Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(4)之运维管控–集群运维(数据迁移和集群在线升级)

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石臻臻的杂货铺 发表于 2021/07/30 11:22:51 2021/07/30
【摘要】 推荐一款非常好用的kafka管理平台,kafka的灵魂伴侣 滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台 运维管控运维管控这个菜单栏目下面主要是供运维人员来管理所有集群的; 集群列表Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger三之运维管控–集群列表 集群运维 迁移任务kafka的迁移场景, 一般有同集群数据迁移、跨集群数据迁移; 我们这里主要讲 同集群...

推荐一款非常好用的kafka管理平台,kafka的灵魂伴侣

滴滴开源Logi-KafkaManager 一站式Kafka监控与管控平台


运维管控

运维管控这个菜单栏目下面主要是供运维人员来管理所有集群的;

集群列表

Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger三之运维管控–集群列表

集群运维

迁移任务

kafka的迁移场景, 一般有同集群数据迁移、跨集群数据迁移; 我们这里主要讲 同集群数据迁移;
同集群之间数据迁移,比如在已有的集群中新增了一个Broker节点,此时需要将原来集群中已有的Topic的数据迁移部分到新的集群中,缓解集群压力。

在了解KM的迁移功能之前,我们先了解一下正常情况下是怎么做迁移的;

手动迁移过程实现

分区重新分配工具可用于将一些Topic从当前的Broker节点中迁移到新添加的Broker中。这在扩展现有集群时通常很有用,因为将整个Topic移动到新的Broker变得更容易,而不是一次移动一个分区。当执行此操作时,用户需要提供已有的Broker节点的Topic列表,以及到新节点的Broker列表(源Broker到新Broker的映射关系)。然后,该工具在新的Broker中均匀分配给指定Topic列表的所有分区。在迁移过程中,Topic的复制因子保持不变。

现有如下实例,将Topic为ke01,ke02的所有分区从Broker1中移动到新增的Broker2和Broker3中。由于该工具接受Topic的输入列表作为JSON文件,因此需要明确迁移的Topic并创建json文件,如下所示:

> cat topic-to-move.json
{"topics": [{"topic": "ke01"},
            {"topic": "ke02"}],
"version":1
}

1 . 准备好JSON文件,然后使用分区重新分配工具生成候选分配,命令如下:

> bin/kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --topics-to-move-json-file topics-to-move.json --broker-list "1,2" --generate

执行完成命令之后,控制台出现如下信息:
在这里插入图片描述
该工具生成一个候选分配,将所有分区从Topic ke01,ke02移动到Broker1和Broker2。需求注意的是,此时分区移动尚未开始,它只是告诉你当前的分配和建议。保存当前分配,以防你想要回滚它。新的赋值应保存在JSON文件(例如expand-cluster-reassignment.json)中,以使用–execute选项执行。JSON文件如下:

{"version":1,"partitions":[{"topic":"ke02","partition":0,"replicas":[2]},{"topic":"ke02","partition":1,"replicas":[1]},{"topic":"ke02","partition":2,"replicas":[2]},{"topic":"ke01","partition":0,"replicas":[2]},{"topic":"ke01","partition":1,"replicas":[1]},{"topic":"ke01","partition":2,"replicas":[2]}]}

2. 执行命令如下所示:

> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute

3. 最后,–verify选项可与该工具一起使用,以检查分区重新分配的状态。需要注意的是,相同的expand-cluster-reassignment.json(与–execute选项一起使用)应与–verify选项一起使用,执行命令如下:

> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify

执行结果如下图所示:

在这里插入图片描述
Kafka数据迁移 - 哥不是小萝莉

数据迁移的几个注意点

减少迁移的数据量: 如果要迁移的Topic 有大量数据(Topic 默认保留7天的数据),可以在迁移之前临时动态地调整retention.ms 来减少数据量,比如下面命令改成1小时; Kafka 会主动purge 掉1小时之前的数据;

> bin/kafka-topics --zookeeper localhost:2181 --alter --topic sdk_counters --config retention.ms=3600000

