Kafka+Log4j实现日志集中管理

原创
2015/12/08 15:21
阅读数 3.1W

引言

前段时间写的《Spring+Log4j+ActiveMQ实现远程记录日志——实战+分析》得到了许多同学的认可,在认可的同时,也有同学提出可以使用Kafka来集中管理日志,于是今天就来学习一下。

特别说明,由于网络上关于Kafka+Log4j的完整例子并不多,我也是一边学习一边使用,因此如果有解释得不好或者错误的地方,欢迎批评指正,如果你有好的想法,也欢迎留言探讨。

第一部分 搭建Kafka环境

安装Kafka

下载:http://kafka.apache.org/downloads.html

tar zxf kafka-<VERSION>.tgz
cd kafka-<VERSION>

启动Zookeeper

启动Zookeeper前需要配置一下config/zookeeper.properties:

接下来启动Zookeeper

bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties

启动Kafka Server

启动Kafka Server前需要配置一下config/server.properties。主要配置以下几项,内容就不说了,注释里都很详细:

然后启动Kafka Server

bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

 创建Topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test

查看创建的Topic

>bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181

启动控制台Producer,向Kafka发送消息

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test
This is a message
This is another message
^C

启动控制台Consumer,消费刚刚发送的消息

bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper localhost:2181 --topic test --from-beginning
This is a message
This is another message

删除Topic

bin/kafka-topics.sh --delete --zookeeper localhost:2181 --topic test

注:只有当delete.topic.enable=true时,该操作才有效

配置Kafka集群(单台机器上)

首先拷贝server.properties文件为多份(这里演示4个节点Kafka集群,因此还需要拷贝3份配置文件):

cp config/server.properties config/server1.properties
cp config/server.properties config/server2.properties
cp config/server.properties config/server3.properties

修改server1.properties的以下内容:

broker.id=1
port=9093
log.dir=/tmp/kafka-logs-1

同理修改server2.propertiesserver3.properties的这些内容,并保持所有配置文件的zookeeper.connect属性都指向运行在本机的zookeeper地址localhost:2181。注意,由于这几个Kafka节点都将运行在同一台机器上,因此需要保证这几个值不同,这里以累加的方式处理。例如在server2.properties上:

broker.id=2
port=9094
log.dir=/tmp/kafka-logs-2

server3.properties也配置好以后,依次启动这些节点:

bin/kafka-server-start.sh config/server1.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server2.properties &
bin/kafka-server-start.sh config/server3.properties &

Topic & Partition

Topic在逻辑上可以被认为是一个queue,每条消费都必须指定它的Topic,可以简单理解为必须指明把这条消息放进哪个queue里。为了使得Kafka的吞吐率可以线性提高,物理上把Topic分成一个或多个Partition,每个Partition在物理上对应一个文件夹,该文件夹下存储这个Partition的所有消息和索引文件

现在在Kafka集群上创建备份因子为3,分区数为4Topic

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 4 --topic kafka

说明:备份因子replication-factor越大,则说明集群容错性越强,就是当集群down掉后,数据恢复的可能性越大。所有的分区数里的内容共同组成了一份数据,分区数partions越大,则该topic的消息就越分散,集群中的消息分布就越均匀。

然后使用kafka-topics.sh--describe参数查看一下Topickafka的详情:


输出的第一行是所有分区的概要,接下来的每一行是一个分区的描述。可以看到Topickafka的消息,PartionCount=4ReplicationFactor=3正是我们创建时指定的分区数和备份因子。

另外:Leader是指负责这个分区所有读写的节点;Replicas是指这个分区所在的所有节点(不论它是否活着);ISRReplicas的子集,代表存有这个分区信息而且当前活着的节点。

partition:0这个分区来说,该分区的Leaderserver0,分布在id012这三个节点上,而且这三个节点都活着。

再来看下Kafka集群的日志:


其中kafka-logs-0代表server0的日志,kafka-logs-1代表server1的日志,以此类推。

从上面的配置可知,id0123的节点分别对应server0, server1, server2, server3。而上例中的partition:0分布在id0, 1, 2这三个节点上,因此可以在server0, server1, server2这三个节点上看到有kafka-0这个文件夹。这个kafka-0就代表Topickafkapartion0

第二部分 Kafka+Log4j项目整合

先来看下Maven项目结构图:


作为Demo,文件不多。先看看pom.xml引入了哪些jar包:

