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1 kafka场景

场景：

（1）消息系统。Kafka作为一款优秀的消息系统，具有高吞吐量、内置的分区、备份冗余分布式等特点，为大规模消息处理提供了一种很好的解决方案。

（2）应用监控。利用Kafka采集应用程序和服务器健康相关的指标，如CPU占用率、IO、内存、连接数、TPS、QPS等，然后将指标信息进行处理，从而构建一个具有监控仪表盘、曲线图等可视化监控系统。例如，很多公司采用Kafka与ELK（ElasticSearch、Logstash和Kibana）整合构建应用服务监控系统。

（3）网站用户行为追踪。为了更好地了解用户行为、操作习惯，改善用户体验，进而对产品升级改进，将用户操作轨迹、内容等信息发送到Kafka集群上，通过Hadoop、Spark或Strom等进行数据分析处理，生成相应的统计报告，为推荐系统推荐对象建模提供数据源，进而为每个用户进行个性化推荐。

（4）流处理。需要将已收集的流数据提供给其他流式计算框架进行处理，用Kafka收集流数据是一个不错的选择，而且当前版本的Kafka提供了Kafka Streams支持对流数据的处理。

（5）持久性日志。Kafka可以为外部系统提供一种持久性日志的分布式系统。日志可以在多个节点间进行备份，Kafka为故障节点数据恢复提供了一种重新同步的机制。同时，Kafka很方便与HDFS和Flume进行整合，这样就方便将Kafka采集的数据持久化到其他外部系统。

更多的场景主要是用来做日志分析系统，除了日志，网站的一些浏览数据应该也适用。（只要原始数据不需要直接存DB的都可以）

使用kafka的核心理由：分布式，高吞吐量，速度快（kafka是直接通过磁盘存储，线性读写，速度快）

2 kafka集群安装

部署分析：机器IP：192.168.188.130

需要装的docker容器有6个，3个zookeeper容器和3个kafka容器，这里我们装在一台机子上。实际场景中是6台机子。节约的话也至少是3台（每台上1个zookeeper和1个kafka）。

2.1 zookeeper 集群安装

2.1.1 这里用zookeeper

我们这里用zookeeper来做元数据/配置信息管理，具体包括：存储消费偏移量，topic话题信息，partition信息) 这些部分组成,当然zookeeper的功能肯定不止这么多，但我们这里只用到它这个功能

2.1.2 Docker 配置

docker-compose-zookeeper-cluster.yml

2.1.3 启动zookeeper集群

docker-compose -f docker-compose-zookeeper-cluster.yml up -d

这样我们就成功安装了有3个zookeeper组成的zookeeper集群。

2.1.4 查看集群

在 ZAB 算法中，存在 Leader、Follower、Observer 三种角色，现在我们就来认识下它们。

分别查看zoo1、zoo2、zoo3角色

2.2 kafka安装

Apache Kafka 是一个快速、可扩展的、高吞吐、可容错的分布式发布订阅消息系统。其具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。

2.2.1 yml文件

docker-compose-kafka-cluster.yml

执行以下命令启动

docker-compose -f docker-compose-kafka-cluster.yml up -d

可以看到 kafka 集群已经启动成功

这样，我们就成功安装了由3个kafka和3个zookeeper组成的kafka集群。并且还安装了kafka集群可视化管理工具：kafka-manager

2.2.2 可视化管理

kafka-manager 模块。它是 kafka 的可视化管理模块。因为kafka 的元数据、配置信息由 Zookeeper 管理，这里我们在 UI 页面做下相关配置。

1. 访问192.168.188.130:9008,按图示添加相关配置

或者，也可以通过命令行进行相关的操作：

3 php整合kafka

3.1 PHP生产端代码：

3.2 PHP消费端代码