K8S环境快速部署Kafka(K8S外部可访问) K8S环境快速部署Kafka(K8S外部可

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如何快速部署

借助Helm，只需少量操作即可部署kafka；
kafka和zookeeper对存储都有需求，若提前准备了StorageClass，存储一事则变得十分简单

参考文章
本次实战涉及到的K8S、Helm、NFS、StorageClass等前置条件，它们的安装和使用请参考：

《kubespray2.11安装kubernetes1.15》
《部署和体验Helm(2.16.1版本)》
《Ubuntu16环境安装和使用NFS》
《K8S使用群晖DS218+的NFS》
《K8S的StorageClass实战(NFS)》

环境信息
本次实战的操作系统和软件的版本信息如下：

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

接下来的实战之前，请您准备好：K8S、Helm、NFS、StorageClass；
操作

添加helm仓库(该仓库中有kafka)：helm repo add incubator http://storage.googleapis.com/kubernetes-charts-incubator
下载kafka的chart：helm fetch incubator/kafka
下载成功后当前目录有个压缩包：kafka-0.20.8.tgz，解压：tar -zxvf kafka-0.20.8.tgz
进入解压后的kafka目录，编辑values.yaml文件，下面是具体的修改点：
首先要设置在K8S之外的也能使用kafka服务，修改external.enabled的值，改为true：

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找到configurationOverrides，下图两个黄框中的内容原本是注释的，请删除注释符号，另外，如果您之前设置过跨网络访问kafka，就能理解下面写入K8S宿主机IP的原因了：

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接下来设置数据卷，找到persistence，按需要调整大小，再设置已准备好的storageclass的名称：

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再设置zookeeper的数据卷：

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设置完成，开始部署，先创建namespace，执行：kubectl create namespace kafka-test
在kafka目录下执行：helm install --name-template kafka -f values.yaml . --namespace kafka-test
如果前面的配置没有问题，控制台提示如下所示：

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kafka启动依赖zookeeper，整个启动会耗时数分钟，期间可见zookeeper和kafka的pod逐渐启动：

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查看服务：kubectl get services -n kafka-test，如下图红框所示，通过宿主机IP:31090、宿主机IP:31091、宿主机IP:31092即可从外部访问kafka：

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查看kafka版本：kubectl exec kafka-0 -n kafka-test -- sh -c 'ls /usr/share/java/kafka/kafka_*.jar' ，如下图红框所示，scala版本2.11，kafka版本2.0.1：

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kafka启动成功后，咱们来验证服务是否正常；

对外暴露zookeeper

为了远程操作kafka，有时需要连接到zookeeper，所以需要将zookeeper也暴露出来；
创建文件zookeeper-nodeport-svc.yaml，内容如下：

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

执行命令：kubectl apply -f zookeeper-nodeport-svc.yaml
查看服务，发现已经可以通过宿主机IP:32181访问zookeeper了，如下图：

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验证kafka服务
找一台电脑安装kafka包，就能通过里面自带的命令远程连接和操作K8S的kafka了：

访问kafka官网：http://kafka.apache.org/downloads ，刚才确定了scala版本2.11，kafka版本2.0.1，因此下载下图红框中的版本：

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下载后解压，进入目录kafka_2.11-2.0.1/bin
查看当前topic：

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

如下图，空空如也：

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创建topic：

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

如下图，创建成功后再查看topic终于有内容了：

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查看名为test001的topic：

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

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进入创建消息的交互模式：

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

进入交互模式后，输入任何字符串再输入回车，就会将当前内容作为一条消息发送出去：

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再打开一个窗口，执行命令消费消息：

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

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再打开一个窗口，执行命令查看消费者group：

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

如下图可见groupid等于console-consumer-21022

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执行命令查看groupid等于console-consumer-21022的消费情况：

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

如下图所示：

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远程连接kafka体验基本功能完毕，查看、收发消息都正常，证明本次部署成功；
kafkacat连接

kafkacat是个客户端工具，我这里是在MacBook Pro上用brew安装的；
我这里K8S服务器IP是192.168.50.135，因此执行此命令查看kafka信息：kafkacat -b 192.168.50.135:31090 -L，如下图，可以看到broker信息，以及topic信息(一个是test001，还有一个是consumer的offset)，把端口换成31091和31092会连接到另外两个broker，也能得到相同信息：

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在这里插入图片描述清理资源
本次实战创建了很多资源：rbac、role、serviceaccount、pod、deployment、service，下面的脚本可以将这些资源清理掉(只剩NFS的文件没有被清理掉)：

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环境部署和验证kafka的实战就完成了，希望能给您提供一些参考；
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