EFK接入kafka消息隊列

1 前言

在筆者最開始維護的日誌服務中,日質量較小,沒有接入kafka。隨着業務規模擴增,日質量不斷增加,接入到日誌服務的產品線不斷增多,遇到流量高峯,寫入到es的性能就會下降,cpu打滿,隨時都有集羣宕機的風險。所以,接入消息隊列,進行削峯填谷就迫在眉睫。本文主要介紹在EFK的基礎上如何接入kafka,並作到向前兼容。html

2 主要內容

  1. 如何搭建kafka集羣
  2. 原有EFK升級

3 搭建kafka集羣

3.1 搭建zookeeper集羣

主要參考文章:【zookeeper安裝指南
因爲是要線上搭建集羣,爲避免單點故障,就須要部署至少3個節點(取決於多數選舉機制)。java

3.1.1 下載

進入要下載的版本的目錄,選擇.tar.gz文件下載apache

3.1.2 安裝

使用tar解壓要安裝的目錄便可,以3.4.5版本爲例
這裏以解壓到/home/work/common,實際安裝根據本身的想安裝的目錄修改(注意若是修改,那後邊的命令和配置文件中的路徑都要相應修改)json

tar -zxf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/work/common

3.1.3 配置

在主目錄下建立data和logs兩個目錄用於存儲數據和日誌:bootstrap

cd /home/work/zookeeper-3.4.5
mkdir data mkdir logs

在conf目錄下新建zoo.cfg文件,寫入以下配置:安全

tickTime=2000 
dataDir=/home/work/common/zookeeper1/data 
dataLogDir=/home/work/common/zookeeper1/logs 
clientPort=2181 
initLimit=5 
syncLimit=2 
server.1=192.168.220.128:2888:3888 
server.2=192.168.222.128:2888:3888 
server.3=192.168.223.128:2888:3888

在zookeeper1的data/myid配置以下:curl

echo '1' > data/myid

zookeeper2的data/myid配置以下:socket

echo '2' > data/myid

zookeeper2的data/myid配置以下:工具

echo '3' > data/myid

3.1.4 啓停

進入bin目錄,啓動、中止、重啓分和查看當前節點狀態(包括集羣中是何角色)別執行:性能

./zkServer.sh start 
./zkServer.sh stop 
./zkServer.sh restart
./zkServer.sh status

zookeeper集羣搭建完成以後,根據實際狀況開始部署kafka。以部署2個broker爲例。

3.2 搭建kafka broker集羣

3.2.1 安裝

下載並解壓包:

curl -L -O http://mirrors.cnnic.cn/apache/kafka/0.9.0.0/kafka_2.10-0.9.0.0.tgz
tar zxvf kafka_2.10-0.9.0.0.tgz

3.2.2 配置

進入kafka安裝工程根目錄編輯config/server.properties

#不一樣的broker對應的id不能重複
broker.id=1
delete.topic.enable=true
inter.broker.protocol.version=0.10.0.1
log.message.format.version=0.10.0.1
listeners=PLAINTEXT://:9092,SSL://:9093
auto.create.topics.enable=false
ssl.key.password=test
ssl.keystore.location=/home/work/certificate/server-keystore.jks
ssl.keystore.password=test
ssl.truststore.location=/home/work/certificate/server-truststore.jks
ssl.truststore.password=test
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/home/work/data/kafka/log
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=1
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=72
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.220.128:2181,192.168.222.128:2181,192.168.223.128:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0

3.2.3 啓動kafka

進入kafka的主目錄

nohup sh bin/kafka-server-start.sh config/server.properties > /dev/null 2>&1 &

3.2.4 連通性測試

首先建立一個topic:topic_1

sh bin/kafka-topics.sh --create --topic topic_1 --partitions 2 --replication-factor 2  --zookeeper 192.168.220.128:2181

能夠先檢查一下是否建立成功:

sh bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper  192.168.220.128:2181

起兩個終端,一個做爲producer,一個做爲consumer
生產消息:

bin/kafka-console-producer.sh --topic topic_1 --broker-list 192.168.220.128:9092,192.168.223.128:9092

消費消息:

sh bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.220.128:9092,192.168.223.128:9092 --topic topic_1

好了,上面的調通了,萬里長征第一步就走完了。

4 EFK接入kafka向前兼容

4.1 準備證書

在以前的EFK中是經過證書進行安全加固的,因此要先爲接入kafka準備一下相關的證書。要確保給kafka生成的證書和給efk生成的證書是同一個根證書。關於證書的生成,筆者會寫文章專門介紹。主要包括:

  • 服務端證書
  • client證書

那麼做爲kafka的輸入(filebeat)和輸出(logstash),都須要kafka的client證書,kafka的broker須要的是服務端證書。
須要注意的是,filebeat配置的是pem證書,kafka和logstash的kafka-input插件用的是jks證書~~~所以,證書生成工具最好須要可以同時生成這兩種證書。

4.2 filebeat升級

4.2.1 input日誌收集文件

在fields中添加log_topic字段,指定寫入的topic

fields:
    module: sonofelice
    type: debug
    log_topic: topic_1
    language: java

4.2.2 filebeat.yml文件

output.kafka:
  hosts: ["192.168.220.128:9093","192.168.223.128:9093"]
  topic: '%{[fields.log_topic]}'
  partition.round_robin:
    reachable_only: false
  required_acks: 1
  compression: gzip
  max_message_bytes: 1000000
  ssl.certificate_authorities: ["/home/work/filebeat/keys/root-ca.pem"]
  ssl.certificate: "/home/work/filebeat/keys/kafka.crt.pem"
  ssl.key: "/home/work/filebeat/keys/kafka.key.pem"

4.3 logstash升級

input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "10.100.27.199:9093,10.64.56.75:9093"
        group_id => "consumer-group-01"
        topics => ["topic_1"]
        consumer_threads => 5
        decorate_events => false
        auto_offset_reset => "earliest"
        security_protocol => "SSL"
        ssl_keystore_password => "test"
        ssl_keystore_location => "/home/work/certificate/kafka-keystore.jks"
        ssl_keystore_password => "test"
        ssl_truststore_password => "test"
        ssl_truststore_location => "/home/work/cvca/certificate/truststore.jks"
        codec => json {
            charset => "UTF-8"
        }
    }
}

那爲了向前兼容以前的filebeat日誌收集,咱們在input中同時保留beats配置,最終配置以下:

input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.220.128:9093,192.168.223.128:9093"
        group_id => "consumer-group-01"
        topics => ["topic_1"]
        consumer_threads => 5
        decorate_events => false
        auto_offset_reset => "earliest"
        security_protocol => "SSL"
        ssl_keystore_password => "test"
        ssl_keystore_location => "/home/work/certificate/kafka-keystore.jks"
        ssl_keystore_password => "test"
        ssl_truststore_password => "test"
        ssl_truststore_location => "/home/work/cvca/certificate/truststore.jks"
        codec => json {
            charset => "UTF-8"
        }
    }
    beats {
        port => 5044
        client_inactivity_timeout => 600
        ssl => true
        ssl_certificate_authorities => ["/home/work/certificate/chain-ca.pem"]
        ssl_certificate => "/home/work/certificate/server.crt.pem"
        ssl_key => "/home/work/certificate/server.key.pem"
        ssl_verify_mode => "force_peer"
    }
}

須要特別注意的是,對於kafka的input來講,codec並非默認爲json的,致使以前用beats能成功解析到es的字段都沒法解析成功,因此務必加上codec的配置。

至此,改造升級的點應該沒有太大的坑了,也可以向前兼容,接入端自行切換便可。

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