linux环境安装 kafka 0.8.2.1 jdk1.6

文章目录

          • 一、环境分布
          • 二、实战
            • 1. kafka下载
            • 2. 解压
            • 3. 配置
            • 4. 编写启动脚本
            • 5. 编写关闭脚本
            • 6. 赋予脚本可执行权限
            • 7. 脚本使用案例
          • 三、Config配置
          • 四、Consumer配置
          • 五、Producer配置

很多小伙伴问我,为什么不用最新版本的kafka呢?关于这个问题,都是基于项目和场景来说的,给小伙伴举几个例子哈!
以前的项目用的jdk1.6适配的kafka版本是0.8.2.1
现在一个新的项目,技术也支持,jdk1.8建议选择一个新的并且稳定的kafka版本

一、环境分布
软件版本
jdk1.8
kafkakafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz
二、实战

kafka官网地址:
http://kafka.apache.org/downloads
在这里插入图片描述

1. kafka下载
wget https://archive.apache.org/dist/kafka/0.8.2.1/kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz
2. 解压
tar –zxvf kafka_2.9.2-0.8.2.1.tgz
3. 配置
cd kafka_2.9.2-0.8.2.1/config/
vi server.properties
添加一下内容:
broker.id=0
#端口号
port=9092
#服务器IP地址,修改为自己的服务器IP
host.name=172.30.0.9
#日志存放路径,上面创建的目录
log.dirs=/usr/local/logs/kafka
#zookeeper地址和端口,单机配置部署,localhost:2181
zookeeper.connect=localhost:2181
4. 编写启动脚本
vi kafkastart.sh
添加以下内容:
#启动zookeeper
/app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/bin/zookeeper-server-start.sh /app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/config/zookeeper.properties &
#等3秒后执行
sleep 3 
#启动kafka
/app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/bin/kafka-server-start.sh /app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/config/server.properties &
5. 编写关闭脚本
vi kafkastop.sh
添加以下内容:
#关闭zookeeper
/app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/bin/zookeeper-server-stop.sh /app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/config/zookeeper.properties &
#等3秒后执行
sleep 3 
#关闭kafka
/app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/bin/kafka-server-stop.sh /app/kafka_2.9.2-0.8.2.1/config/server.properties &
6. 赋予脚本可执行权限
chmod 777 kafkastart.sh kafkastop.sh
或者
chmod +x kafkastart.sh kafkastop.sh
7. 脚本使用案例
#启动脚本
./kafkastart.sh
#关闭脚本
./kafkastop.sh

记得开启防火墙9092和2181端口

注:此单机版使用的是kafka自带的zookeeper

三、Config配置

下表列出了Boker的重要的配置参数, 更多的配置请参考 kafka.server.KafkaConfig

name默认值描述
brokerid0每一个boker都有一个唯一的id作为它们的名字。 这就允许boker切换到别的主机/端口上, consumer依然知道
enable.zookeepertrue允许注册到zookeeper
log.flush.interval.messagesLong.MaxValue在数据被写入到硬盘和消费者可用前最大累积的消息的数量
log.flush.interval.msLong.MaxValue在数据被写入到硬盘前的最大时间
log.flush.scheduler.interval.msLong.MaxValue检查数据是否要写入到硬盘的时间间隔。
log.retention.hours168控制一个log保留多长个小时
log.retention.bytes-1控制log文件最大尺寸
log.cleaner.enablefalse是否log cleaning
log.cleanup.policydeletedelete还是compat. 其它控制参数还包括log.cleaner.threads,log.cleaner.io.max.bytes.per.second,log.cleaner.dedupe.buffer.size,log.cleaner.io.buffer.size,log.cleaner.io.buffer.load.factor,log.cleaner.backoff.ms,log.cleaner.min.cleanable.ratio,log.cleaner.delete.retention.ms
log.dir/tmp/kafka-logs指定log文件的根目录
log.segment.bytes1024*1024单一的log segment文件大小
log.roll.hours24 * 7开始一个新的log文件片段的最大时间
message.max.bytes1000000 + MessageSet.LogOverhead一个socket 请求的最大字节数
num.network.threads3处理网络请求的线程数
num.io.threads8处理IO的线程数
background.threads10后台线程序
num.partitions1默认分区数
socket.send.buffer.bytes102400socket SO_SNDBUFF参数
socket.receive.buffer.bytes102400socket SO_RCVBUFF参数
zookeeper.connectlocalhost:2182/kafka指定zookeeper连接字符串, 格式如hostname:port/chroot。chroot是一个namespace
zookeeper.connection.timeout.ms6000指定客户端连接zookeeper的最大超时时间
zookeeper.session.timeout.ms6000连接zk的session超时时间
zookeeper.sync.time.ms2000zk follower落后于zk leader的最长时间
四、Consumer配置

