旅游网站建设模块,手机软件开发的模式,程序前端开发需要学什么软件,什么网站可以做宣传EFLKK 一、Zookeeper1.1 简介1.2 zookeeper的作用1.3 Zookeeper的特点1.5 Zookeeper的数据结构1.6 Zookeeper的应用场景1.7 Zookeeper的选举机制#xff08;重要#xff09;1.7.1 第一次启动时1.7.2 非第一次启动时 二、Zookeeper集群部署2.1 安装前准备2.2 安装 ZookeeperSt… EFLKK 一、Zookeeper1.1 简介1.2 zookeeper的作用1.3 Zookeeper的特点1.5 Zookeeper的数据结构1.6 Zookeeper的应用场景1.7 Zookeeper的选举机制重要1.7.1 第一次启动时1.7.2 非第一次启动时 二、Zookeeper集群部署2.1 安装前准备2.2 安装 ZookeeperStep1 解压代码包Step2 修改配置文件Step3 创建相关目录和文件Step4 编写 Zookeeper 启动脚本Step5 启动ZK查看状态 三、消息队列3.1 为什么要用消息队列3.2 中间件3.3 使用消息队列的好处3.4 消息队列的两种模式3.4.1 点对点模式3.4.2 发布/订阅模式 四、Kafka4.1 简介4.2 特性4.3 Kafka系统架构4.3.1 核心组件4.3.2 概念扩展 4.4 怎么部署kafka? 五、Kafka集群部署Step1 下载Kafka软件包Step2 安装KafkaStep3 编写启动脚本启动kafka 六、搭建FilebeatKafkaELK架构6.1 部署 ZookeeperKafka 集群6.2 部署 Filebeat6.3 部署ELK6.4 在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件6.5 效果测试 一、Zookeeper
1.1 简介
分布式应用管理框架。
Zookeeper是个开源的,分布式的为分布式框架提供协调服务的Apach项目。
1.2 zookeeper的作用 主要用于解决分布式应用集群中应用系统的一致性问题。
作为文件系统用于注册各种分布式应用储存管理分布式应用的元信息
作为通知机制如果节点或者服务本身的状态出现问题会通知客户端。
1.3 Zookeeper的特点
1是由一个领导者Leader多个跟随者Follower组成的集群
2Zookeeper集群中只要有半数以上节点存活Zookeeper集群就能正常服务所以Zookeeper适合安装奇数台服务器
3全局数据一致每个Server保存一份相同的数据副本Client无论连接到哪个Server数据都是一致的
4更新请求顺序执行来自同一个Client的更新请求按其发送顺序依次执行即先进先出
5数据更新原子性一次数据更新要么成功要么失败
6实时性在一定时间范围内Client能读到最新数据。
1.5 Zookeeper的数据结构 ZooKeeper数据模型的结构与Linux文件系统很类似整体上可以看作是一棵树每个节点称做一个ZNode。
每一个ZNode默认能够存储1MB的数据每个ZNode都可以通过其路径唯一标识。
1.6 Zookeeper的应用场景
1统一命名服务 在分布式环境下经常需要对应用/服务进行统一命名便于识别。
2统一配置管理 配置管理可交由ZooKeeper实现。
将配置信息写入ZooKeeper上的一个Znode各个客户端服务器监听这个Znode一旦Znode中的数据被修改ZooKeeper将通知各个客户端服务器。
3统一集群管理 ZooKeeper可以实现实时监控节点状态变化将节点信息写入ZooKeeper上的一个ZNode监听这个ZNode可获取它的实时状态变化。
4服务器动态上下线 客户端能实时洞察到服务器上下线的变化。
5软负载均衡 在Zookeeper中记录每台服务器的访问数让访问数最少的服务器去处理最新的客户端请求。
1.7 Zookeeper的选举机制重要
1.7.1 第一次启动时 比较服务器节点的myid谁的myid大就获取比它小的服务器节点的选票当选票超过服务器节点数量的半数则当选为leader其它节点为follower
即使后面再有其它myid更大的节占加入集群也不会影响到之前的选举结果。
1.7.2 非第一次启动时 如果是非leader节点故障替换新节点继续当follower和现存的leader连接并同步数据
如果是leader节点故障则需要重新选举新的leader 1先比较每个节点的Epoch参与选举的次数最大的直接当选leader
2如果有Epoch相同的节点则比较zxid(写操作的事务ID)由最大的zxid节点当选leader
3如果有zxid相同的节点则比较sid等同于myid由最大的sid节点当选leader。
二、Zookeeper集群部署
#准备 3 台服务器做 Zookeeper 集群
192.168.2.100
192.168.2.102
192.168.2.1032.1 安装前准备
#关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0#安装 JDK
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version#下载安装包
官方下载地址https://archive.apache.org/dist/zookeeper/cd /opt
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.6.4/apache-zookeeper-3.6.4-bin.tar.gz2.2 安装 Zookeeper
Step1 解压代码包
cd /opt
