使用Log4j将程序日志实时写入Kafka

 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

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个节点的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.properties和server3.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

把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4的Topic：

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的--describe参数查看一下Topic为kafka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Topic为kafka的消息，PartionCount=4，ReplicationFactor=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）；ISR是Replicas的子集，代表存有这个分区信息而且当前活着的节点。

拿partition:0这个分区来说，该分区的Leader是server0，分布在id为0，1，2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，id为0，1，2，3的节点分别对应server0, server1, server2, server3。而上例中的partition:0分布在id为0, 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Topic为kafka的partion0。

第二部分 Kafka+Log4j项目整合

先来看下Maven项目结构图：



pom.xml引入的jar包：

<dependencies>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>0.10.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.10</artifactId>
<version>0.10.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-log4j-appender</artifactId>
<version>0.10.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>18.0</version>
</dependency>
</dependencies>

重要的内容是log4j.properties：

log4j.rootLogger=debug,Console

# appender kafka
log4j.appender.kafka=org.apache.kafka.log4jappender.KafkaLog4jAppender
log4j.appender.kafka.topic=kafkaTest
log4j.appender.kafka.syncSend=false
# multiple brokers are separated by comma ",".
log4j.appender.kafka.brokerList=192.168.1.163:9092
log4j.appender.kafka.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.kafka.layout.ConversionPattern=%d [%-5p] [%t] - [%l] %m%n

#输出日志到控制台
log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.Console.Threshold=all
log4j.appender.Console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.Console.layout.ConversionPattern=%-d{yyyy-MM-dd HH\:mm\:ss} [%c\:%L]-[%p] %m%n

#kafka
log4j.logger.com.demo.kafka.Log4jToKafka=info,kafka
#关闭spring低级别日志
log4j.logger.org.springside.examples.miniweb=ERROR
log4j.logger.com.octo.captcha.service.image.DefaultManageableImageCaptchaService=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.resourcepool.BasicResourcePool=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.c3p0.impl.C3P0PooledConnectionPool=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.c3p0.impl.NewPooledConnection=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.c3p0.management.DynamicPooledDataSourceManagerMBean=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.c3p0.C3P0Registry=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.log.MLog=ERROR
log4j.logger.com.mchange.v2.c3p0.impl.AbstractPoolBackedDataSource=ERROR

log4j输出日志：

package com.demo.kafka;
import org.apache.log4j.Logger;

/**
* INFO: info User: xuchao Date: 2017/3/17 Version: 1.0 History:
* <p>
* 如果有修改过程，请记录
* </P>
*/

public class Log4jToKafka {
private static Logger logger = Logger.getLogger(Log4jToKafka.class);

public static void main(String args[]) {
System.out.println("hello word!");
int start = 1;
while (true) {
start++;
logger.info(start + "hello Log4jToKafka test !");
try {
Thread.sleep(50l);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}

}
}

消费kafka中的信息：

package com.demo.kafka;

/**
* INFO: info
* User: zhaokai
* Date: 2017/3/17
* Version: 1.0
* History: <p>如果有修改过程，请记录</P>
*/

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

public class Consumer {

public static void main(String[] args) {
System.out.println("begin consumer");
connectionKafka();
System.out.println("finish consumer");
}

@SuppressWarnings("resource")
public static void connectionKafka() {

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.1.163:9092");
props.put("group.id", "testConsumer");
props.put("enable.auto.commit", "true");
props.put("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.put("session.timeout.ms", "30000");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("kafkaTest"));
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("===================offset = %d, key = %s, value = %s", record.offset(), record.key(),
record.value());
}
}
}
}

MyProducer.java用于向Kafka发送消息，但不通过log4j的appender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Consumer，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Consumer的结果一致。最后运行Log4jToKafka.java。

先来看看Consumer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，Topic为kafka的消息有4个partion，从之前的截图可知这4个partion均匀分布在4个kafka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。

而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。

本文转自：https://my.oschina.net/itblog/blog/540918