下表列出了high-level consumer的重要的配置参数。更多的配置请参考 kafka.consumer.ConsumerConfig

name默认值描述
groupidgroupid一个字符串用来指示一组consumer所在的组
socket.timeout.ms30000socket超时时间
socket.buffersize64*1024socket receive buffer
fetch.size300 * 1024控制在一个请求中获取的消息的字节数。 这个参数在0.8.x中由fetch.message.max.bytes,fetch.min.bytes取代
backoff.increment.ms1000这个参数避免在没有新数据的情况下重复频繁的拉数据。 如果拉到空数据,则多推后这个时间
queued.max.message.chunks2high level consumer内部缓存拉回来的消息到一个队列中。 这个值控制这个队列的大小
autocommit.enabletrue如果true,consumer定期地往zookeeper写入每个分区的offset
auto.commit.interval.ms10000往zookeeper上写offset的频率
auto.offset.resetsmallnest如果offset出了返回,则 smallest : 自动设置reset到最小的offset. largest : 自动设置offset到最大的offset. anything else : 否则抛出异常.
consumer.timeout.ms-1默认-1,consumer在没有新消息时无限期的block。如果设置一个正值, 一个超时异常会抛出
rebalance.retries.max4rebalance时的最大尝试次数
五、Producer配置

下表列出了producer的重要的参数。更多的配置请参考 kafka.producer.ProducerConfig

name默认值描述
serializer.classkafka.serializer.DefaultEncoder必须实现kafka.serializer.Encoder 接口,将T类型的对象encode成kafka message
key.serializer.classserializer.classkey对象的serializer类
partitioner.classkafka.producer.DefaultPartitioner必须实现kafka.producer.Partitioner ,根据Key提供一个分区策略
producer.typesync指定消息发送是同步还是异步。异步asyc成批发送用kafka.producer.AyncProducer, 同步sync用kafka.producer.SyncProducer
metadata.broker.listboker list使用这个参数传入boker和分区的静态信息,如host1:port1,host2:port2, 这个可以是全部boker的一部分
compression.codecNoCompressionCodec消息压缩,默认不压缩
compressed.topicsnull在设置了压缩的情况下,可以指定特定的topic压缩,为指定则全部压缩
message.send.max.retries3消息发送最大尝试次数
retry.backoff.ms300每次尝试增加的额外的间隔时间
topic.metadata.refresh.interval.ms600000定期的获取元数据的时间。当分区丢失,leader不可用时producer也会主动获取元数据,如果为0,则每次发送完消息就获取元数据,不推荐。如果为负值,则只有在失败的情况下获取元数据。
queue.buffering.max.ms5000在producer queue的缓存的数据最大时间,仅仅for asyc
queue.buffering.max.message10000producer 缓存的消息的最大数量,仅仅for asyc
queue.enqueue.timeout.ms-10当queue满时丢掉,负值是queue满时block,正值是queue满时block相应的时间,仅仅for asyc
batch.num.messages200一批消息的数量,仅仅for asyc

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