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learn.lianglianglee.com/专栏/分布式中间件实践之路（完）/12 搭建基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列.md.html
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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>12 搭建基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列</h1>
<p>“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，本文将详细介绍基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列的搭建方法，并给出 Producer 和 Consumer 代码供读者测试，以便读者对分布式消息队列形成一个整体的认识。在第 12 课中，我将详细介绍基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列的原理。</p>
<h3>1. ZooKeeper集群搭建</h3>
<p>Kafka 将元数据信息保存在 ZooKeeper 中，但发送给 Topic 的数据不会发送到 ZooKeeper 上。Kafka 利用 ZooKeeper 实现动态集群扩展、Leader 选举、负载均衡等功能，因此，我们首先要搭建 ZooKeeper 集群。</p>
<h4>1.1 软件环境准备</h4>
<p>根据 ZooKeeper 集群的原理，只要超过半数的节点正常，便可提供服务。一般，服务器为奇数台，像 1、3、5……。为什么呢？举个例子，如果服务器为 5 台，则最多可故障两台；如果为 4 台，则最多可故障一台；如果为 3 台，最多也只可故障一台。很明显，偶数台并没有什么意义，4 台服务器相较于 3 台并没有增强可用性。</p>
<ul>
<li>服务器 IP，本例中我以 3 台服务器为例，生产环境中，为了保证 ZooKeeper 的性能，服务器的内存不小于 4G，以便为 ZooKeeper 提供足够的 Java 堆内存。</li>
</ul>
<pre><code>server1：192.168.7.100
server2：192.168.7.101
server3：192.168.7.102
</code></pre>
<ul>
<li>Java JDK 1.7及以上：ZooKeeper 基于 Java 编写，运行 ZooKeeper 需要 JRE 环境，点击获得<a href="http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp">官方下载地址</a>。</li>
<li>ZooKeeper 的稳定版本为 3.4.6，点击获得<a href="https://zookeeper.apache.org/releases.html">官方下载地址</a>。</li>
</ul>
<h4>1.2 配置 &amp; 安装 ZooKeeper</h4>
<p>以下配置、安装操作，3 台服务器都需要进行。如果读者只有一台服务器，也遵循这个过程，但是，在创建配置、安装目录的时候需要分别命名，端口号也需要加以区别。</p>
<p><strong>（1）安装 JRE 环境</strong></p>
<p>这一步比较简单，这里不详细介绍。需要说明的是，读者可自行安装 JRE，方法有很多，注意版本就行了，需要 1.7 及以上。</p>
<pre><code>yum list java*
yum -y install java-1.7.0-openjdk*
</code></pre>
<p><strong>（2）安装 ZooKeeper</strong></p>
<p>首先，在 Linux 系统中建立一个目录用于存放 ZooKeeper 文件，文件命名和目录位置一定要注意规范，以避免不必要的问题。</p>
<pre><code>#我的目录统一放在/opt下面
#首先创建 ZooKeeper 项目目录
mkdir zookeeper #项目目录
mkdir zkdata #存放快照日志
mkdir zkdatalog #存放事物日志
</code></pre>
<p>下载 ZooKeeper，写作本文时，最新的版本是 3.4.13，如果服务器无法连接外网，则可在联网的计算机下载后，复制到服务器上。</p>
<pre><code>#下载软件
cd /opt/zookeeper/
wget https://mirrors.cnnic.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz
#解压软件
tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz
</code></pre>
<p><strong>（3）创建配置文件</strong></p>
<p>解压目录，之后进入 conf 目录中，查看。</p>
<pre><code>#进入conf目录
/opt/zookeeper/zookeeper-3.4.13/conf
#查看
[<a href="/cdn-cgi/l/email-protection" class="__cf_email__" data-cfemail="d0a2bfbfa490e1e9e2fee1e6e8fee7fee1e0e2">[email&#160;protected]</a>]$ ll
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 535 Feb 20 2014 configuration.xsl
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 2161 Feb 20 2014 log4j.properties
