize error\n"); }else{ while(run){ rd_kafka_message_t *rkmessage; /*-轮询消费者的消息或事件，最多阻塞timeout_ms -应用程序应该定期调用consumer_poll()，即使没有预期的消息，以服务 所有排队等待的回调函数，当注册过rebalance_cb，该操作尤为重要， 因为它需要被正确地调用和处理以同步内部消费者状态 */ rkmessage = rd_kafka_consumer_poll(rk, 1000); if(rkmessage){ msg_consume(rkmessage, NULL); /*释放rkmessage的资源，并把所有权还给rdkafka*/ rd_kafka_message_destroy(rkmessage); } } } done: /*此调用将会阻塞，直到consumer撤销其分配，调用rebalance_cb(如果已设置)， commit offset到broker,并离开consumer group 最大阻塞时间被设置为session.timeout.ms */ err = rd_kafka_consumer_close(rk); if(err){ fprintf(stderr, "%% Failed to close consumer: %s\n", rd_kafka_err2str(err)); }else{ fprintf(stderr, "%% Consumer closed\n"); } //释放topics list使用的所有资源和它自己 rd_kafka_topic_partition_list_destroy(topics); //destroy kafka handle rd_kafka_destroy(rk); run = 5; //等待所有rd_kafka_t对象销毁，所有kafka对象被销毁，返回0，超时返回-1 while(run-- > 0 && rd_kafka_wait_destroyed(1000) == -1){ printf("Waiting for librdkafka to decommission\n"); } if(run <= 0){ //dump rdkafka内部状态到stdout流 rd_kafka_dump(stdout, rk); } return 0; }

运行：

[root@localhost kafka]# ./my_consumer -b localhost:9092 -t t1 %4|1592810248.073|CONFWARN|rdkafka#consumer-1| [thrd:app]: Configuration property offset.store.method is deprecated: Offset commit store method: 'file' - DEPRECATED: local file store (offset.store.path, et.al), 'broker' - broker commit store (requires "group.id" to be configured and Apache Kafka 0.8.2 or later on the broker.). % Message (topic t1 [0], offset 5, 6 bytes): hellpo % Message (topic t1 [0], offset 6, 6 bytes): 123456 [root@localhost kafka]# ./my_producer localhost:9092 t1 % Type some text and hit enter to produce message % Or just hit enter to only serve delivery reports % Press Ctrl-C or Ctrl-D to exit hellpo % Enqueued message (6 bytes) for topic t1 123456