帅呆了！Kafka移除了Zookeeper！

作者：小姐姐养的狗 2021-04-28 18:28:44

开发

架构

Kafka 普天同庆!最新版的Kafka 2.8.0，移除了对Zookeeper的依赖，通过KRaft进行自己的集群管理。很好很好，终于有点质的改变了。

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本文转载自微信公众号「小姐姐味道」，作者小姐姐养的狗。转载本文请联系小姐姐味道公众号。

普天同庆!最新版的Kafka 2.8.0，移除了对Zookeeper的依赖，通过KRaft进行自己的集群管理。很好很好，终于有点质的改变了。

一听到KRaft，我们就想到了Raft协议。Raft协议是当今最流行的分布式协调算法，Etcd、Consul等系统的基础，就来自于此。现在Kafka也有了。

由于这个功能太新了，所以2.8.0版本默认还是要用ZooKeeper的，但并不妨碍我们尝尝鲜。另外，不要太激动了，据官方声称有些功能还不是太完善，所以不要把它用在线上。

1. 如何开始KRaft?

Kafka使用内嵌的KRaft替代了ZooKeeper，是一个非常大的进步，因为像ES之类的分布式系统，这种集群meta信息的同步，都是自循环的。

但如何使用KRaft启动呢?很多同学直接晕菜了，这方面的资料也比较少，但使用起来非常简单。

我们注意到，在config目录下，多了一个叫做kraft的目录，里面包含着一套新的配置文件，可以直接摒弃对ZK的依赖。

通过下面三行命令，即可开启一个单机的broker，从始至终没有ZK的参与。

# ./bin/kafka-storage.sh random-uuid 
# ./bin/kafka-storage.sh format -t TBYU7WMiREexuZqrjKG60g -c ./config/kraft/server.properties 
# ./bin/kafka-server-start.sh ./config/kraft/server.properties

经过一阵噼里啪啦的运行，No ZK的Kafka已经启动起来了。

就是这么简单。

2. 如何配置的?

kafka又加了一个内部主题，叫做@metadata，用来存这些元信息。

接下来我们就要看一些关键的配置信息。你可以使用vimdiff config/server.properties config/kraft/server.properties看一下这些主要的区别。

首先，kraft多了一个叫做process.roles的配置。在我们的配置文件里它是这样的。

process.roles=broker,controller

它其实有三个取值。

broker: 这台机器将仅仅当作一个broker
controller: 作为 Raft quorum的控制器之一进行启动
broker,controller: 包含两者的功能

熟悉ES的同学可以看出，这些划分就像是es的master和node，所以分布式的概念其实在一定程度上是相通的。

接下来是监听地址的变化，因为我们的server有了两个功能，所以也就需要开启两个端口。

listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093

另外，还有一个叫做node.id的东西。不同于原来的broker.id，这个nodeid是用来投票用的。

node.id=1

因为raft协议的特性，我们的投票配置就要使用上面的node.id。写起来比较怪异是不是?但总比Zk的好看多了。所以这些配置在后面的版本是有可能改动的。

controller.quorum.voters=1@localhost:9093

这就是配置文件的主要区别。我们来看看它的集合。

process.roles=broker,controller  
listeners=PLAINTEXT://:9092,CONTROLLER://:9093 
node.id=1    
controller.quorum.voters=1@localhost:9093

3. 为什么要干掉ZK?

Kafka作为一个消息队列，竟然要依赖一个重量级的协调系统ZooKeeper，不得不说是一个笑话。同样作为消息队列，人家RabbitMQ早早的就实现了自我管理。

Zookeeper非常笨重，还要求奇数个节点的集群配置，扩容和缩容也不方便。Zk的配置方式，也和kafka的完全不一样，要按照调优Kafka，竟然还要兼顾另外一个系统，这真是日了狗了。

Kafka要想往轻量级，开箱即用的方向发展，就不得不干掉Zk。

另外，由于Zk和Kafka毕竟不是在一个存储体系里面，当Topic和Partition的数量上了规模，数据同步问题就变的显著起来。Zk是可靠，但是它慢啊，完全不如放在Kafka的日志存储体系里面，这对标榜速度的Kafka来说，是不得不绕过的一环。

使用过Kafka-admin的同学，应该都对缓慢的监控数据同步历历在目。它需要先从zk上转一圈，获取一些元数据信息，然后再从Kafka的JMX接口中拉取数据。这么一转悠，就几乎让大型集群死翘翘。

4. 会有哪些改变?

部署更简单。

首先，部署变的更加简单。对于一些不太追求高可用的系统，甚至一个进程就能把可爱的kafka跑起来。我们也不需要再申请对zookeeper友好的SSD磁盘，也不用再关注zk的容量是不是够用了。

监控更便捷。

其次，由于信息的集中，从Kafka获取监控信息，就变得轻而易举，不用再到zk里转一圈了。与grafana/kibana/promethus等系统的集成，指日可待。

速度更快捷。

最重要的当然是速度了。Raft比ZK的ZAB协议更加易懂，也更加高效，partition的主选举将变得更快捷，controller的调度速度将上一个档次。

以后，再也不会有这样的连接方式。

zookeeper.connect=zookeeper:2181

取而代之的，只会剩下bootstrap的连接方式。Kafka的节点，越来越像对等节点。

bootstrap.servers=broker:9092

kafka还提供了一个叫做kafka-metadata-shell.sh的工具，能够看到topic和partion的分布，这些信息原来是可以通过zk获取的，现在可以使用这个命令行获取。

$ ./bin/kafka-metadata-shell.sh  --snapshot /tmp/kraft-combined-logs/\@metadata-0/00000000000000000000.log 
>> ls / 
brokers  local  metadataQuorum  topicIds  topics 
>> ls /topics 
foo 
>> cat /topics/foo/0/data 
{ 
  "partitionId" : 0, 
  "topicId" : "5zoAlv-xEh9xRANKXt1Lbg", 
  "replicas" : [ 1 ], 
  "isr" : [ 1 ], 
  "removingReplicas" : null, 
  "addingReplicas" : null, 
  "leader" : 1, 
  "leaderEpoch" : 0, 
  "partitionEpoch" : 0 
} 
>> exit