怎么利用docker和docker-compose部署单机kafka

本篇内容介绍了“怎么利用docker和docker-compose部署单机kafka”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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前提

docker
docker-compose

其中docker-compose不是必须的,单单使用docker也是可以的,这里主要介绍docker和docker-compose两种方式

docker部署

docker部署kafka非常简单，只需要两条命令即可完成kafka服务器的部署。

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181  wurstmeister/zookeeper
docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --link zookeeper -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.1.60(机器IP):9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka

由于kafka是需要和zookeeper共同工作的,所以需要部署一个zookeeper,但有了docker这对部署来说非常轻松.
可以通过docker ps查看到两个容器的状态,这里不再展示.

接下来可以进行生产者和消费者的尝试

通过kafka自带工具生产消费消息测试

首先,进入到kafka的docker容器中

docker exec -it kafka sh

运行消费者,进行消息的监听

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.1.60:9094 --topic kafeidou --from-beginning

打开一个新的ssh窗口,同样进入kafka的容器中,执行下面这条命令生产消息

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.1.60(机器IP):9092 --topic kafeidou

输入完这条命令后会进入到控制台，可以输入任何想发送的消息,这里发送一个hello

>>
>hello
>
>
>

可以看到,在生产者的控制台中输入消息后,消费者的控制台立刻看到了消息

到目前为止,一个kafka完整的hello world就完成了.kafka的部署加上生产者消费者测试.

通过java代码进行测试

新建一个maven项目并加入以下依赖


      org.apache.kafka
      kafka-clients
      2.1.1
    
    
      org.apache.kafka
      kafka_2.11
      0.11.0.2

生产者代码
producer.java

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.Date;
import java.util.Properties;
import java.util.Random;

public class HelloWorldProducer {
  public static void main(String[] args) {
    long events = 30;
    Random rnd = new Random();

    Properties props = new Properties();
    props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.60:9092");
    props.put("acks", "all");
    props.put("retries", 0);
    props.put("batch.size", 16384);
    props.put("linger.ms", 1);
    props.put("buffer.memory", 33554432);
    props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
    props.put("message.timeout.ms", "3000");

    Producer producer = new KafkaProducer<>(props);

    String topic = "kafeidou";

    for (long nEvents = 0; nEvents < events; nEvents++) {
      long runtime = new Date().getTime();
      String ip = "192.168.2." + rnd.nextInt(255);
      String msg = runtime + ",www.example.com," + ip;
      System.out.println(msg);
      ProducerRecord data = new ProducerRecord(topic, ip, msg);
      producer.send(data,
          new Callback() {
            public void onCompletion(RecordMetadata metadata, Exception e) {
              if(e != null) {
                e.printStackTrace();
              } else {
                System.out.println("The offset of the record we just sent is: " + metadata.offset());
              }
            }
          });
    }
    System.out.println("send message done");
    producer.close();
    System.exit(-1);
  }
}

消费者代码
consumer.java

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.consumer.Consumer;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

public class HelloWorldConsumer2 {

  public static void main(String[] args) {
    Properties props = new Properties();

    props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.1.60:9092");
    props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG ,"kafeidou_group") ;
    props.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "true");
    props.put(ConsumerConfig.AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS_CONFIG, "1000");
    props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
    props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
    props.put("auto.offset.reset", "earliest");

    Consumer consumer = new KafkaConsumer<>(props);
    consumer.subscribe(Arrays.asList("kafeidou"));

    while (true) {
      ConsumerRecords records = consumer.poll(1000);
      for (ConsumerRecord record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
      }
    }
  }
}

分别运行生产者和消费者即可
生产者打印消息

1581651496176,www.example.com,192.168.2.219
1581651497299,www.example.com,192.168.2.112
1581651497299,www.example.com,192.168.2.20

消费者打印消息

offset = 0, key = 192.168.2.202, value = 1581645295298,www.example.com,192.168.2.202
offset = 1, key = 192.168.2.102, value = 1581645295848,www.example.com,192.168.2.102
offset = 2, key = 192.168.2.63, value = 1581645295848,www.example.com,192.168.2.63

源码地址:FISHStack/kafka-demo

通过docker-compose部署kafka

首先创建一个docker-compose.yml文件

version: '3.7'
services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper
    volumes:
      - ./data:/data
    ports:
      - 2182:2181
       
  kafka9094:
    image: wurstmeister/kafka
    ports:
      - 9092:9092
    environment:
      KAFKA_BROKER_ID: 0
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.1.60:9092
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "kafeidou:2:0"   #kafka启动后初始化一个有2个partition(分区)0个副本名叫kafeidou的topic 
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_LISTENERS: PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
    volumes:
      - ./kafka-logs:/kafka
    depends_on:
      - zookeeper

部署起来很简单,在docker-compose.yml文件的目录下执行docker-compose up -d就可以了,测试方式和上面的一样。
这个docker-compose做的东西比上面docker方式部署的东西要多一些

数据持久化，在当前目录下挂在了两个目录分别存储zookeeper和kafka的数据,当然在docker run 命令中添加 -v 选项也是可以做到这样的效果的
kafka在启动后会初始化一个有分区的topic,同样的,docker run的时候添加-e KAFKA_CREATE_TOPICS=kafeidou:2:0也是可以做到的。

总结:优先推荐docker-compose方式部署

为什么呢?

因为单纯使用docker方式部署的话，如果有改动(例如:修改对外开放的端口号)的情况下,docker需要把容器停止docker stop 容器ID/容器NAME,然后删除容器docker rm 容器ID/容器NAME,最后启动新效果的容器docker run ...

而如果在docker-compose部署的情况下如果修改内容只需要修改docker-compose.yml文件对应的地方,例如2181:2181改成2182:2182,然后再次在docker-compose.yml文件对应的目录下执行docker-compose up -d就能达到更新后的效果。

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本文标题：怎么利用docker和docker-compose部署单机kafka
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