在我们大量使用分布式数据库、分布式计算集群的时候，是否会遇到这样的一些问题：
我们想分析下用户行为（pageviews），以便我们设计出更好的广告位
我想对用户的搜索关键词进行统计，分析出当前的流行趋势
有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低
这些场景都有一个共同点：
1、Java 和 scala都是运行在JVM上的语言。
2、erlang和最近比较火的和go语言一样是从代码级别就支持高并发的一种语言，所以RabbitMQ天生就有很高的并发性能，但是 有RabbitMQ严格按照AMQP进行实现，受到了很多限制。kafka的设计目标是高吞吐量，所以kafka自己设计了一套高性能但是不通用的协议，他也是仿照AMQP（ Advanced Message Queuing Protocol 高级消息队列协议）设计的。
3、事务的概念：在数据库中，多个操作一起提交，要么操作全部成功，要么全部失败。举个例子， 在转账的时候付款和收款，就是一个事物的例子，你给一个人转账，你转成功，并且对方正常行收到款项后，这个操作才算成功，有一方失败，那么这个操作就是失败的。
对应消在息队列中，就是多条消息一起发送，要么全部成功，要么全部失败。3个中只有ActiveMQ支持，这个是因为，RabbitMQ和Kafka为了更高的性能，而放弃了对事务的支持 。
4、集群：多台服务器组成的整体叫做集群，这个整体对生产者和消费者来说，是透明的。其实对消费系统组成的集群添加一台服务器减少一台服务器对生产者和消费者都是无感之的。
5、负载均衡，对消息系统来说负载均衡是大量的生产者和消费者向消息系统发出请求消息，系统必须均衡这些请求使得每一台服务器的请求达到平衡，而不是大量的请求，落到某一台或几台，使得这几台服务器高负荷或超负荷工作，严重情况下会停止服务或宕机。
6、动态扩容是很多公司要求的技术之一，不支持动态扩容就意味着停止服务，这对很多公司来说是不可以接受的。
注：
阿里巴巴的Metal,RocketMQ都有Kafka的影子，他们要么改造了Kafka或者借鉴了Kafka，最后Kafka的动态扩容是通过Zookeeper来实现的。
1、 AMQP协议
Advanced Message Queuing Protocol （高级消息队列协议）
The Advanced Message Queuing Protocol (AMQP)：是一个标准开放的应用层的消息中间件（Message Oriented Middleware）协议。AMQP定义了通过网络发送的字节流的数据格式。因此兼容性非常好，任何实现AMQP协议的程序都可以和与AMQP协议兼容的其他程序交互，可以很容易做到跨语言，跨平台。
上面说的3种比较流行的消息队列协议，要么支持AMQP协议，要么借鉴了AMQP协议的思想进行了开发、实现、设计。
2、 一些基本的概念
1、消费者：（Consumer）：从消息队列中请求消息的客户端应用程序
2、生产者：（Producer） ：向broker发布消息的应用程序
3、AMQP服务端（broker）：用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列，便于fafka将生产者发送的消息，动态的添加到磁盘并给每一条消息一个偏移量，所以对于kafka一个broker就是一个应用程序的实例
kafka支持的客户端语言
：Kafka客户端支持当前大部分主流语言，包括：C、C++、Erlang、Java、.net、perl、PHP、Python、Ruby、Go、Javascript
1、主题（Topic）：一个主题类似新闻中的体育、娱乐、教育等分类概念，在实际工程中通常一个业务一个主题。
2、分区（Partition）：一个Topic中的消息数据按照多个分区组织，分区是kafka消息队列组织的最小单位，一个分区可以看作是一个FIFO（ First Input First Output的缩写，先入先出队列）的队列。
三、Zookeeper(动物园)集群搭建
kafka集群是把状态保存在Zookeeper中的，首先要搭建Zookeeper集群。
1、软件环境(3台服务器-测试,一般是奇数台服务器)
vim /etc/hosts(3台服务器都要写)
192.168.11.128 server1
192.168.11.129 server2
192.168.11.130 server3
如果有四台那么挂掉一台还剩下三台服务器，如果在挂掉一个就不行了，这里记住是超过半数。
2、Java jdk1.8 zookeeper是用java写的所以他的需要JAVA环境，java是运行在java虚拟机上的
2、配置安装zookeeper
下面的操作是: 3台服务器统一操作
1、安装java（我这里采用jdk安装）
先准备jdk的包，解压带/usr/local下
创建软链接
写java环境变量
vim /etc/profile.d/aa.sh
加载环境变量
source /etc/profile(加载全部环境变量) 或者 source /etc/profile.d/aa.sh(加载这一个环境变量)
查看java有没有安装成功
如上图所示，表示java环境已经部署成功
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
用yum安装java
yum list java* && yum -y install java
