EFK接入kafka消息队列

1 前言

在笔者最开始维护的日志服务中，日质量较小，没有接入kafka。随着业务规模扩增，日质量不断增长，接入到日志服务的产品线不断增多，遇到流量高峰，写入到es的性能就会降低，cpu打满，随时都有集群宕机的风险。因此，接入消息队列，进行削峰填谷就迫在眉睫。本文主要介绍在EFK的基础上如何接入kafka，并做到向前兼容。

2 主要内容

1. 如何搭建kafka集群
2. 原有EFK升级

3 搭建kafka集群

3.1 搭建zookeeper集群

主要参考文章：【 zookeeper安装指南 】

由于是要线上搭建集群，为避免单点故障，就需要部署至少3个节点（取决于多数选举机制）。

3.1.1 下载

进入要下载的版本的目录， 选择.tar.gz文件下载

3.1.2 安装

使用tar解压要安装的目录即可，以3.4.5版本为例

这里以解压到/home/work/common，实际安装根据自己的想安装的目录修改（注意如果修改，那后边的命令和配置文件中的路径都要相应修改）

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

3.1.3 配置

在主目录下创建data和logs两个目录用于存储数据和日志：

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

在conf目录下新建zoo.cfg文件，写入如下配置：

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配置如下：

echo '1' > data/myid

zookeeper2的data/myid配置如下：

echo '2' > data/myid

zookeeper2的data/myid配置如下：

echo '3' > data/myid

3.1.4 启停

进入bin目录，启动、停止、重启分和查看当前节点状态（包括集群中是何角色）别执行：

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

zookeeper集群搭建完成之后，根据实际情况开始部署kafka。以部署2个broker为例。

3.2 搭建kafka broker集群

3.2.1 安装

下载并解压包：

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

进入kafka安装工程根目录编辑config/server.properties

#不同的broker对应的id不能重复
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 启动kafka

进入kafka的主目录

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

3.2.4 连通性测试

首先创建一个topic：topic_1

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

可以先检查一下是否创建成功：

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

起两个终端，一个作为producer，一个作为consumer

生产消息：

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

消费消息：

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

好了，上面的调通了，万里长征第一步就走完了。

4 EFK接入kafka向前兼容

4.1 准备证书

在之前的EFK中是通过证书进行安全加固的，所以要先为接入kafka准备一下相关的证书。要确保给kafka生成的证书和给efk生成的证书是同一个根证书。关于证书的生成，笔者会写文章专门介绍。主要包括：

• 服务端证书
• client证书

那么作为kafka的输入（filebeat）和输出（logstash），都需要kafka的client证书，kafka的broker需要的是服务端证书。

需要注意的是，filebeat配置的是pem证书，kafka和logstash的kafka-input插件用的是jks证书~~~因此，证书生成 工具 最好需要能够同时生成这两种证书。

4.2 filebeat升级

4.2.1 input日志收集文件

在fields中添加log_topic字段，指定写入的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升级

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"
        }
    }
}

那为了向前兼容之前的filebeat日志收集，我们在input中同时保留beats配置，最终配置如下：

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"
        }
    }
    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"
    }
}

需要特别注意的是，对于kafka的input来说，codec并不是默认为json的，导致之前用beats能成功解析到es的字段都无法解析成功，所以务必加上codec的配置。

至此，改造升级的点应该没有太大的坑了，也能够向前兼容，接入端自行切换即可。