一、集群安装
1. Kafka下载：
可以从kafka官方网站（http://kafka.apache.org）上找到下载地址，再wget
wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.8.2.2/kafka_2.10-0.8.2.2.tgz
解压该文件：
tar zxvf kafka_2.10-0.8.2.2.tgz
注意kafka依赖于zookeeper和scala，以上tgz文件名中的2.10即为scala的版本号
zk和scala的安装在此不再赘述
2. 启动zk集群
假设zk集群分别为bluejoe1:2181,bluejoe2:2181,bluejoe3:2181
3. 配置config/server.properties
server.properties各项参数的含义如下：
server.properties中所有配置参数说明(解释)如下列表：参数说明(解释)broker.id =0每一个broker在集群中的唯一表示，要求是正数。当该服务器的IP地址发生改变时，broker.id没有变化，则不会影响consumers的消息情况log.dirs=/data/kafka-logskafka数据的存放地址，多个地址的话用逗号分割 /data/kafka-logs-1，/data/kafka-logs-2port =9092broker server服务端口message.max.bytes =6525000表示消息体的最大大小，单位是字节num.network.threads =4broker处理消息的最大线程数，一般情况下不需要去修改num.io.threads =8broker处理磁盘IO的线程数，数值应该大于你的硬盘数background.threads =4一些后台任务处理的线程数，例如过期消息文件的删除等，一般情况下不需要去做修改queued.max.requests =500等待IO线程处理的请求队列最大数，若是等待IO的请求超过这个数值，那么会停止接受外部消息，应该是一种自我保护机制。host.namebroker的主机地址，若是设置了，那么会绑定到这个地址上，若是没有，会绑定到所有的接口上，并将其中之一发送到ZK，一般不设置socket.send.buffer.bytes=100*1024socket的发送缓冲区，socket的调优参数SO_SNDBUFFsocket.receive.buffer.bytes =100*1024socket的接受缓冲区，socket的调优参数SO_RCVBUFFsocket.request.max.bytes =100*1024*1024socket请求的最大数值，防止serverOOM，message.max.bytes必然要小于socket.request.max.bytes，会被topic创建时的指定参数覆盖log.segment.bytes =1024*1024*1024topic的分区是以一堆segment文件存储的，这个控制每个segment的大小，会被topic创建时的指定参数覆盖log.roll.hours =24*7这个参数会在日志segment没有达到log.segment.bytes设置的大小，也会强制新建一个segment会被 topic创建时的指定参数覆盖log.cleanup.policy = delete日志清理策略选择有：delete和compact主要针对过期数据的处理，或是日志文件达到限制的额度，会被 topic创建时的指定参数覆盖log.retention.minutes=3days数据存储的最大时间超过这个时间会根据log.cleanup.policy设置的策略处理数据，也就是消费端能够多久去消费数据log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖log.retention.bytes=-1topic每个分区的最大文件大小，一个topic的大小限制 = 分区数*log.retention.bytes。-1没有大小限log.retention.bytes和log.retention.minutes任意一个达到要求，都会执行删除，会被topic创建时的指定参数覆盖log.retention.check.interval.ms=5minutes文件大小检查的周期时间，是否处罚 log.cleanup.policy中设置的策略log.cleaner.enable=false是否开启日志压缩log.cleaner.threads = 2日志压缩运行的线程数log.cleaner.io.max.bytes.per.second=None日志压缩时候处理的最大大小log.cleaner.dedupe.buffer.size=500*1024*1024日志压缩去重时候的缓存空间，在空间允许的情况下，越大越好log.cleaner.io.buffer.size=512*1024日志清理时候用到的IO块大小一般不需要修改log.cleaner.io.buffer.load.factor =0.9日志清理中hash表的扩大因子一般不需要修改log.cleaner.backoff.ms =15000检查是否处罚日志清理的间隔log.cleaner.min.cleanable.ratio=0.5日志清理的频率控制，越大意味着更高效的清理，同时会存在一些空间上的浪费，会被topic创建时的指定参数覆盖log.cleaner.delete.retention.ms =1day对于压缩的日志保留的最长时间，也是客户端消费消息的最长时间，同log.retention.minutes的区别在于一个控制未压缩数据，一个控制压缩后的数据。会被topic创建时的指定参数覆盖log.index.size.max.bytes =10*1024*1024对于segment日志的索引文件大小限制，会被topic创建时的指定参数覆盖log.index.interval.bytes =4096当执行一个fetch操作后，需要一定的空间来扫描最近的offset大小，设置越大，代表扫描速度越快，但是也更好内存，一般情况下不需要搭理这个参数log.flush.interval.messages=Nonelog文件”sync”到磁盘之前累积的消息条数,因为磁盘IO操作是一个慢操作,但又是一个”数据可靠性"的必要手段,所以此参数的设置,需要在"数据可靠性"与"性能"之间做必要的权衡.如果此值过大,将会导致每次"fsync"的时间较长(IO阻塞),如果此值过小,将会导致"fsync"的次数较多,这也意味着整体的client请求有一定的延迟.物理server故障,将会导致没有fsync的消息丢失.log.flush.scheduler.interval.ms =3000检查是否需要固化到硬盘的时间间隔log.flush.interval.ms = None仅仅通过interval来控制消息的磁盘写入时机,是不足的.