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是的#xff0c;Zookeeper 和 Kafka 经常一起使用#xff0c;Zookeeper 在 Kafka 中扮演了关键角色。以下是 Zookeeper 和 Kafka 在实际项目中的结合使用及其作用的详细说明。
项目背景
假设我们有一个分布式数据处理系统#xff0c;该系统需要高吞吐量的实…1. zookeeper
是的Zookeeper 和 Kafka 经常一起使用Zookeeper 在 Kafka 中扮演了关键角色。以下是 Zookeeper 和 Kafka 在实际项目中的结合使用及其作用的详细说明。
项目背景
假设我们有一个分布式数据处理系统该系统需要高吞吐量的实时消息处理能力。Kafka 被选作消息队列系统用于接收、存储和传输大量实时数据。Zookeeper 被用作集群管理工具以确保 Kafka 集群的高可用性和一致性。
Kafka 与 Zookeeper 的结合
1. Kafka Broker 管理
Kafka 使用 Zookeeper 来管理 Kafka brokers代理。Zookeeper 维护了所有 broker 的元数据和状态信息确保每个 broker 都可以发现和通信其他 brokers。
Broker 注册当一个 Kafka broker 启动时它会向 Zookeeper 注册自己这样其他 brokers 可以知道集群中的所有成员。Leader 选举Kafka 分区的 leader 选举是通过 Zookeeper 来完成的。每个分区有一个 leader 和多个 followerleader 负责所有读写操作而 followers 复制 leader 的数据。
2. Topic 和 Partition 管理
Zookeeper 维护 Kafka 集群中所有 topic 和分区的元数据包括分区的位置、replicas 和 leader 信息。
Topic 配置创建一个 topic 时Kafka 会将其配置信息如分区数、副本数存储在 Zookeeper 中。分区信息每个分区的 leader 和 followers 信息也存储在 Zookeeper 中确保集群的元数据一致性。
3. 消费者组协调
Zookeeper 协调 Kafka 消费者组确保每个消费者实例在集群中唯一且不重复地消费消息。
消费者注册消费者启动时会向 Zookeeper 注册自己并通过 Zookeeper 获取分配给它的分区。分区再均衡当消费者实例加入或离开时Zookeeper 负责触发分区再均衡确保分区分配在消费者组中保持均衡。
实际项目示例
项目描述
假设我们有一个实时日志处理系统该系统收集来自多个应用程序的日志数据进行实时处理和分析。
使用 Kafka 和 Zookeeper 数据收集和传输 应用程序将日志数据发送到 Kafka topic。每个应用程序对应一个或多个 Kafka topics。 消息队列管理 Kafka 集群由多个 brokers 组成Zookeeper 管理这些 brokers 的元数据和状态确保集群的高可用性。Zookeeper 协助 Kafka 进行分区 leader 选举确保每个分区都有一个 leader 负责处理读写请求。 实时处理 一个 Kafka 消费者组如 Spark Streaming、Flink 或自定义的消费者应用从 Kafka topics 中消费日志数据进行实时处理。Zookeeper 协调消费者组中的消费者确保每个分区的数据都被唯一的消费者处理。 故障恢复 如果一个 Kafka broker 崩溃Zookeeper 协助进行 leader 选举将分区的 leader 转移到其他可用的 brokers。消费者实例崩溃时Zookeeper 触发分区再均衡将分区重新分配给其他消费者实例确保系统继续稳定运行。
结论
Zookeeper 在 Kafka 集群中起到了关键的协调和管理作用确保了 Kafka 的高可用性和一致性。在实际项目中Kafka 和 Zookeeper 的结合使用能够处理大量实时数据提供可靠的消息传输和处理能力。这种架构在大数据、日志处理、实时分析等领域广泛应用能够满足高吞吐量和低延迟的需求。
zookeeper headless 在yaml文件中 clusterIP: None 代表它是headless svc 10.96.0.10 是k8s 集群内的 dns 解析 应用验证 可以获得键值说明zookeeper正常这是在集群内访问
下面是安装客户端从外面通过port 访问zookeeper zookeeper的存储可以接nfs 2. kafka kafka 生产者将数据写入到分区主题 这些主题通过可配置的副本存储到broker集群上。消费者消费存储在broker 分区生成的数据 示例项目说明
假设你有一个在线零售网站你希望使用Kafka来处理用户订单数据。以下是如何使用Broker、Topic和分区来实现这一需求的示例
1. 创建Kafka集群
你创建了一个Kafka集群包含3个BrokerBroker 0, Broker 1, Broker 2。
2. 创建Topic
你创建了一个名为orders的Topic用于存储用户订单数据。为了提高系统的性能和可靠性你决定将这个Topic分成3个分区并设置副本因子为2。
kafka-topics.sh --create --topic orders --partitions 3 --replication-factor 2 --zookeeper localhost:21813. 分区和副本分布
Kafka会自动在Broker之间分配分区和副本。例如
分区 0 可能分布在Broker 0和Broker 1上其中Broker 0是LeaderBroker 1是Follower。分区 1 可能分布在Broker 1和Broker 2上其中Broker 1是LeaderBroker 2是Follower。分区 2 可能分布在Broker 2和Broker 0上其中Broker 2是LeaderBroker 0是Follower。
4. 数据生产和消费
生产者Producer 你的订单服务会将每个订单消息发送到orders Topic。Kafka根据某种分区策略如订单ID的哈希值将消息分配到不同的分区。消费者Consumer 你的订单处理服务会从orders Topic中消费消息。消费者可以并行地从不同的分区读取数据从而提高处理速度。
数据流示例
用户A在网站上下单订单数据被发送到orders TopicKafka将其放入分区0。用户B在网站上下单订单数据被发送到orders TopicKafka将其放入分区1。用户C在网站上下单订单数据被发送到orders TopicKafka将其放入分区2。
优点
高可用性和容错性 如果一个Broker宕机Kafka可以自动切换到其他Broker上的副本保证数据的可用性。高吞吐量 多个分区使得生产者和消费者可以并行工作提高了系统的处理能力。可扩展性 你可以通过增加分区数和Broker数量来扩展Kafka集群的容量和性能。
kafka高可用集群部署
可以使用helm或者和zookeeper一起部署还可以自己的yaml 也可以使用storageclass来持久化存储
在k8s内部验证Kafka的使用test生产环境不这样用kafka
创建一个pod客户端 进入后如果没有topic创建topic然后生产消费 这个topic名字是test01 topic被分成3个分区分区使Kafka能够并行处理数据因为不同的消费者可以消费不同的分区。 副本 2个代表每个分区的数据会被复制到两个不同的 Broker上。 副本是分区的一个副本存储在不同的Broker上。 Kafka使用主副本Leader和从副本Follower来管理数据复制。 Leader负责所有读写请求而Follower被动地复制Leader的数据。 如果Leader宕机Kafka会自动选举一个新的Leader从而保证数据的高可用性。 Broker 是实际存储和管理数据的服务器节点。 Topic 是消息的分类和逻辑分组。 分区 是Topic的子集每个分区是一个独立的、有序的消息日志使Kafka能够并行处理和分发消息。 3.rokectmq
分布式消息传递万亿级别
