Kafka跨集群同步工具——MirrorMaker

2018-11-30 18:58 
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/gdutliuyun827/article/details/55263245

MirrorMaker是为解决Kafka跨集群同步、创建镜像集群而存在的;下图展示了其工作原理。该工具消费源集群消息然后将数据重新推送到目标集群。

这里写图片描述

MirrorMaker使用方式

启动mirror-maker程序需要一个或多个consumer配置文件、一个producer配置文件是必须的其他参数是可选的。
kafka-run-class.sh kafka.tools.MirrorMaker –consumer.config sourceCluster1Consumer.config –consumer.config sourceCluster2Consumer.config –num.streams 2 –producer.config targetClusterProducer.config –whitelist=”.*”

主要参数说明:
1. –consumer.config:消费端相关配置文件
2. –producer.config:生产端相关配置文件
3. –num.streams: consumer的线程数
4. –num.producers: producer的线程数
5. –blacklist,–whitelist:同步topic的黑白名单,符合java正则表达式形式

consumer.config配置文件说明

#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper的session过期时间,默认5000ms,用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000

#当消费者挂掉,其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms=10000

#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启,将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms=2000

#指定消费
group.id=xxxxx

#这是一个数量阈值,经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true

# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx

# 消费者客户端编号,用于区分不同客户端,默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50

# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会
#有partitions的消费端迁移到新  的consumer上,如果一个
#consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk
#注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能
#此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,
#注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries=5

#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600

#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达,如果每一批是10条消息,如果某一批还
#不到10条,但是超时了,也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选,分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder

producer.config配置文件说明

#指定kafka节点列表,用于获取metadata,不必全部指定
#需要kafka的服务器地址,来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092

#生产者生产的消息被发送到哪个block,需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner,表通过key哈希到对应分区
#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略(或者说压缩算法)来压缩。消息被压缩后发送到broker集群,
#而broker集群是不会进行解压缩的,broker集群只会把消息发送到消费者集群,然后由消费者来解压缩。
#是否压缩,默认0表示不压缩,1表示用gzip压缩,2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型,故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codec=none

#指定序列化处理类,消息在网络上传输就需要序列化,它有String、数组等许多种实现。
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

#如果要压缩消息,这里指定哪些topic要压缩消息,默认empty,表示不压缩。
#如果上面启用了压缩,那么这里就需要设置
#compressed.topics= 
#这是消息的确认机制,默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数,有三个值,分别代表:
#(1)不在乎是否写入成功;
#(2)写入leader成功;
#(3)写入leader和所有副本都成功;
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失,至少要设置为1,也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1,分别代表3种状态:
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后,就认为发送成功了,这是第1种情况;
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后,并且消息被写入到本地文件,才认为发送成功,这是第二种情况;#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了,
#而且其所有的分区的副本数也都同步好了,才会被认为发动成功,这是第3种情况。
request.required.acks=0

#broker必须在该时间范围之内给出反馈,否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ,如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms=10000

#生产者将消息发送到broker,有两种方式,一种是同步,表示生产者发送一条,broker就接收一条;
#还有一种是异步,表示生产者积累到一批的消息,装到一个池子里面缓存起来,再发送给broker,
#这个池子不会无限缓存消息,在下面,它分别有一个时间限制(时间阈值)和一个数量限制(数量阈值)的参数供我们来设置。
#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息,默认“sync”表同步,"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送,但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync

#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000

#异步情况下,缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃,默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages=20000

#如果是异步,指定每次批量发送数据量,默认为200
batch.num.messages=500

#在生产端的缓冲池中,消息发送出去之后,在没有收到确认之前,该缓冲池中的消息是不能被删除的,
#但是生产者一直在生产消息,这个时候缓冲池可能会被撑爆,所以这就需要有一个处理的策略。
#有两种处理方式,一种是让生产者先别生产那么快,阻塞一下,等会再生产;另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后,
#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间,让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
#0: 立即清空队列,消息被抛弃
queue.enqueue.timeout.ms=-1


#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3

#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制,默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000

其他重要说明

同步数据如何做到不丢失

  1. 首先发送到目标集群时需要确认:request.required.acks=1
  2. 发送时采用阻塞模式,否则缓冲区满了数据丢弃:queue.enqueue.timeout.ms=-1
  3. 发送失败后重试次数设置无限大:message.send.max.retries=1000000000

如何同步到多个目标集群

consumer.config配置文件中group.id设置为不同就可以同步到多个地方,原理就是consumer-group之间可以消费同样的数据

配置文件注释转载自:http://www.cnblogs.com/jun1019/p/6256371.html

发表评论

您必须 登录 才能发表留言!