#解压
tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.4-bin.tar.gzmv apache-zookeeper-3.6.4-bin /usr/local/zookeeper-3.6.4Step2 修改配置文件
cd /usr/local/zookeeper-3.6.4/conf/
#配置模板
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg#修改配置文件
vim zoo.cfgtickTime2000
#通信心跳时间Zookeeper服务器与客户端心跳时间单位毫秒initLimit10
#Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数tickTime的数量这里表示为10*2ssyncLimit5
#Leader和Follower之间同步通信的超时时间这里表示如果超过5*2sLeader认为Follwer死掉并从服务器列表中删除FollwerdataDir/usr/local/zookeeper-3.6.4/data
#修改指定保存Zookeeper中的数据的目录目录需要单独创建dataLogDir/usr/local/zookeeper-3.6.4/logs
#添加指定存放日志的目录目录需要单独创建clientPort2181 #客户端连接端口#添加集群信息
server.1192.168.2.100:3188:3288
server.2192.168.2.102:3188:3288
server.3192.168.2.103:3188:3288#补充知识
server.AB:C:D
-A是一个数字表示这个是第几号服务器。集群模式下需要在zoo.cfg中dataDir指定的目录下创建一个文件myid这个文件里面有一个数据就是A的值Zookeeper启动时读取此文件拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
-B是这个服务器的地址。
-C是这个服务器Follower与集群中的Leader服务器交换信息的端口。
-D是万一集群中的Leader服务器挂了需要一个端口来重新进行选举选出一个新的Leader而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。Step3 创建相关目录和文件
#拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
scp /usr/local/zookeeper-3.6.4/conf/zoo.cfg 192.168.2.102:/usr/local/zookeeper-3.6.4/conf/scp /usr/local/zookeeper-3.6.4/conf/zoo.cfg 192.168.2.103:/usr/local/zookeeper-3.6.4/conf/#在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir /usr/local/zookeeper-3.6.4/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.6.4/logs#在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 /usr/local/zookeeper-3.6.4/data/myid
echo 2 /usr/local/zookeeper-3.6.4/data/myid
echo 3 /usr/local/zookeeper-3.6.4/data/myidStep4 编写 Zookeeper 启动脚本
#Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig: 2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME/usr/local/zookeeper-3.6.4
case $1 in
start)echo ---------- zookeeper 启动 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)echo ---------- zookeeper 停止 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)echo ---------- zookeeper 重启 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)echo ---------- zookeeper 状态 ------------$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)echo Usage: $0 {start|stop|restart|status}
esacStep5 启动ZK查看状态
#设置开机自启
chmod x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper#分别启动 Zookeeper
service zookeeper start#查看当前状态
service zookeeper status三、消息队列
3.1 为什么要用消息队列
主要原因是由于在高并发环境下同步请求来不及处理请求往往会发生阻塞。
比如大量的请求并发访问数据库导致行锁表锁最后请求线程会堆积过多从而触发 too many connection 错误引发雪崩效应。
