业务背景：
app分散在不同的idc厂商不同的地域，产生业务数据都向一个kafka中进行处理，这些数据比较分散，如果一时网络抖动或者其他因素，数据就丢失了
app --> kafka --> hadoop集群

于是在各机房建一个机房中心kafka，kafka可以保留3天或者3天以上的数据，然后集中向中心节点处理，即使一时网络状态不好也能继续传输数据在一定程度上保证了数据的完整性
app --> 本地内网kafka --> 中心kafka --> hadoop集群

Kakfa MirrorMaker是Kafka提供的跨数据中心的流数据同步和迁移方案，其实就是通过从Source Cluster消费消息然后生产到Target Cluster。数据不丢失、消息不堆积，是数据同步的根本要求，做到却往往非常困难。本文详细讲解了Kafka MirrorMaker的具体使用、配置和调优(performance tunning)进而将MirrorMaker性能发挥到极致的过程。

基本术语
Broker
Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker

Topic
每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

Partition
Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.（一般为kafka节点数cpu的总核数）

Producer
负责发布消息到Kafka broker

Consumer
消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端

Consumer Group
每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）

Source Kafka Cluster + make mirror(idc 1) --> target kafka(idc 2)

①配置zookeeper(直接使用kafka自带的zookeeper)

# egrep '^[a-Z]' config/zookeeper.properties
dataDir=/tmp/zookeeper
clientPort=2181
maxClientCnxns=0

②配置kafka
# egrep '^[a-Z]' config/server.properties
broker.id=0
port=9092
host.name=iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ
advertised.host.name=内网IP
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=/data/kafkadata/kafka-logs
num.partitions=1
num.recovery.threads.per.data.dir=1
log.retention.hours=96
log.segment.bytes=1073741824
log.retention.check.interval.ms=300000
log.cleaner.enable=true
zookeeper.connect=localhost:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

③启动source kafka(启动zookeeper然后启动kafka服务)
cd /home/yunva/kafka_2.9.2-0.8.2.1
nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &
nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

④创建topic
[root@iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ kafka_2.9.2-0.8.2.1]# ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic r1-p1-1 --create

⑤查看topic
[root@iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ kafka_2.9.2-0.8.2.1]# ./bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --list
r1-p1-1

Target Kafka Cluster
同样的操作，step A,B,C,D,E

⑥配置MirrorMaker
[root@hftest0004 config]# pwd
/opt/kafka_2.11-0.8.2.2/config

[root@hftest0004 config]# cat consumer.properties
zookeeper.connect=${source_zk_ip}:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.id=hftest-mirror-maker

[root@hftest0004 config]# cat producer.properties
metadata.broker.list=${target_broker_ip}:9092
producer.type=async
compression.codec=none
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder
############################# Async Producer #############################
queue.enqueue.timeout.ms=-1

[root@hftest0004 kafka_2.11-0.8.2.2]# ./bin/kafka-mirror-maker.sh --consumer.config config/consumer.properties --producer.config config/producer.properties ----num.producers 2 --whitelist r1-p1-1

# 经过测试whitelist并不支持类似*的通配符--whitelist=".*"
bin/kafka-mirror-maker.sh --consumer.config sourceCluster1Consumer.config --consumer.config sourceCluster2Consumer.config --num.streams 2 --producer.config targetClusterProducer.config --whitelist=".*"

启动一个producer向source kafka cluster push数据
启动一个consumer从source kafka cluster pull数据
启动一个consumer从target kafka cluster pull数据 ==> 看是否能pull到数据

具体步骤：

在source kafka中创建topic并向目标target kafka中发送消息

source kafka中的操作
1、创建 topic
创建一个叫做“test”的topic，它只有一个分区，一个副本。
# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic r1-p1-1

2、通过list命令查看创建的topic是否成功:
# bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 127.0.0.1:2181
r1-p1-1

3、发送消息
运行producer并在控制台中输一些消息，这些消息将被发送到服务端，可能会报错，这时候不用管它：

[root@iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ kafka_2.9.2-0.8.2.1]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 106.75.34.190:9092 --topic r1-p1-1
[2017-10-12 15:56:44,718] WARN Property topic is not valid (kafka.utils.VerifiableProperties)
hello ucloud
tom
lily
lucy
jack
usa

target kafka中的操作，启动consumer进行监听，可以看到成功收到消息
[root@u04rdp01 kafka_2.9.2-0.8.2.1]# bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic r1-p1-1 --from-beginning
hello ucloud
tom
lily
lucy
jack
usa

bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --group KafkaMirror --zkconnect 127.0.0.1:2181 --topic test-topic

# bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --group test-consumer-group --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic SCRIPT-BI-TOPIC

判断是否成功：

# bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --group aliyun2ucloud --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic SCRIPT-BI-TOPIC

[root@iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ kafka_2.9.2-0.8.2.1]# bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --group aliyun2ucloud --zookeeper 127.0.0.1:2181 --topic SCRIPT-BI-TOPIC
Group Topic Pid Offset logSize Lag Owner
aliyun2ucloud SCRIPT-BI-TOPIC 0 136621 158058 21437 aliyun2ucloud_iZ2zect76k9qgncs5j9thrZ-1507800470125-11be76cd-0

nohup bin/kafka-mirror-maker.sh --consumer.config config/consumer.properties --producer.config config/producer.properties --num.producers 2 --whitelist "SCRIPT-BI-TOPIC" &

******************
华东区的kafka测试
nohup bin/kafka-mirror-maker.sh --consumer.config config/consumer.properties --producer.config config/producer.properties --num.producers 2 --whitelist "BIN-BI-TOPIC|PUSH-BI-TOPIC|SCRIPT-BI-TOPIC|SPEECH-BI-TOPIC|USER-BI-TOPIC|VOICE-BI-TOPIC|VOICE-LIVE-BI-TOPIC" &

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 127.0.0.1:2182 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic aaa
Created topic "aaa".

bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 127.0.0.1:2182 list
aaa

bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 106.75.34.190:9092 --topic aaa

对端：
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2182 --topic aaa --from-beginning

# 验证是否成功
bin/kafka-consumer-offset-checker.sh --group aliyunhd2ucloud --zookeeper 127.0.0.1:2182 --topic USER-BI-TOPIC

*********************

配置文件说明

(1).producer.properties:生产端的配置文件

复制代码
#指定kafka节点列表，用于获取metadata，不必全部指定
#需要kafka的服务器地址，来获取每一个topic的分片数等元数据信息。
metadata.broker.list=kafka01:9092,kafka02:9092,kafka03:9092

#生产者生产的消息被发送到哪个block，需要一个分组策略。
#指定分区处理类。默认kafka.producer.DefaultPartitioner，表通过key哈希到对应分区
#partitioner.class=kafka.producer.DefaultPartitioner

#生产者生产的消息可以通过一定的压缩策略（或者说压缩算法）来压缩。消息被压缩后发送到broker集群，
#而broker集群是不会进行解压缩的，broker集群只会把消息发送到消费者集群，然后由消费者来解压缩。
#是否压缩，默认0表示不压缩，1表示用gzip压缩，2表示用snappy压缩。
#压缩后消息中会有头来指明消息压缩类型，故在消费者端消息解压是透明的无需指定。
#文本数据会以1比10或者更高的压缩比进行压缩。
compression.codec=none

#指定序列化处理类，消息在网络上传输就需要序列化，它有String、数组等许多种实现。
serializer.class=kafka.serializer.DefaultEncoder

#如果要压缩消息，这里指定哪些topic要压缩消息，默认empty，表示不压缩。
#如果上面启用了压缩，那么这里就需要设置
#compressed.topics=
#这是消息的确认机制，默认值是0。在面试中常被问到。
#producer有个ack参数，有三个值，分别代表：
#（1）不在乎是否写入成功；
#（2）写入leader成功；
#（3）写入leader和所有副本都成功；
#要求非常可靠的话可以牺牲性能设置成最后一种。
#为了保证消息不丢失，至少要设置为1，也就
#是说至少保证leader将消息保存成功。
#设置发送数据是否需要服务端的反馈,有三个值0,1,-1，分别代表3种状态：
#0: producer不会等待broker发送ack。生产者只要把消息发送给broker之后，就认为发送成功了，这是第1种情况；
#1: 当leader接收到消息之后发送ack。生产者把消息发送到broker之后，并且消息被写入到本地文件，才认为发送成功，这是第二种情况；#-1: 当所有的follower都同步消息成功后发送ack。不仅是主的分区将消息保存成功了，
#而且其所有的分区的副本数也都同步好了，才会被认为发动成功，这是第3种情况。
request.required.acks=0