此参数用于控制"fsync"的时间间隔,如果消息量始终没有达到阀值,但是离上一次磁盘同步的时间间隔达到阀值,也将触发.log.delete.delay.ms =60000文件在索引中清除后保留的时间一般不需要去修改log.flush.offset.checkpoint.interval.ms =60000控制上次固化硬盘的时间点，以便于数据恢复一般不需要去修改auto.create.topics.enable =true是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topicdefault.replication.factor =1是否允许自动创建topic，若是false，就需要通过命令创建topicnum.partitions =1每个topic的分区个数，若是在topic创建时候没有指定的话会被topic创建时的指定参数覆盖以下是kafka中Leader,replicas配置参数controller.socket.timeout.ms =30000partition leader与replicas之间通讯时,socket的超时时间controller.message.queue.size=10partition leader与replicas数据同步时,消息的队列尺寸replica.lag.time.max.ms =10000replicas响应partition leader的最长等待时间，若是超过这个时间，就将replicas列入ISR(in-sync replicas)，并认为它是死的，不会再加入管理中replica.lag.max.messages =4000如果follower落后与leader太多,将会认为此follower[或者说partition relicas]已经失效##通常,在follower与leader通讯时,因为网络延迟或者链接断开,总会导致replicas中消息同步滞后##如果消息之后太多,leader将认为此follower网络延迟较大或者消息吞吐能力有限,将会把此replicas迁移##到其他follower中.##在broker数量较少,或者网络不足的环境中,建议提高此值.replica.socket.timeout.ms=30*1000follower与leader之间的socket超时时间replica.socket.receive.buffer.bytes=64*1024leader复制时候的socket缓存大小replica.fetch.max.bytes =1024*1024replicas每次获取数据的最大大小replica.fetch.wait.max.ms =500replicas同leader之间通信的最大等待时间，失败了会重试replica.fetch.min.bytes =1fetch的最小数据尺寸,如果leader中尚未同步的数据不足此值,将会阻塞,直到满足条件num.replica.fetchers=1leader进行复制的线程数，增大这个数值会增加follower的IOreplica.high.watermark.checkpoint.interval.ms =5000每个replica检查是否将最高水位进行固化的频率controlled.shutdown.enable =false是否允许控制器关闭broker ,若是设置为true,会关闭所有在这个broker上的leader，并转移到其他brokercontrolled.shutdown.max.retries =3控制器关闭的尝试次数controlled.shutdown.retry.backoff.ms =5000每次关闭尝试的时间间隔leader.imbalance.per.broker.percentage =10leader的不平衡比例，若是超过这个数值，会对分区进行重新的平衡leader.imbalance.check.interval.seconds =300检查leader是否不平衡的时间间隔offset.metadata.max.bytes客户端保留offset信息的最大空间大小kafka中zookeeper参数配置zookeeper.connect = localhost:2181zookeeper集群的地址，可以是多个，多个之间用逗号分割 hostname1:port1,hostname2:port2,hostname3:port3zookeeper.session.timeout.ms=6000ZooKeeper的最大超时时间，就是心跳的间隔，若是没有反映，那么认为已经死了，不易过大zookeeper.connection.timeout.ms =6000ZooKeeper的连接超时时间zookeeper.sync.time.ms =2000ZooKeeper集群中leader和follower之间的同步时间 |
这里主要修改下zookeeper.connect为zk集群的服务地址，如：
zookeeper.connect=bluejoe1:2181,bluejoe2:2181,bluejoe3:2181
4. scp至其他节点，如：bluejoe2，bluejoe3
5.在kafka的部署目录下，在各个节点上通过如下命令来启动：
$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
6. 此时可以启动zk的客户端，查看到broker的列表
二、测试消息的收发
创建Topic
bin/kafka-topics.sh --zookeeper bluejoe1:2181,bluejoe2:2181,bluejoe3:2181 --topic mytopic --replication-factor 1 --partitions 1 --create
查看topic列表
bin/kafka-topics.sh --zookeeper bluejoe1:2181,bluejoe2:2181,bluejoe3:2181 --list
此时也可以从zk中查看到topic列表
生产者测试
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list bluejoe1:9092,bluejoe2:9092,bluejoe3:9092 --topic mytopic
消费者测试
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper bluejoe1:2181,bluejoe2:2181,bluejoe3:2181 --topic mytopic
如下示出producer的界面：
如下示出consumer的界面：
原文：http://www.cnblogs.com/bluejoe/p/5118594.html