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1. 为什么要使用kafka集群
单机服务下，Kafka已经具备了非常高的性能。TPS能够达到百万级别。但是，在实际工作中使用时，单机搭建的Kafka会有很大的局限性。
- 消息太多，需要分开保存。Kafka是面向海量消息设计的，一个Topic下的消息会非常多，单机服务很难存得下来。这些消息就需要分成不同的Partition，分布到多个不同的Broker上。这样每个Broker就只需要保存一部分数据。这些分区的个数就称为分区数。
- 服务不稳定，数据容易丢失。单机服务下，如果服务崩溃，数据就丢失了。为了保证数据安全，就需要给每个Partition配置一个或多个备份，保证数据不丢失。Kafka的集群模式下，每个Partition都有一个或多个备份。Kafka会通过一个统一的Zookeeper集群作为选举中心，给每个Partition选举出一个主节点Leader，其他节点就是从节点Follower。主节点负责响应客户端的具体业务请求，并保存消息。而从节点则负责同步主节点的数据。当主节点发生故障时，Kafka会选举出一个从节点成为新的主节点。
- Kafka集群中的这些Broker信息，包括Partition的选举信息，都会保存在额外部署的Zookeeper集群当中，这样，kafka集群就不会因为某一些Broker服务崩溃而中断。
2. kafka的集群架构
由章节1中对kafka集群特点的描述，我们可以大致画出kafka的集群架构图大致如下：
3. kafka集群搭建
接下来我们就动手部署一个Kafka集群，来体验一下Kafka是如何面向海量数据进行横向扩展的。
搭建环境：
1. 准备3台虚拟机
2. 安装jdk
jdk安装可参考Linux环境下安装JDK-CSDN博客
3. 关闭防火墙（实验版本关闭防火墙，生产环境开启对应端口即可）
firewall-cmd --state 查看防火墙状态 systemctl stop firewalld.service 关闭防火墙
第一步： zookeeper 集群搭建
kafka依赖于zookeeper,虽然kafka内部自带了一个zookeeper,为了保证服务之间的独立性，不建议使用其内部的zookeeper，所以我们先搭建一个独立的zookeeper集群。Zookeeper是一种多数同意的选举机制，允许集群中少数节点出现故障。因此，在搭建集群时，通常都是采用3，5，7这样的奇数节点，这样可以最大化集群的高可用特性。
zk集群搭建参考：zookeeper之集群搭建-CSDN博客
根据上述文章搭建完成之后，启动zookeeper集群
第二步： 部署kafka集群
kafka服务并不需要进行选举，因此也没有奇数台服务的建议。首先，三台机器都根据 初识Kafka-CSDN博客 中的单机服务体验，上传、解压kafka到 解压到 /app/kafka 目录下。接下来，进入config目录，修改server.properties。这个配置文件里面的配置项非常多，下面列出几个要重点关注的配置#broker 的全局唯一编号，不能重复，只能是数字。 broker.id=0 #数据文件地址。同样默认是给的/tmp目录。 log.dirs=/app/kafka/logs #默认的每个Topic的分区数 num.partitions=1 #zookeeper的服务地址 zookeeper.connect=192.168.31.5:2181,192.168.31.176:2181,192.168.31.232:2181broker.id需要每个服务器上不一样，分发到其他服务器上时，要注意修改一下,比如第一台是0，第二台就是1，第三台的配置就是2。
当多个Kafka服务注册到同一个zookeeper集群上的节点，会自动组成集群。
server.properties文件中比较重要的核心配置
第三步： 启动kafka集群
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties-daemon表示后台启动kafka服务，这样就不会占用当前命令窗口。
jps看一下启动情况：
4. 理解Kafka集群当中核心的Topic、Partition、Broker
5.总结
内容完善中~