使用消息队列通过异步处理请求从而缓解系统的压力。
3.2 中间件
中间件用于实现应用解耦、异步处理。
web应用型代理服务器Nginx 、Haproxy 、Tomcat PHP
消息队列型MQ):Active MQ 、RabbitMQ 、RocketMQ 、Kafka
3.3 使用消息队列的好处
1应用解耦 允许你独立的扩展或修改两边的处理过程只要确保它们遵守同样的接口约束。
2可恢复性
消息队列降低了进程间的耦合度所以即使一个处理消息的进程挂掉加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。
3数据缓冲 有助于控制和优化数据流经过系统的速度解决生产消息和消费消息的处理速度不一致的情况。
4灵活性 峰值处理能力 在访问量剧增的情况下应用仍然需要继续发挥作用但是这样的突发流量并不常见。
如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。
使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
5异步通信 很多时候用户不想也不需要立即处理消息。消息队列提供了异步处理机制允许用户把一个消息放入队列但并不立即处理它。
想向队列中放入多少消息就放多少然后在需要的时候再去处理它们。
3.4 消息队列的两种模式
3.4.1 点对点模式 一对一消费者主动拉取数据消费者消费消息后清除消息。
3.4.2 发布/订阅模式 一对多又叫观察者模式。
数据生产后会推送给所有消费者消费者消费消息之后不会清除消息。
四、Kafka
4.1 简介
Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列MQMessage Queue主要应用于大数据领域的实时计算以及日志收集。
4.2 特性
1高吞吐量、低延迟 Kafka 每秒可以处理几十万条消息它的延迟最低只有几毫秒。
每个 topic 可以分多个 PartitionConsumer Group 对 Partition 进行消费操作提高负载均衡能力和消费能力。
2可扩展性 kafka 集群支持热扩展
3持久性、可靠性 消息被持久化到本地磁盘并且支持数据备份防止数据丢失
4容错性 允许集群中节点失败多副本情况下若副本数量为 n则允许 n-1 个节点失败
5高并发 支持数千个客户端同时读写
4.3 Kafka系统架构 4.3.1 核心组件
1Broker Kafka服务器节点。
一个集群由多个 broker 组成一个 broker 可以容纳多个 topic。
2Consumer 消费者可以从 broker 中拉取数据。
消费者可以消费多个 topic 中的数据。
3Consumer GroupCG
消费者组是实际的消息订阅者。
消费者组由一个或者多个消费者且组内成员不能重复消费一个Partiton数据。
4Producer
生产者即数据的发布者该角色将消息 push 发布到 Kafka 的 topic 中。 broker 接收到生产者发送的消息后broker 将该消息追加到当前用于追加数据的 segment 文件中。 生产者发送的消息存储到一个 partition 中生产者也可以指定数据存储的 partition。
5Topic 可以理解为一个队列生产者和消费者面向的都是一个 topic。
6Zookeeper
存储kafka集群的元数据信息生产者和消费者的动作都需要zookeeper的管理和支持。
比如生产者推送数据到kafka集群需要先通过zk寻找到kafka服务器节点的位置消费者需要从zk获取offset记录的上一次消费的位置再继续向后消费。
Producer —— Topic消息队列 —— 一个或者多个Partition分区 —— 一个或者多个replica副本(Leader负责数据读写follower只负责同步复制leader的数据) Consumer —— offset偏移量(用于记录消费者上一次消费的位置)4.3.2 概念扩展
1Partition 一个 topic 可以分割为一个或多个 partition每个 partition 是一个有序的队列。
Kafka 只保证 partition 内的记录是有序的而不保证 topic 中不同 partition 的顺序。
每个 topic 至少有一个 partition当生产者产生数据的时候会根据分配策略选择分区然后将消息追加到指定的分区的队列末尾。
#Partation 数据路由规则
1指定了 patition则直接使用
2未指定 patition 但指定 key相当于消息中某个属性通过对 key 的 value 进行 hash 取模选出一个 patition
3patition 和 key 都未指定使用轮询选出一个 patition。每条消息都会有一个自增的编号用于标识消息的偏移量标识顺序从 0 开始。每个 partition 中的数据使用多个 segment 文件存储。如果 topic 有多个 partition消费数据时就不能保证数据的顺序。
严格保证消息的消费顺序的场景下例如商品秒杀、 抢红包需要将 partition 数目设为 1。broker 存储 topic 的数据。如果某 topic 有 N 个 partition集群有 N 个 broker那么每个 broker 存储该 topic 的一个 partition。如果某 topic 有 N 个 partition集群有 (NM) 个 broker那么其中有 N 个 broker 存储 topic 的一个 partition 剩下的 M 个 broker 不存储该 topic 的 partition 数据。如果某 topic 有 N 个 partition集群中 broker 数目少于 N 个那么一个 broker 存储该 topic 的一个或多个 partition。
