基于Docker Desktop搭建Kafka集群并使用Java编程开发

一、引言

　　前段时间因课业要求使用Docker Desktop 部署Kafka集群并编写生产者消费者程序，折磨了我好几天，在查找大量资料后终于是把整个集群搭建完成了。现在我想要分享其中搭建的历程，希望能为大家解决问题。

二、Docker集群构建

安装环境:

Windows 10

2.1  启用或关闭windows功能中勾选适用于linux的子系统,重启机器

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　启用或关闭windows功能

2.2 windows power shell 中检查wsl的更新：

 wsl --update

2.3 Docker官网下载Docker Desktop Installer

(下载链接：https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/)

2.4 Docker 安装

在power shell中下载存放Docker Desktop Installer.exe 路径下执行以下命令： （如果直接点击exe安装它会给你默认会安装到C盘）

"Docker Desktop Installer.exe" install --installation-dir=<path>

注意： <path>替换为你需要安装Docker Desktop的路径

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Docker Desktop启动界面

2.5 Docker相关配置

设置Docker 的镜像存储位置

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Docker 的镜像存储位置　　　　　　　　　　　　　　　　

路径：Settings/Resources/Advanced

设置Dock 镜像源

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　               Docker Desktop镜像仓库

"registry-mirrors": [
    "https://registry.docker-cn.com",
    "http://hub-mirror.c.163.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"
  ]

路径：Settings/Docker Engine

三、Kafka集群构建

3.1 创建docker 网络 （在不指定参数的情况下创建的是bridge网络）

docker network create zk-net 

查看创建的docker 网络

docker network ls

3.2 编写kafka 与 zookeeper的yml文件

kafka.yml文件的编写

version: "3"

networks:
  zk-net:
    external:
      name: zk-net

services:
  zoo1:
    image: 'zookeeper:3.8.2'
    container_name: zoo1
    hostname: zoo1
    environment:
      ZOO_MY_ID: 1
      ZOO_SERVERS: server.1=0.0.0.0:2888:3888;2181 server.2=zoo2:2888:3888;2181 server.3=zoo3:2888:3888;2181
      ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: "yes"
    networks:
      - zk-net
    ports: #端口映射
      - 2181:2181
      - 8081:8080
    volumes: #挂载文件
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo1/data:/data
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo1/datalog:/datalog
  zoo2:
    image: 'zookeeper:3.8.2'
    container_name: zoo2
    hostname: zoo2
    environment:
      ZOO_MY_ID: 2
      ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888;2181 server.2=0.0.0.0:2888:3888;2181 server.3=zoo3:2888:3888;2181
      ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: "yes"
    networks:
      - zk-net
    ports:
      - 2182:2181
      - 8082:8080
    volumes:
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo2/data:/data
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo2/datalog:/datalog
  zoo3:
    image: 'zookeeper:3.8.2'
    container_name: zoo3
    hostname: zoo3
    environment:
      ZOO_MY_ID: 3
      ZOO_SERVERS: server.1=zoo1:2888:3888;2181 server.2=zoo2:2888:3888;2181 server.3=0.0.0.0:2888:3888;2181
      ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN: "yes"
    networks:
      - zk-net
    ports:
      - 2183:2181
      - 8083:8080
    volumes:
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo3/data:/data
      - /E/Kcluster/zookeeper/zoo3/datalog:/datalog
  kafka01:
    image: 'bitnami/kafka:2.7.0'
    restart: always
    container_name: kafka01
    hostname: kafka01
    ports:
      - '9093:9093'
    environment:
      - ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_BROKER_ID=1
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9093
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka01:9093
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181
    volumes:
      - /E/Kcluster/kafka/kafka1:/bitnami/kafka
    networks:
      - zk-net
  kafka02:
    image: 'bitnami/kafka:2.7.0'
    restart: always
    container_name: kafka02
    hostname: kafka02
    ports:
      - '9094:9094'
    environment:
      - ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_BROKER_ID=2
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9094
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka02:9094
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181
    volumes:
      - /E/Kcluster/kafka/kafka2:/bitnami/kafka
    networks:
      - zk-net
  kafka03:
    image: 'bitnami/kafka:2.7.0'
    restart: always
    container_name: kafka03
    hostname: kafka03
    ports:
      - '9095:9095'
    environment:
      - ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes
      - ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
      - KAFKA_BROKER_ID=3
      - KAFKA_CFG_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9095
      - KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka03:9095 #kafka真正bind的地址
      - KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT=zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181 #暴露给外部的listeners，如果没有设置，会用listeners
    volumes:
      - /E/Kcluster/kafka/kafka3:/bitnami/kafka
    networks:
      - zk-net