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
2、下载Zookeeper（3台服务器统一操作）
首先要注意在生产环境中目录结构要定义好，防止在项目过多的时候找不到所需的项目
#目录统一放在/opt下面
#首先创建Zookeeper项目目录
cd /opt
mkdir zookeeper //项目目录
mkdir zookeeper/zkdata //存放快照日志
mkdir zookeeper/zkdatalog //存放事物日志
下载Zookeeper
#下载软件
cd /opt/zookeeper/
wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz
解压软件
tar xf zookeeper-3.4.14.tar.gz
3、修改配置文件
进入到解压好的目录里面的conf目录中，查看
3台服务器的配置文件
vim zoo.cfg
上面定义了dataDir和clientPort这2行就要注释，否则后面起集群会报错。
#server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字， 表示这个是第几号服务器，用来标识服务器，这个标识要写到快照目录下面myid文件里
#192.168.11.139为集群里的IP地址，第一个端口是master和slave之间的通信端口，默认是2888，第二个端口是leader选举的端口，集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
配置文件解释：
#tickTime：
这个时间是作为 Zookeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每个 tickTime 时间就会发送一个心跳。
#initLimit：
这个配置项是用来配置 Zookeeper 接受客户端（这里所说的客户端不是用户连接 Zookeeper 服务器的客户端，而是 Zookeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时最长能忍受多少个心跳时间间隔数。当已经超过 5个心跳的时间（也就是 tickTime）长度后 Zookeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。总的时间长度就是 5*2000=10 秒
#syncLimit：
这个配置项标识 Leader 与Follower 之间发送消息，请求和应答时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 的时间长度，总的时间长度就是5*2000=10秒
#dataDir：
快照日志的存储路径
#dataLogDir：
事物日志的存储路径，如果不配置这个那么事物日志会默认存储到dataDir制定的目录，这样会严重影响zk的性能，当zk吞吐量较大的时候，产生的事物日志、快照日志太多
#clientPort：
这个端口就是客户端连接 Zookeeper 服务器的端口，Zookeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。修改他的端口改大点
创建myid文件（每一台的都不一样）
#server1
echo "1" > /opt/zookeeper/zkdata/myid
#server2
echo "2" > /opt/zookeeper/zkdata/myid
#server3
echo "3" > /opt/zookeeper/zkdata/myid
1、myid文件和server.myid 在快照目录下存放的标识本台服务器的文件，他是整个zk集群用来发现彼此的一个重要标识。
2、zoo.cfg 文件是zookeeper配置文件 在conf目录里。
zkServer.sh 主的管理程序文件
ZooKeeper server will not remove old snapshots and log files when using the default configuration (see autopurge below), this is the responsibility of the operator
zookeeper不会主动的清除旧的快照和日志文件，这个是操作者的责任。
2、检查服务状态
#检查服务器状态（会有一个leader和2个follower）
可以用jps查看zk的进程，这是整个工程的main
#执行命令jps
四，kafka集群搭建
1，软件环境
1、linux一台或多台，大于等于2
2、已经搭建好的zookeeper集群
2、创建目录并下载安装软件（3台服务器一起操作）
#创建目录
cd /opt
mkdir kafka #创建项目目录
cd kafka
mkdir kafkalogs #创建kafka消息目录，主要存放kafka消息
#下载软件
wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.2.0/kafka_2.11-2.2.0.tgz
#解压软件
tar -zxvf kafka_2.11-2.2.0.tgz
3，修改配置文件
进入到config目录
cd /opt/kafka/kafka_2.11-2.2.0/config/