在实际生产环境中尽量避免这种情况的发生这种情况容易导致 Kafka 集群数据不均衡。#分区的原因
方便在集群中扩展每个Partition可以通过调整以适应它所在的机器而一个topic又可以有多个Partition组成因此整个集群就可以适应任意大小的数据了可以提高并发因为可以以Partition为单位读写了。2Replica 副本为保证集群中的某个节点发生故障时该节点上的 partition 数据不丢失且 kafka 仍然能够继续工作kafka 提供了副本机制。
一个 topic 的每个分区都有若干个副本一个 leader 和若干个 follower。
3Leader 每个 partition 有多个副本其中有且仅有一个作为 LeaderLeader 是当前负责数据的读写的 partition。
4Follower Follower 跟随 Leader所有写请求都通过 Leader 路由数据变更会广播给所有 FollowerFollower 与 Leader 保持数据同步。
Follower 只负责备份不负责数据的读写。
如果 Leader 故障则从 Follower 中选举出一个新的 Leader。
当 Follower 挂掉、卡住或者同步太慢Leader 会把这个 Follower 从 ISRLeader 维护的一个和 Leader 保持同步的 Follower 集合 列表中删除重新创建一个 Follower。
5offset 偏移量 可以唯一的标识一条消息。 偏移量决定读取数据的位置不会有线程安全的问题消费者通过偏移量来决定下次读取的消息即消费位置。 消息被消费之后并不被马上删除这样多个业务就可以重复使用 Kafka 的消息。
某一个业务也可以通过修改偏移量达到重新读取消息的目的偏移量由用户控制,消息最终还是会被删除的默认生命周期为 1 周7*24小时。
4.4 怎么部署kafka?
1 说明用的kafka版本比如 我们公司用的2.6版本
2先部署zookeeper集群奇数个节点的
3再在每个zk节点上部署kafka应用。
如果是3.0版本由于元信息储存在本地不需要zk可以直接部署。
五、Kafka集群部署
Step1 下载Kafka软件包
官方下载地址http://kafka.apache.org/downloads.htmlcd /opt
#下载
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgzStep2 安装Kafka 1.解压软件包 cd /opt/
#解压
tar zxvf kafka_2.13-2.8.2.tgzmv kafka_2.13-2.8.2/usr/local/kafka2.修改配置文件 #备份
cd /usr/local/kafka/config/cp server.properties{,.bak}#修改配置文件
vim server.propertiesbroker.id0
#21行broker的全局唯一编号每个broker不能重复因此要在其他机器上配置 broker.id1、broker.id2listenersPLAINTEXT://192.168.80.10:9092
#31行指定监听的IP和端口如果修改每个broker的IP需区分开来也可保持默认配置不用修改num.network.threads3
#42行broker 处理网络请求的线程数量一般情况下不需要去修改num.io.threads8
#45行用来处理磁盘IO的线程数量数值应该大于硬盘数socket.send.buffer.bytes102400 #48行发送套接字的缓冲区大小socket.receive.buffer.bytes102400 #51行接收套接字的缓冲区大小socket.request.max.bytes104857600 #54行请求套接字的缓冲区大小log.dirs/usr/local/kafka/logs #60行kafka运行日志存放的路径也是数据存放的路径num.partitions1 #65行topic在当前broker上的默认分区个数会被topic创建时的指定参数覆盖num.recovery.threads.per.data.dir1 #69行用来恢复和清理data下数据的线程数量log.retention.hours168
#103行segment文件数据文件保留的最长时间单位为小时默认为7天超时将被删除log.segment.bytes1073741824 #110行一个segment文件最大的大小默认为 1G超出将新建一个新的segment文件zookeeper.connect192.168.2.100:2181,192.168.2.102:2181,192.168.2.103:2181
#123行配置连接Zookeeper集群地址#传输配置文件并修改
scp server.properties 192.168.2.102:/usr/local/kafka/config/scp server.properties 192.168.2.103:/usr/local/kafka/config/3.修改环境变量 vim /etc/profile
export KAFKA_HOME/usr/local/kafka
export PATH$PATH:$KAFKA_HOME/binsource /etc/profileStep3 编写启动脚本启动kafka
#kafka启动脚本
vim /etc/init.d/kafka#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME/usr/local/kafka