需要注意的是，后续的Java API 的使用依赖于  KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS

如果你使用的是  KAFKA_CFG_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka03:9095  这种格式 需要在 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径下修改host文件加入

127.0.0.1 kafka01
127.0.0.1 kafka02
127.0.0.1 kafka03

如果使用IP地址则不需要

3.3 拉取Kafka搭建需要的镜像，这里我选择zookeeper 和 kafka 镜像版本为：

zookeeper:3.8.2 
bitnami/kafka:2.7.0

键入命令拉取镜像：

docker pull zookeeper:3.8.2
docker pull bitnami/kafka:2.7.0

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　kafka镜像拉取

3.4 使用docker-compose 构建集群

在power shell中执行以下命令：

docker-compose -f E:\Kcluster\docker-compose_kafka.yml up -d

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　docker-compose 构建集群

图中可以看到kafka集群已经被创建起来了:

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　kafka集群 展示

启动集群：

docker-compose -f E:\Kcluster\docker-compose_kafka.yml start

停止集群：

docker-compose -f E:\Kcluster\docker-compose_kafka.yml stop

删除集群：

docker-compose -f E:\Kcluster\docker-compose_kafka.yml down

四、Kafka Java API

4.1 相关环境的配置

新建一个maven 项目 在xml中配置如下：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>2.0.0</version>
        </dependency>
</dependencies>

拉取依赖

4.2 编写生产者代码

新建类：KafkaTest.class

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import java.util.Properties;

public class KafkaTest {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        //参数设置
        //1.指定Kafaka集群的ip地址和端口号
        props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9093,kafka02:9094,kafka03:9095");
        //2.等待所有副本节点的应答
        props.put("acks", "all");
        //3.消息发送最大尝试次数
        props.put("retries", 1);
        //4.指定一批消息处理次数
        props.put("batch.size", 16384);
        //5.指定请求延时
        props.put("linger.ms", 1);
        //6.指定缓存区内存大小
        props.put("buffer.memory", 33554432);
        //7.设置key序列化
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        //8.设置value序列化
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        // 9、生产数据
        KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(props);
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("mytopic", Integer.toString(i), "hello kafka-" + i));
            System.out.println(i);
        }
        producer.close();
    }

}

注意，props.put("bootstrap.servers", "kafka01:9093,kafka02:9094,kafka03:9095");

如果是按上述yml配置，不需修改。如果你使用ip地址 替换kafka01,kafka02,kafka03 则使用IP地址：端口号

具体原因可见：

Kafka学习理解-listeners配置 - 孙行者、 - 博客园 (cnblogs.com)

docker 部署kafka，listeners配置 - 我的天啊~ - 博客园 (cnblogs.com)

4.3 编写消费者代码

新建类：ConsumerDemo.class

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 java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Objects;
import java.util.Properties;

public class ConsumerDemo{

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

        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"kafka01:9093,kafka02:9094,kafka03:9095");

        properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //配置消费者组（必须）
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG,"group1");

        properties.put("enable.auto.commit", "true");
        // 自动提交offset,每1s提交一次
        properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
        properties.put("auto.offset.reset","earliest ");
        properties.put("client.id", "zy_client_id");
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
        // 订阅test1 topic
        consumer.subscribe(Collections.singletonList("mytopic"));

        while(true) {
            //  从服务器开始拉取数据
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            if(Objects.isNull(records)){
                continue;
            }
            for(ConsumerRecord<String,String> record : records){
                System.out.printf("topic=%s,offset=%d,key=%s,value=%s%n", record.topic(), record.offset(), record.key(), record.value());
            }

        }
    }

}

运行结果如下：

生产者：

消费者：

至此整个集群的构建与测试结束。