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka_2.9.2</artifactId>
    <version>0.8.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>0.8.2.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>18.0</version>
</dependency>

重要的内容是log4j.properties:

log4j.rootLogger=INFO,console

# for package com.demo.kafka, log would be sent to kafka appender.
log4j.logger.com.demo.kafka=DEBUG,kafka

# appender kafka
log4j.appender.kafka=kafka.producer.KafkaLog4jAppender
log4j.appender.kafka.topic=kafka
# multiple brokers are separated by comma ",".
log4j.appender.kafka.brokerList=localhost:9092, localhost:9093, localhost:9094, localhost:9095
log4j.appender.kafka.compressionType=none
log4j.appender.kafka.syncSend=true
log4j.appender.kafka.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.kafka.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n
 
# appender console
log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.console.target=System.out
log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n

App.java里面就很简单啦,主要是通过log4j输出日志:

package com.demo.kafka;
import org.apache.log4j.Logger;
public class App {
    private static final Logger LOGGER = Logger.getLogger(App.class);
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            LOGGER.info("Info [" + i + "]");
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
}

MyConsumer.java用于消费kafka中的信息:

package com.demo.kafka;

import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import com.google.common.collect.ImmutableMap;
import kafka.consumer.Consumer;
import kafka.consumer.ConsumerConfig;
import kafka.consumer.KafkaStream;
import kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector;
import kafka.message.MessageAndMetadata;

public class MyConsumer {
    private static final String ZOOKEEPER = "localhost:2181";
    //groupName可以随意给,因为对于kafka里的每条消息,每个group都会完整的处理一遍
    private static final String GROUP_NAME = "test_group";
    private static final String TOPIC_NAME = "kafka";
    private static final int CONSUMER_NUM = 4;
    private static final int PARTITION_NUM = 4;

    public static void main(String[] args) {
        // specify some consumer properties
        Properties props = new Properties();
        props.put("zookeeper.connect", ZOOKEEPER);
        props.put("zookeeper.connectiontimeout.ms", "1000000");
        props.put("group.id", GROUP_NAME);

        // Create the connection to the cluster
        ConsumerConfig consumerConfig = new ConsumerConfig(props);
        ConsumerConnector consumerConnector = 
            Consumer.createJavaConsumerConnector(consumerConfig);

        // create 4 partitions of the stream for topic “test”, to allow 4
        // threads to consume
        Map<String, List<KafkaStream<byte[], byte[]>>> topicMessageStreams = 
            consumerConnector.createMessageStreams(
                ImmutableMap.of(TOPIC_NAME, PARTITION_NUM));
        List<KafkaStream<byte[], byte[]>> streams = topicMessageStreams.get(TOPIC_NAME);

        // create list of 4 threads to consume from each of the partitions
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(CONSUMER_NUM);

        // consume the messages in the threads
        for (final KafkaStream<byte[], byte[]> stream : streams) {
            executor.submit(new Runnable() {
                public void run() {
                    for (MessageAndMetadata<byte[], byte[]> msgAndMetadata : stream) {
                        // process message (msgAndMetadata.message())
                        System.out.println(new String(msgAndMetadata.message()));
                    }
                }
            });
        }
    }
}

MyProducer.java用于向Kafka发送消息,但不通过log4jappender发送。此案例中可以不要。但是我还是放在这里:

package com.demo.kafka;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.producer.ProducerConfig;

public class MyProducer {
    private static final String TOPIC = "kafka";
    private static final String CONTENT = "This is a single message";
    private static final String BROKER_LIST = "localhost:9092";
    private static final String SERIALIZER_CLASS = "kafka.serializer.StringEncoder";
    
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put("serializer.class", SERIALIZER_CLASS);
        props.put("metadata.broker.list", BROKER_LIST);
        
        ProducerConfig config = new ProducerConfig(props);
        Producer<String, String> producer = new Producer<String, String>(config);

        //Send one message.
        KeyedMessage<String, String> message = 
            new KeyedMessage<String, String>(TOPIC, CONTENT);
        producer.send(message);
        
        //Send multiple messages.
        List<KeyedMessage<String,String>> messages = 
            new ArrayList<KeyedMessage<String, String>>();
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            messages.add(new KeyedMessage<String, String>
                (TOPIC, "Multiple message at a time. " + i));
        }
        producer.send(messages);
    }
}