case $1 in
start)echo ---------- Kafka 启动 ------------${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)echo ---------- Kafka 停止 ------------${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)$0 stop$0 start
;;
status)echo ---------- Kafka 状态 ------------count$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv grep|$$)if [ $count -eq 0 ];thenecho kafka is not runningelseecho kafka is runningfi
;;
*)echo Usage: $0 {start|stop|restart|status}
esac#设置开机自启
chmod x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka#分别启动 Kafka
service kafka start六、搭建FilebeatKafkaELK架构 ServerIP组件Node1192.168.2.100Elasticsearch 、 Kibana、Zookeeper、KafkaNode2192.168.2.102Elasticsearch、Zookeeper、KafkaApache192.168.2.103Logstash、Apache、Zookeeper、KafkaFilebeat192.168.2.105Filebeat、Zookeeper、Kafka
6.1 部署 ZookeeperKafka 集群
详见上文 Zookeeper集群部署和Kafka集群部署
6.2 部署 Filebeat 1.前置准备 #修改主机名
hostnamectl set-hostname filebeat
#关闭防火墙和selinux
systemctl disable firewalld --now
setenforce 02.安装filebeat cd /opt
#解压
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gzmv filebeat-6.7.2 -linux-x86_64 /usr/local/filebeat3.修改配置文件 cd /usr/local/filebeatvim filebeat.ymlfilebeat.input:
- type: logenabled: truepaths:- /var/log/httpd/access_logtags: [access]- type: logenabled: truepaths:- /var/log/httpd/error_logtags: [error]......
#添加输出到 Kafka 的配置
output.kafka:enabled: truehosts: [192.168.2.100:9092,192.168.2.102:9092,192.168.2.103:9092] #指定 Kafka 集群配置topic: httpd #指定 Kafka 的 topic4.启动filebeat #启动 filebeat
./filebeat -e -c filebeat.yml6.3 部署ELK
详见我的【ELK 使用指南 1】
6.4 在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
#切换到配置文件子目录
cd /etc/logstash/conf.d/#新建配置文件
vim kafka.confinput {kafka {bootstrap_servers 192.168.2.100:9092,192.168.2.102:9092,192.168.2.103:9092 #kafka集群地址topics httpd #拉取的kafka的指定topictype httpd_kafka #指定 type 字段codec json #解析json格式的日志数据auto_offset_reset latest #拉取最近数据earliest为从头开始拉取decorate_events true #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据}
}output {if access in [tags] {elasticsearch {hosts [192.168.2.100:9200]index httpd_access-%{YYYY.MM.dd}}}if error in [tags] {elasticsearch {hosts [192.168.2.100:9200]index httpd_error-%{YYYY.MM.dd}}}stdout { codec rubydebug }
}
#启动 logstash
logstash -f kafka.conf6.5 效果测试 浏览器访问
http://192.168.2.100:5601 登录 Kibana单击“Create Index Pattern”按钮
添加索引“httpd_access-*”
单击 “create” 按钮创建单击“Create Index Pattern”按钮
添加索引“httpd_error-*”
单击 “create” 按钮创建单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