#broker必须在该时间范围之内给出反馈，否则失败。
#在向producer发送ack之前,broker允许等待的最大时间 ，如果超时,
#broker将会向producer发送一个error ACK.意味着上一次消息因为某种原因
#未能成功(比如follower未能同步成功)
request.timeout.ms=10000

#生产者将消息发送到broker，有两种方式，一种是同步，表示生产者发送一条，broker就接收一条；
#还有一种是异步，表示生产者积累到一批的消息，装到一个池子里面缓存起来，再发送给broker，
#这个池子不会无限缓存消息，在下面，它分别有一个时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值）的参数供我们来设置。
#一般我们会选择异步。
#同步还是异步发送消息，默认“sync”表同步，"async"表异步。异步可以提高发送吞吐量,
#也意味着消息将会在本地buffer中,并适时批量发送，但是也可能导致丢失未发送过去的消息
producer.type=sync

#在async模式下,当message被缓存的时间超过此值后,将会批量发送给broker,
#默认为5000ms
#此值和batch.num.messages协同工作.
queue.buffering.max.ms = 5000

#异步情况下，缓存中允许存放消息数量的大小。
#在async模式下,producer端允许buffer的最大消息量
#无论如何,producer都无法尽快的将消息发送给broker,从而导致消息在producer端大量沉积
#此时,如果消息的条数达到阀值,将会导致producer端阻塞或者消息被抛弃，默认为10000条消息。
queue.buffering.max.messages=20000

#如果是异步，指定每次批量发送数据量，默认为200
batch.num.messages=500

#在生产端的缓冲池中，消息发送出去之后，在没有收到确认之前，该缓冲池中的消息是不能被删除的，
#但是生产者一直在生产消息，这个时候缓冲池可能会被撑爆，所以这就需要有一个处理的策略。
#有两种处理方式，一种是让生产者先别生产那么快，阻塞一下，等会再生产；另一种是将缓冲池中的消息清空。
#当消息在producer端沉积的条数达到"queue.buffering.max.meesages"后阻塞一定时间后,
#队列仍然没有enqueue(producer仍然没有发送出任何消息)
#此时producer可以继续阻塞或者将消息抛弃,此timeout值用于控制"阻塞"的时间
#-1: 不限制阻塞超时时间，让produce一直阻塞,这个时候消息就不会被抛弃
#0: 立即清空队列,消息被抛弃
queue.enqueue.timeout.ms=-1

#当producer接收到error ACK,或者没有接收到ACK时,允许消息重发的次数
#因为broker并没有完整的机制来避免消息重复,所以当网络异常时(比如ACK丢失)
#有可能导致broker接收到重复的消息,默认值为3.
message.send.max.retries=3

#producer刷新topic metada的时间间隔,producer需要知道partition leader
#的位置,以及当前topic的情况
#因此producer需要一个机制来获取最新的metadata,当producer遇到特定错误时,
#将会立即刷新
#(比如topic失效,partition丢失,leader失效等),此外也可以通过此参数来配置
#额外的刷新机制，默认值600000
topic.metadata.refresh.interval.ms=60000
复制代码

(2).consumer.properties:消费端的配置文件

复制代码
#消费者集群通过连接Zookeeper来找到broker。
#zookeeper连接服务器地址
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper的session过期时间，默认5000ms，用于检测消费者是否挂掉
zookeeper.session.timeout.ms=5000

#当消费者挂掉，其他消费者要等该指定时间才能检查到并且触发重新负载均衡
zookeeper.connection.timeout.ms=10000

#这是一个时间阈值。
#指定多久消费者更新offset到zookeeper中。
#注意offset更新时基于time而不是每次获得的消息。
#一旦在更新zookeeper发生异常并重启，将可能拿到已拿到过的消息
zookeeper.sync.time.ms=2000

#指定消费
group.id=xxxxx

#这是一个数量阈值，经测试是500条。
#当consumer消费一定量的消息之后,将会自动向zookeeper提交offset信息#注意offset信息并不是每消费一次消息就向zk提交
#一次,而是现在本地保存(内存),并定期提交,默认为true
auto.commit.enable=true