不要要注意迁移完成后,恢复原先的设置

迁移过程注意流量陡增对集群的影响
Kafka提供一个broker之间复制传输的流量限制,限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限,当重新平衡集群,引导新broker,添加或移除broker时候,这是很有用的。因为它限制了这些密集型的数据操作从而保障了对用户的影响、
例如我们上面的迁移操作

> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --execute  

在后面加上一个—throttle 50000000 参数, 那么执行移动分区的时候,会被限制流量在50000000 B/s
加上参数后你可以看到

The throttle limit was set to 50000000 B/s
Successfully started reassignment of partitions.

迁移过程限流不能过小,导致迁移失败
-throttle 是broker之间复制传输的流量限制,限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限; 但是你应该了解到正常情况下,副本直接也是有副本同步的流量的; 如果限制的低于正常副本同步的流量值,那么会导致副本同步异常,跟不上Leader的速率很快就被踢出ISR了;

迁移完成,注意要移除流量的限制:
如果我们加上了迁移这个操作, 需要使用参数--verify 来验证执行状态,同时流量限制也会被移除掉; 否则可能会导致定期复制操作的流量也受到限制。

> ./kafka-reassign-partitions.sh --zookeeper dn1:2181 --reassignment-json-file expand-cluster-reassignment.json --verify  

详情请参考
kafka在数据迁移期间限制带宽的使用 - OrcHome

Logi-KafkaManager 实现数据迁移

了解完了手动迁移的流程后,那我们再来了解一下KM的迁移动作,那么你会爱上这个操作;因为极大的简化了迁移操作;

在这里插入图片描述

下图中是创建一个 迁移任务的操作; 解释一下里面的几个参数;

在这里插入图片描述
上面我主要讲解几个参数

迁移后Topic的保存时间:
我们上面讲解迁移注意事项的时候有讲解到,需要 减少迁移的数据量 ; 假如你默认保存了7天的数据量, 那么这个迁移的数据量可能非常的大,并且很多都是已经消费过得过期数据; 所以我们需要在先把这么多过期数据给清理掉之后再开始迁移; 这个参数填的就是保存最近多久的数据;删掉过期的数据; 并且迁移结束之后会把时间改回成原来的时间;

初始限流:
限流上线:
限流下线:
可能你看到这几个参数会很奇怪, 限流不就是一个确定的值么,填一个限流值就行了,搞这么多是要干啥;

其实是 KM想做成的是动态调整限流, 根据不同时间和集群状态去动态调整, 比如空闲时候我最大可以允许你流量达到100M/s(限流上线); 但是如果你在迁移的时候可能压力比较大,我不想让你一开始就用这个100M/s限流; 迁移开始时候使用初始限流,但是限流不能过小,因为要考虑正常情况下副本同步时候的流量,所以有了限流下线 ;
然后KM每隔一段时间(1分钟)就会去检查迁移状态,然后动态调整限流值;

当然,现在KM中其实用的还是初始限流这个值来作为限流; 并没有动态的来调整流速; 这个是将来需要改造的点;

创建完迁移任务之后,KM定时器检测到达到开始时间之后,就会开始正式迁移;
执行的过程跟我们上面讲到的迁移流程一样,只是程序自动帮我们去实现了;

在这里插入图片描述

如果数据量大,迁移任务建议放在空闲时间段

集群任务

这个模块是用于自动化kafka集群升级用的,但是需要配合夜莺系统来使用(主要是在KM上将升级包发送到服务器上);
这个功能对应大集群来说非常好用,自动在线升级; 不需要手动去操作;

简单看一下使用图
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

如何对接夜莺系统, 等我有空再补充 对接夜莺系统,TODO

版本管理

创建集群任务的时候, 需要上传 kafka升级包,和配置文件集

在这里插入图片描述

平台管理

Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger(5)之运维管控–平台管理(用户管理和平台配置)

专栏文章列表

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Kafka的灵魂伴侣Logi-KafkaManger二之kafka针对Topic粒度的配额管理(限流)

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