修改配置文件
broker.id=0 #当前机器在集群中的唯一标识，和zookeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
message.max.byte=5242880 #消息保存的最大值5M
default.replication.factor=2 #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
replica.fetch.max.bytes=5242880 #取消息的最大直接数
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.11.139:12181,192.168.11.140:12181,192.168.11.141:1218 #设置zookeeper的连接端口
上面是参数的解释，实际的修改项为：
配置文件修改结束
4,启动kafka集群并测试
启动服务
2.检查服务是否启动
#执行命令jps
3. 创建Topic验证是否创建成功
#创建Topic（话题）
#解释
--replication-factor 2 #复制两份
--partitions 1 #创建1个分区
--topic #主题为meinv
'''在一台服务器上创建一个发布者'''
#创建一个broker，发布者
'''在一台服务器上创建一个订阅者'''
到此，服务搭建结束
5.1、日志说明
默认kafka的日志是保存在/opt/kafka/kafka_2.11-2.2.0/logs目录下的，这里说几个需要注意的日志
server.log #kafka的运行日志
state-change.log #kafka他是用zookeeper来保存状态，所以他可能会进行切换，切换的日志就保存在这里
controller.log #kafka选择一个节点作为“controller”,当发现有节点down掉的时候它负责在游泳分区的所有节点中选择新的leader,这使得Kafka可以批量的高效的管理所有分区节点的主从关系。如果controller down掉了，活着的节点中的一个会备切换为新的controller.
5.2、上面的大家你完成之后可以登录zk来查看zk的目录情况
#使用客户端进入zk
cd/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.14/bin
./zkCli.sh -server 192.168.11.139:12181 #默认是不用加’-server‘参数的因为我们修改了他的端口
#查看目录情况 执行“ls /”
[zk: 127.0.0.1:12181(CONNECTED) 0] ls /
#显示结果：[consumers, config, controller, isr_change_notification, admin, brokers, zookeeper, controller_epoch]
'''
上面的显示结果中：只有zookeeper是，zookeeper原生的，其他都是Kafka创建的
'''
#标注一个重要的
[zk: 127.0.0.1:12181(CONNECTED) 1] get /brokers/ids/1
{"jmx_port":-1,"timestamp":"1456125963355","endpoints":["PLAINTEXT://192.168.7.100:19092"],"host":"192.168.7.100","version":2,"port":19092}
cZxid = 0x1000001c1
ctime = Mon Feb 22 15:26:03 CST 2016
mZxid = 0x1000001c1
mtime = Mon Feb 22 15:26:03 CST 2016
pZxid = 0x1000001c1
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x152e40aead20016
dataLength = 139
numChildren = 0
[zk: 127.0.0.1:12181(CONNECTED) 2]
#还有一个是查看partion
[zk: 127.0.0.1:12181(CONNECTED) 7] get /brokers/topics/shuaige/partitions/0
null
cZxid = 0x100000029
ctime = Mon Feb 22 10:05:11 CST 2016
mZxid = 0x100000029
mtime = Mon Feb 22 10:05:11 CST 2016
pZxid = 0x10000002a
cversion = 1
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 1
[zk: 127.0.0.1:12181(CONNECTED) 8]
转载于:https://blog.51cto.com/14181888/2394008
![[转]在Windows 下使用OpenCL](http://www.kimicat.com/_/rsrc/1259685282504/opencl-1/zai-windows-xia-shi-yong-opencl/setting3.png)
