Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(1)之集群的接入及相关概念讲解

文章目录

• ​​技术交流​​
• ​​前言​​
• ​​正文​​

• ​​接入集群​​
• ​​基本信息展示​​
• ​​创建Region和逻辑集群​​

• ​​对于小规模集群来说:​​
• ​​中大规模集群如何划分好Region和逻辑集群​​

• ​​创建一个普通用户​​
• ​​普通用户申请应用​​
• ​​普通用户申请Topic​​
• ​​运维人员审核Topic​​

• ​​文章列表​​
• ​​参考资料​​

在阅读此文前,您可以先按照文档 ​​Logi-KafkaManager的部署.​​ 自己搭建一下项目;

那么​​运维管理人员​​搭建好了平台之后,接下来要做什么呢？

正文

阅读完本文,你讲了解到以下内容

• 接入集群步骤
• Region、逻辑集群、物理集群 等相关概念
• Topic的申请流程

接下来第一步肯定就是接入现有kafka集群了; 那么本篇文章就来讲解一下 集群的接入;

接入集群

参数描述

参数	描述
数据中心	默认国内; 这个也只是一个划分数据的维度,这个应该是滴滴内部有多个数据中心的缘故
集群类型	无效,后续会去掉
安全协议	TODO
JMX认证	JMX的认证鉴权, 如果kafka没有开认证的话就不需要填写 ​​3、解决方法 —— 认证的JMX​​

JMX端口记得要开起来,不然很多数据会没有 ​​JMX-连接失败问题解决​​

接入成功之后可以看见接入的物理集群; 列表中展示了一些基本信息 ，可能会有一分钟的延迟

基本信息展示

点进刚刚接入的集群可以有很多集群信息的展示; 这些放在后面去讲,我们着重讲解一下两个模块 ​​Region信息​​ 和 ​​逻辑集群信息​​

创建Region和逻辑集群

在这之前. 我们先去了解一下官方的相关概念 ​​Logi-KafkaManager主要概念讲解​​

面对大规模集群、业务场景复杂的情况。引入Region、逻辑集群的概念

这也是滴滴在长期实践沉淀下来的经验。

Region: 划分部分Broker作为一个 Region，用Region定义资源划分的单位，提高扩展性和隔离性。如果部分Topic出现异常也不会影响大面积的Broker。比如，右图中，将部分Broker划分为一个Region，当某个Topic发送异常时，影响范围就会被限制在它所属的Region里。

逻辑集群: 将部分Region划分为逻辑集群，便于对大规模集群按照业务划分、保障能力的划分。

我们来举几个显示场景的例子;

对于小规模集群来说:

一般可能也就只部署了一套kafka的物理集群; 一套kafka集群可能也就3~5个broker; 所有业务公用一套集群; 对于这样的场景来说,也就没有必要那么复杂的 化分​​Region​​​ 和​​逻辑集群​​；我们可以直接让 Region = 逻辑集群 = 物理集群;

创建Region

PS: 这里的状态下拉还有一个 磁盘已满 的选项; 这里先忽略他的作用,直接填写正常就行;

创建逻辑集群(逻辑集群需要先有配置Region)

​​逻辑集群标识​​: 作为逻辑集群的唯一标识;

​​RegionIdList​​: 选择Region列表,比如刚刚我们创建好的common_region 出现在下拉框中;我们选择这个Region;

集群类型：

独享集群: 在物理集群中为某一应用单独划分部分Region作为独享集群。只能该应用使用。

独立集群: 为某一应用部署单独的物理集群。只能该应用使用。

共享集群: 划分部分Region作为共享集群。所有应用皆可使用。

​​对于小集群来说; 我们选择共享集群就可以了​​ 因为其他模式是需要绑定到具体应用的;

中大规模集群如何划分好Region和逻辑集群

我们假设一个场景; 某个企业 kafka 有N个物理集群; 其中有一个共享的物理集群 broker=20;

公司研发部门的所有应用都接入到了这个集群中 ; 正常情况下他们是这样的

那么在KafkaManager中曾加了Region和逻辑集群的概念之后; 可以这样子划分;

