K8S環境快速部署Kafka(K8S外部可訪問)

2020 年 11 月 3 日
筆記

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如何快速部署

藉助Helm，只需少量操作即可部署kafka；
kafka和zookeeper對存儲都有需求，若提前準備了StorageClass，存儲一事則變得十分簡單

參考文章

本次實戰涉及到的K8S、Helm、NFS、StorageClass等前置條件，它們的安裝和使用請參考：

環境信息

本次實戰的操作系統和軟件的版本信息如下：

Kubernetes：1.15
Kubernetes宿主機：CentOS Linux release 7.7.1908
NFS服務：IP地址192.168.50.135，文件夾/volume1/nfs-storageclass-test
Helm：2.16.1
Kafka：2.0.1
Zookeeper：3.5.5

接下來的實戰之前，請您準備好：K8S、Helm、NFS、StorageClass；

操作

添加helm倉庫(該倉庫中有kafka)：helm repo add incubator //storage.googleapis.com/kubernetes-charts-incubator
下載kafka的chart：helm fetch incubator/kafka
下載成功後當前目錄有個壓縮包：kafka-0.20.8.tgz，解壓：tar -zxvf kafka-0.20.8.tgz
進入解壓後的kafka目錄，編輯values.yaml文件，下面是具體的修改點：
首先要設置在K8S之外的也能使用kafka服務，修改external.enabled的值，改為true：

6. 找到configurationOverrides，下圖兩個黃框中的內容原本是注釋的，請刪除注釋符號，另外，如果您之前設置過跨網絡訪問kafka，就能理解下面寫入K8S宿主機IP的原因了：

7. 接下來設置數據卷，找到persistence，按需要調整大小，再設置已準備好的storageclass的名稱：

8. 再設置zookeeper的數據卷：

9. 設置完成，開始部署，先創建namespace，執行：kubectl create namespace kafka-test
10. 在kafka目錄下執行：helm install –name-template kafka -f values.yaml . –namespace kafka-test
11. 如果前面的配置沒有問題，控制台提示如下所示：

12. kafka啟動依賴zookeeper，整個啟動會耗時數分鐘，期間可見zookeeper和kafka的pod逐漸啟動：

13. 查看服務：kubectl get services -n kafka-test，如下圖紅框所示，通過宿主機IP:31090、宿主機IP:31091、宿主機IP:31092即可從外部訪問kafka：

14. 查看kafka版本：kubectl exec kafka-0 -n kafka-test — sh -c ‘ls /usr/share/java/kafka/kafka_*.jar’ ，如下圖紅框所示，scala版本2.11，kafka版本2.0.1：

kafka啟動成功後，咱們來驗證服務是否正常；

對外暴露zookeeper

為了遠程操作kafka，有時需要連接到zookeeper，所以需要將zookeeper也暴露出來；
創建文件zookeeper-nodeport-svc.yaml，內容如下：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: zookeeper-nodeport
  namespace: kafka-test
spec:
  type: NodePort
  ports:
       - port: 2181
         nodePort: 32181
  selector:
    app: zookeeper
    release: kafka

執行命令：kubectl apply -f zookeeper-nodeport-svc.yaml
查看服務，發現已經可以通過宿主機IP:32181訪問zookeeper了，如下圖：

驗證kafka服務

找一台電腦安裝kafka包，就能通過裏面自帶的命令遠程連接和操作K8S的kafka了：

訪問kafka官網：//kafka.apache.org/downloads ，剛才確定了scala版本2.11，kafka版本2.0.1，因此下載下圖紅框中的版本：

2. 下載後解壓，進入目錄kafka_2.11-2.0.1/bin
3. 查看當前topic：

./kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.50.135:32181

如下圖，空空如也：

4. 創建topic：

./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.50.135:32181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test001

如下圖，創建成功後再查看topic終於有內容了：

5. 查看名為test001的topic：

./kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.50.135:32181 --topic test001

6. 進入創建消息的交互模式：

./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.50.135:31090 --topic test001

進入交互模式後，輸入任何字符串再輸入回車，就會將當前內容作為一條消息發送出去：

7. 再打開一個窗口，執行命令消費消息：

./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.50.135:31090 --topic test001 --from-beginning

8. 再打開一個窗口，執行命令查看消費者group：

./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 192.168.50.135:31090 --list

如下圖可見groupid等於console-consumer-21022

9. 執行命令查看groupid等於console-consumer-21022的消費情況：

./kafka-consumer-groups.sh --group console-consumer-21022 --describe --bootstrap-server 192.168.50.135:31090

如下圖所示：

遠程連接kafka體驗基本功能完畢，查看、收發消息都正常，證明本次部署成功；

kafkacat連接

kafkacat是個客戶端工具，我這裡是在MacBook Pro上用brew安裝的；
我這裡K8S服務器IP是192.168.50.135，因此執行此命令查看kafka信息：kafkacat -b 192.168.50.135:31090 -L，如下圖，可以看到broker信息，以及topic信息(一個是test001，還有一個是consumer的offset)，把端口換成31091和31092會連接到另外兩個broker，也能得到相同信息：

清理資源

本次實戰創建了很多資源：rbac、role、serviceaccount、pod、deployment、service，下面的腳本可以將這些資源清理掉(只剩NFS的文件沒有被清理掉)：

helm del --purge kafka
kubectl delete service zookeeper-nodeport -n kafka-test
kubectl delete storageclass managed-nfs-storage
kubectl delete deployment nfs-client-provisioner -n kafka-test
kubectl delete clusterrolebinding run-nfs-client-provisioner
kubectl delete serviceaccount nfs-client-provisioner -n kafka-test
kubectl delete role leader-locking-nfs-client-provisioner -n kafka-test
kubectl delete rolebinding leader-locking-nfs-client-provisioner -n kafka-test
kubectl delete clusterrole nfs-client-provisioner-runner
kubectl delete namespace kafka-test

至此，K8S環境部署和驗證kafka的實戰就完成了，希望能給您提供一些參考；

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