-rw-rw-r--. 1 1000 1000 922 Feb 20 2014 zoo_sample.cfg
</code></pre>
<p>需要注意： <code>zoo_sample.cfg</code> 文件是官方给我们提供的 ZooKeeper 样板文件，重新复制一份命名为 zoo.cfg。ZooKeeper 启动时将默认加载该路径下名为 zoo.cfg 的配置文件，这是官方指定的文件命名规则。</p>
<p><strong>（4）修改三台服务器的配置文件</strong></p>
<p>使用 <code>vi</code> 命令打开配置文件 zoo.cfg 并进行如下修改：</p>
<pre><code>tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper/zkdata
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog
clientPort=12181
server.1=192.168.7.100:12888:13888
server.2=192.168.7.101:12888:13888
server.3=192.168.7.102:12888:13888
#server.1 这个1是服务器的标识也可以是其他的数字， 表示这个是第几号服务器，用来标识服务器，这个标识要写到快照目录下面myid文件里
#192.168.7.102为集群里的IP地址，第一个端口是master和slave之间的通信端口，默认是2888，第二个端口是leader选举的端口，集群刚启动的时候选举或者leader挂掉之后进行新的选举的端口默认是3888
</code></pre>
<p>下面解释下该配置文件。</p>
<ul>
<li>tickTime：该时间为 ZooKeeper 服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔，也就是每过一个 tickTime 时间就会发送一个心跳；</li>
<li>initLimit：该配置项用来配置客户端（这里所说的客户端不是用户连接 ZooKeeper 服务器的客户端，而是 ZooKeeper 服务器集群中连接到 Leader 的 Follower 服务器）初始化连接时，ZooKeeper 最多能忍受多少个心跳时间间隔。当已经超过 5 个心跳的时间（也就是 tickTime）后，ZooKeeper 服务器还没有收到客户端的返回信息，那么表明这个客户端连接失败。本配置中，总的时间长度不能超过 5 * 2000 = 10 秒；</li>
<li>syncLimit：该配置项用来设置 Leader 与 Follower 之间发送消息、请求和应答的时间长度，最长不能超过多少个 tickTime 时间。本配置中，总的时间长度不能超过 5 * 2000 = 10 秒；</li>
<li>dataDir：快照日志的存储路径；</li>
<li>dataLogDir：事物日志的存储路径，如果不配置该项，事物日志将默认存储到 dataDir 制定的目录中，这样会严重影响 ZooKeeper 的性能。当 ZooKeeper 吞吐量较大时，会产生很多事物日志、快照日志；</li>
<li>clientPort：该端口为客户端连接 ZooKeeper 服务器的端口，ZooKeeper 会监听这个端口，接受客户端的访问请求。</li>
</ul>
<p>创建 myid 文件，分别在三台服务器上执行如下命令即可。</p>
<pre><code>#server1
echo &quot;1&quot; &gt; /opt/zookeeper/zkdata/myid
#server2
echo &quot;2&quot; &gt; /opt/zookeeper/zkdata/myid
#server3
echo &quot;3&quot; &gt; /opt/zookeeper/zkdata/myid
</code></pre>
<p><strong>（5）重要配置说明</strong></p>
<ul>
<li>myid 为标识本台服务器的文件，存放在快照目录下，是整个 ZooKeeper 集群用来发现彼此的一个重要标识；</li>
<li>zoo.cfg 是 ZooKeeper 配置文件，存放在 conf 目录中；</li>
<li>log4j.properties 是 ZooKeeper 的日志输出文件。conf 目录中用 Java 遍写的程序，它们基本上都有个共同点，即日志都用 log4j 来管理；</li>
<li>zkServer.sh 为主管理程序文件，zkEnv.sh 为主要配置文件，是 ZooKeeper 集群启动时配置环境变量的文件。</li>
</ul>
<p>此外，还有一点需要注意，我们先看这段英文描述（这一点也可暂时忽略）：</p>
<blockquote>
<p>ZooKeeper server will not remove old snapshots and log files when using the default configuration (see autopurge below), this is the responsibility of the operator.</p>
</blockquote>
<p>大意是 ZooKeeper 不会主动清除旧的快照和日志文件，应由操作者负责清除。</p>
<p>下面是清除旧快照和日志文件的一些方法。</p>
<p><strong>第一种：</strong> 使用 ZooKeeper 工具类 PurgeTxnLog。它实现了一种简单的历史文件清理策略，可以在<a href="https://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperAdmin.html">这里</a>了解它的使用方法。</p>
<p><strong>第二种：</strong> 针对上面这个操作，ZooKeeper 已经写好相应的脚本，存放在 <code>bin/zkCleanup.sh</code> 中，所以直接使用该脚本也可以执行清理工作。</p>