这样划分好了之后, 各个业务线中的Topic申请的时候就，​​运维管理员​​审核的时候就根据​​研发人员​​所填信息,然后进行Region的分配;

这样划分之后有几个明显的好处：

1. 隔离性 不同应用的Topic散落到的Broker更集中; 同时也可以减少Broker之间的通信; 假如一个应用App-1接入的所有Topic，都在这20个Broker有分区; （例如TopicA分区到了123，TopicB分区到了456…）; 那么这种情况下,应用App-1在发送的时候是不是需要跟这20个Broker都有通信; 那么假如App-1的所有Topic的创建都只在Broker 1,2,3中,那么这个连接数就会减少
2. 集群稳定性 避免小部分异常扩展到更大范围的异常,比如某个Broker不可用,那么影响的的范围会被控制在这个Broker所属的Region中的系统;
3. 运维友好性 运维对于整个集群有了更清晰的了解和更有力的掌控; 根据业务划分、保障等级等来划分逻辑集群; 然后可以有针对性的做一些伸缩扩容等操作;

划分好region和逻辑集群之后, 接下来的操作;就是 ​​用户管理​​​ ​​应用申请​​​ ​​Topic申请​​

创建一个普通用户

​​运维管理员​​新建一个​​普通用户​​角色的用户;

​​普通用户​​ 可以登录系统做一下​​应用申请​​ ​​Topic申请​​等操作

普通用户申请应用

关于用户角色相关解释请看 ​​Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(5)之运维管控–平台管理(用户管理和平台配置)​​

​​普通用户​​登录账户后, 申请一下自己的系统

​​运维管理员​​审核通过之后

.

普通用户申请Topic

​​普通用户​​​申请Topic的时候 会选择指定的逻辑集群; 和Topic归属于哪个应用; ​​运维管理人员​​会根据逻辑集群 和所属应用 来帮你划分好Topic最终会落在哪个Region或者Broker中;

峰值流量: 指的是Topic的最大生产/消费速率

其实这里只是一个展示项; ​​普通用户​​创建Topic的时候自己评估最大的生产速率是多少, ​​运维人员​​根据这个速率对这个Topic进行分区,如果速率大一点可能分配的分区数也更多一点； 那么 填写的速率和 分区数应该怎么对于起来呢？这就需要用户自身来评判了, 毕竟每台Broker的性能配置啥的都不一样;

比如: ​​普通用户​​创建Topic的时候预估了一下,这个topic一条消息102kb; 最大峰值的时候可能每秒会产生10000条数据;

那么峰值流量就是 102kb*10000/s就约等于1000Mb/s了; 假如​​运维人员​​根据自己的经验或者压测结果得知一台XX配置的服务器最大写入速率在300MB/s; 那么​​运维人员​​审核的时候就知道该topic至少要4台这样配置的broker;

注意：这里并不是真正设置限流的地方; 只是作为一个分配分区数的参考值; 并没有把配额信息写入到zk中

那么哪里可以去设置Topic的生产/消费的限流呢？Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(2)之kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)

运维人员审核Topic

运维人员根据自身对Kafka集群的划分,选择对应的Region或者Broker
比如 这个topic是归属于系统a的，刚刚我们划分的时候把它划分给了Region1中；那么审核的时候选择对应的Region；当然也可以直接指定Broker;

Topic审核通过之后, 就会去​​选中的Broker​​中create对应的Topic; 这样Topic的创建被KM管理了之后,就会限定在指定的Region或者Broker中了;

PS: 只是在平台创建Topic的时候会被限制在指定的Broker中; 但是如果你直接用kafka提供的工具去创建Topic或者开启了Broker的自动创建Topic功能， 那还是不会被限制在我们的Broker中的; 所以建议关闭Broker中的的自动创建Topic功能;

文章列表

​​Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(1)之集群的接入及相关概念讲解​​

​​Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(2)之kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)​​

​​Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(3)之运维管控–集群列表​​

​​ Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(任务迁移和集群在线升级)​​

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