Kafka常用命令合集
在上一篇文章《Linux安装Kafka》中,已经介绍了如何在Linux安装Kafka,以及Kafka的启动/关闭和创建发话题并产生消息和消费消息。这篇文章就介绍介绍Kafka的那些常用的命令。
关于Kafka的启停/创建话题/消息的产生和消费等命令在上一篇文章《Linux安装Kafka》中已经指出,这里就不说了。就说说其他常用命令。
有时候我们需要关心消费者应用的状态,一般消费者应用会自己通过日志获知当前消费到了哪个topic的哪个partition的哪个offset,但当消费者出问题之后,或者出于监控的原因,我们需要知道消费者的状态和详情,那么需要借助kafka提供的相关命令。
命令格式:
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server BORKER_HOST1:PORT1,BORKER_HSOT2:PORT2 --list
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server BORKER_HOST1:PORT1,BORKER_HSOT2:PORT2 --group GROUP_NAME --describe
Tips:
- BROKER_HOST是kafka server的ip地址,PORT是server的监听端口。多个host port之间用逗号隔开
- 第一条命令是获取group列表,一般而言,应用是知道消费者group的,通常在应用的配置里,如果已知,该步骤可以省略
- 第二条命令是查看具体的消费者group的详情信息,需要给出group的名称
示例:
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --list
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group console-consumer-68682 --describe
效果图:

- TOPIC:该group里消费的topic名称
- PARTITION:分区编号
- CURRENT-OFFSET:该分区当前消费到的offset
- LOG-END-OFFSET:该分区当前latest offset
- LAG:消费滞后区间,为LOG-END-OFFSET-CURRENT-OFFSET,具体大小需要看应用消费速度和生产者速度,一般过大则可能出现消费跟不上,需要引起应用注意
- CONSUMER-ID:server端给该分区分配的consumer编号
- HOST:消费者所在主机
- CLIENT-ID:消费者id,一般由应用指定
用下面命令可以查询到topic:demo broker:localhost:9092的offset的最小值:
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic demo --time -2
查询offset的最大值:
bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 -topic demo --time -1
效果图:

有些场景可能希望修改消费者消费到的offset位置,以达到重新消费,或者跳过一部分消息的目的,这时候重置offset的工具就非常实用。
命令格式:
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server BORKER_HOST1:PORT1,BORKER_HSOT2:PORT2 --group GROUP_NAME --reset-offsets --execute --to-offset NEW_OFFSET --topic TOPIC_NAME
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server BORKER_HOST1:PORT1,BORKER_HSOT2:PORT2 --group GROUP_NAME --reset-offsets --execute --to-earliest/--to-latest --topic TOPIC_NAME
Tips:
- BROKER_HOST是kafka server的ip地址,PORT是server的监听端口。多个host port之间用逗号隔开
- 第一条命令是将指定GROUP_NAME和topic的offset修改到NEW_OFFSET的位置,重启消费者后,消费中将从指定的offset处消费。注意这里只能NEW_OFFSET只能设置一个值,也就是说,所有的分区都将使用这个值,如果分区消息负载不均衡,需要考虑是否适用。
- 第二条命令是将指定GROUP_NAME和topic的offset修改到earliest或者latest位置,使得消费者从头或者从尾部消费。
示例:
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group console-consumer-68682 --reset-offsets --execute --to-offset 3 --topic demo
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 --group console-consumer-68682 --reset-offsets --execute --to-latest --topic demo
效果图:

可以通过直接更换消费者group id的方式,配合消费者默认的消费策略,可以达到类似的效果,反而更加简单、高效和安全。
当broker出现宕机,恢复之后,我们可以看下topic的leader是否负载均衡。因为kafka的所有读写消息的请求,都是发送到partition leader上的,因此在生产环境,负载均衡显得尤其重要。
命令格式:
bin/kafka-topics.sh --zookeeper ZOOKEEPER_HOST1:PORT1,ZOOKEEPER_HOST2:PORT2 --describe --topic TOPIC_NAME
Tips:
- ZOOKEEPER_HOST是kafka所使用的zookeeper的ip地址,PORT是zookeeper监听的端口。多个host port之间用逗号隔开
- 类似的,zookeeper集群不需要全部列上,给出一个可用的zk地址和端口即可
示例:
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --describe --topic demo
效果图:

如果发现以下现象说明kafka异常:
- 某个topic的每个分区,同步副本数量和设定的副本数量不一致
- 某个topic的每个分区,leader的id数值是-1或者none
从头开始消费:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic demo --from-beginning
效果图:

从尾部开始:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic demo --offset latest --partition 0
效果图:

指定分区:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic demo --offset latest --partition 0
取指定个数:
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic demo --offset latest --partition 0 --max-messages 2
如示例部分,取2个消息,取完自动结束回话。
测试使用Kafka自带的测试脚本,通过命令对Kafka发起写入MQ消息和Kafka消费MQ消息的请求。模拟不同数量级的MQ消息写入和MQ消息消费场景,根据Kafka的处理结果,评估Kafka是否满足处理亿级以上的消息的能力。
命令格式:
bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic demo --num-records 100 --record-size 1 --throughput 100 --producer-props bootstrap.servers=localhost:9092
示例:
| 测试项 | 压测消息数(单位:W) | 测试命令 |
| 写入MQ消息 | 10 |
|
| 100 |
|
|
| 1000 |
|
|
| 消费MQ消息 | 10 |
|
| 100 |
|
|
| 1000 |
|
本文中部分内容翻译或借鉴于以下学习资料,特别鸣谢:
- Using Apache Kafka Command-line Tools
- kafka 的offset的重置
- Kafka Broker | Command-line Options and Procedure
- kafka运维常用命令
- kafka命令
作 者:请叫我头头哥
出 处:http://www.cnblogs.com/toutou/
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