# 自动更新时间。默认60 * 1000
auto.commit.interval.ms=1000

# 当前consumer的标识,可以设定,也可以有系统生成,
#主要用来跟踪消息消费情况,便于观察
conusmer.id=xxx

# 消费者客户端编号，用于区分不同客户端，默认客户端程序自动产生
client.id=xxxx

# 最大取多少块缓存到消费者(默认10)
queued.max.message.chunks=50

# 当有新的consumer加入到group时,将会reblance,此后将会
#有partitions的消费端迁移到新 的consumer上,如果一个
#consumer获得了某个partition的消费权限,那么它将会向zk
#注册 "Partition Owner registry"节点信息,但是有可能
#此时旧的consumer尚没有释放此节点, 此值用于控制,
#注册节点的重试次数.
rebalance.max.retries=5

#每拉取一批消息的最大字节数
#获取消息的最大尺寸,broker不会像consumer输出大于
#此值的消息chunk 每次feth将得到多条消息,此值为总大小,
#提升此值,将会消耗更多的consumer端内存
fetch.min.bytes=6553600

#当消息的尺寸不足时,server阻塞的时间,如果超时,
#消息将立即发送给consumer
#数据一批一批到达，如果每一批是10条消息，如果某一批还
#不到10条，但是超时了，也会立即发送给consumer。
fetch.wait.max.ms=5000
socket.receive.buffer.bytes=655360

# 如果zookeeper没有offset值或offset值超出范围。
#那么就给个初始的offset。有smallest、largest、
#anything可选，分别表示给当前最小的offset、
#当前最大的offset、抛异常。默认largest
auto.offset.reset=smallest

# 指定序列化处理类
derializer.class=kafka.serializer.DefaultDecoder
复制代码

(3).server.properties:服务端的配置文件

复制代码
#broker的全局唯一编号，不能重复
broker.id=0

#用来监听链接的端口，producer或consumer将在此端口建立连接
port=9092

#处理网络请求的线程数量，也就是接收消息的线程数。
#接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存中写入磁盘。
num.network.threads=3

#消息从内存中写入磁盘是时候使用的线程数量。
#用来处理磁盘IO的线程数量
num.io.threads=8

#发送套接字的缓冲区大小
socket.send.buffer.bytes=102400

#接受套接字的缓冲区大小
socket.receive.buffer.bytes=102400

#请求套接字的缓冲区大小
socket.request.max.bytes=104857600

#kafka运行日志存放的路径
log.dirs=/export/servers/logs/kafka

#topic在当前broker上的分片个数
num.partitions=2

#我们知道segment文件默认会被保留7天的时间，超时的话就
#会被清理，那么清理这件事情就需要有一些线程来做。这里就是
#用来设置恢复和清理data下数据的线程数量
num.recovery.threads.per.data.dir=1

#segment文件保留的最长时间，默认保留7天（168小时），
#超时将被删除，也就是说7天之前的数据将被清理掉。
log.retention.hours=168

#滚动生成新的segment文件的最大时间
log.roll.hours=168

#日志文件中每个segment的大小，默认为1G
log.segment.bytes=1073741824

#上面的参数设置了每一个segment文件的大小是1G，那么
#就需要有一个东西去定期检查segment文件有没有达到1G，
#多长时间去检查一次，就需要设置一个周期性检查文件大小
#的时间（单位是毫秒）。
log.retention.check.interval.ms=300000

#日志清理是否打开
log.cleaner.enable=true

#broker需要使用zookeeper保存meta数据
zookeeper.connect=zk01:2181,zk02:2181,zk03:2181

#zookeeper链接超时时间
zookeeper.connection.timeout.ms=6000

#上面我们说过接收线程会将接收到的消息放到内存中，然后再从内存
#写到磁盘上，那么什么时候将消息从内存中写入磁盘，就有一个
#时间限制（时间阈值）和一个数量限制（数量阈值），这里设置的是
#数量阈值，下一个参数设置的则是时间阈值。
#partion buffer中，消息的条数达到阈值，将触发flush到磁盘。
log.flush.interval.messages=10000

#消息buffer的时间，达到阈值，将触发将消息从内存flush到磁盘，
#单位是毫秒。
log.flush.interval.ms=3000

#删除topic需要server.properties中设置delete.topic.enable=true否则只是标记删除
delete.topic.enable=true

#此处的host.name为本机IP(重要),如果不改,则客户端会抛出:
#Producer connection to localhost:9092 unsuccessful 错误!
host.name=kafka01