到这里,代码就结束了。

第三部分 运行与验证

先运行MyConsumer,使其处于监听状态。同时,还可以启动Kafka自带的ConsoleConsumer来验证是否跟MyConsumer的结果一致。最后运行App.java

先来看看MyConsumer的输出:

再来看看ConsoleConsumer的输出:

可以看到,尽管发往Kafka的消息去往了不同的地方,但是内容是一样的,而且一条也不少。最后再来看看Kafka的日志。

我们知道,Topickafka的消息有4partion,从之前的截图可知这4partion均匀分布在4kafka节点上,于是我对每一个partion随机选取一个节点查看了日志内容。

上图中黄色选中部分依次代表在server0上查看partion0,在server1上查看partion1,以此类推。

红色部分是日志内容,由于在创建Topic时准备将20条日志分成4个区存储,可以很清楚的看到,这20条日志确实是很均匀的存储在了几个partion上。

摘一点Infoq上的话:每个日志文件都是一个log entrie序列,每个log entrie包含一个4字节整型数值(值为N+5),1个字节的"magic value"4个字节的CRC校验码,其后跟N个字节的消息体。每条消息都有一个当前Partition下唯一的64字节的offset,它指明了这条消息的起始位置。磁盘上存储的消息格式如下:

message length : 4 bytes (value: 1+4+n)
"magic" value : 1 byte 
crc : 4 bytes 
payload : n bytes

这里我们看到的日志文件的每一行,就是一个log entrie,每一行前面无法显示的字符(蓝色选中部分),就是(message length + magic value + crc)了。而log entrie的后部分,则是消息体的内容了


问题:

1. 如果要使用此种方式,有一种场景是提取某天或者某小时的日志,那么如何设计Topic呢?是不是要在Topic上带入日期或者小时数?还有更好的设计方案吗?

2. 假设按每小时设计Topic,那么如何在使用诸如logger.info()这样的方法时,自动根据时间去改变Topic呢?有类似的例子吗?

----欢迎交流,共同进步。


样例下载:百度网盘

链接: http://pan.baidu.com/s/1i400DZv 密码: f25c


参考页面:

http://kafka.apache.org/07/quickstart.html

http://kafka.apache.org/documentation.html#quickstart

http://www.infoq.com/cn/articles/kafka-analysis-part-1


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看了文章,有个疑问:日志信息是在应用线程中将日志远程写到kafka中,如果如些失败或者异常,比如kafka这块down刁或者网络问题,那么对应用自身就有影响了。
2020/06/27 10:23
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➜ ~ lsof -i -P | grep -i "9092"
java 28728 qk 116u IPv6 0x1ded3c6ec4e8efdd 0t0 TCP *:9092 (LISTEN)
java 28728 qk 120u IPv6 0x1ded3c6ec4e9ff9d 0t0 TCP 192.168.99.1:49418->192.168.99.1:9092 (ESTABLISHED)
java 28728 qk 121u IPv6 0x1ded3c6ec648f57d 0t0 TCP 192.168.99.1:9092->192.168.99.1:49418 (ESTABLISHED)
2017/04/19 22:30
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➜ kafka_2.12-0.10.2.0 ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test
➜ kafka_2.12-0.10.2.0 ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

没有返回
2017/04/19 22:25
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➜ kafka_2.12-0.10.2.0 ./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181
test
➜ kafka_2.12-0.10.2.0 ./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic test

没有返回
2017/04/19 22:25
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➜ kafka_2.12-0.10.2.0 ./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:2181 --topic test --from-beginning

没有啥返回啊
2017/04/19 22:19
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摆渡者博主

引用来自“waming”的评论

谢谢分享,很受用。想到一个问题如果kafka出问题了这样log4j直接发送到kafka的,这样出问题后会直接影响业务应用
使用的组件越多,出问题的几率越大,所以在采用这套方案的时候,就应该有相应的备份方案啦
2017/04/11 09:25
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谢谢分享,很受用。想到一个问题如果kafka出问题了这样log4j直接发送到kafka的,这样出问题后会直接影响业务应用
2017/03/29 11:01
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你好,如果有多个服务器,怎样将它们存储到不同的日志目录呢?
2016/12/18 12:25
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摆渡者博主

引用来自“websterlu”的评论

千年难遇好文章,非常赞。
过奖了,我只是在学习的时候做点笔记而已,以后用到的时候会更快一点。谢谢评论😁
2016/10/25 10:48
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千年难遇好文章,非常赞。
2016/10/25 10:37
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