<p><strong>第三种：</strong> 从 3.4.0 开始，ZooKeeper 提供了自动清理 Snapshot 和事务日志的功能。配置 <code>autopurge.snapRetainCount</code> 和 <code>autopurge.purgeInterval</code> 这两个参数可实现定时清理。这两个参数均在 zoo.cfg 中进行配置：</p>
<ul>
<li>autopurge.purgeInterval：指定了清理频率，单位是小时，需要填写一个 1 或更大的整数，默认是 0，表示不开启自动清理功能；</li>
<li>autopurge.snapRetainCount：该参数和上面参数搭配使用，它指定了需要保留的文件数目。默认保留 3 个。</li>
</ul>
<p>推荐自行实现清理快照和文件的方法，对于运维人员来说，将日志清理工作独立出来，便于统一管理，也更可控。毕竟 ZooKeeper 自带的一些工具并不怎么给力。</p>
<p><strong>（6）启动服务并查看</strong></p>
<p>启动服务，代码如下：</p>
<pre><code>#进入到ZooKeeper的bin目录下
cd /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin
#启动服务（3台都需要操作）
./zkServer.sh start
</code></pre>
<p>检查服务状态，代码如下：</p>
<pre><code>#检查服务器状态
./zkServer.sh status
</code></pre>
<p>通过 status 可看到服务状态：</p>
<pre><code>./zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg #配置文件
Mode: follower #本节点的角色是follower
</code></pre>
<p>正常情况下，ZooKeeper 集群只有一个 Leader，多个 Follower。Leader 负责处理客户端的读写请求，而 Follower 则仅同步 Leader 数据。当 Leader 挂掉之后，Follower 会发起投票选举，最终选出一个新的 Leader 。可以用 <code>Jps</code> 命令查看 ZooKeeper 的进程，该进程是 ZooKeeper 整个工程的 main 函数。</p>
<pre><code>#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain
</code></pre>
<h3>2. Kafka 集群搭建</h3>
<h4>2.1 软件环境准备</h4>
<p>首先，需要一台以上 Linux 服务器。这里，我们同样使用三台服务器搭建 ZooKeeper 集群。</p>
<p>另外，环境中需提前搭建好 ZooKeeper 集群。Kafka 安装包，我们选择最新版。写作本文时，最新版本为 Kafka_2.11-1.0.2.tgz。</p>
<h4>2.2 Kafka 下载 &amp; 安装</h4>
<p>下载及安装，代码如下：</p>
<pre><code>#创建目录
cd /opt/
mkdir kafka #创建项目目录
cd kafka
mkdir kafkalogs #创建kafka消息目录，主要存放kafka消息
#下载软件
wget http://apache.opencas.org/kafka/1.0.2/kafka_2.11-1.0.2.tgz
#解压软件
tar -zxvf kafka_2.11-1.0.2.tgz
</code></pre>
<h4>2.3 修改配置文件</h4>
<p>进入到 config 目录：</p>
<pre><code>cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.2.tgz/config/
</code></pre>
<p>这里主要关注下 server.properties 文件即可。在目录下有很多文件，其中包括 ZooKeeper 文件，我们可以根据 Kafka 内带的 ZooKeeper 集群来启动，但建议使用独立的 ZooKeeper 集群。</p>
<pre><code>-rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 22 09:41 192.168.7.101
-rw-r--r--. 1 root root 906 Feb 12 08:37 connect-console-sink.properties
-rw-r--r--. 1 root root 909 Feb 12 08:37 connect-console-source.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2110 Feb 12 08:37 connect-distributed.properties
-rw-r--r--. 1 root root 922 Feb 12 08:38 connect-file-sink.properties
-rw-r--r--. 1 root root 920 Feb 12 08:38 connect-file-source.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1074 Feb 12 08:37 connect-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2055 Feb 12 08:37 connect-standalone.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1199 Feb 12 08:37 consumer.properties
-rw-r--r--. 1 root root 4369 Feb 12 08:37 log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 2228 Feb 12 08:38 producer.properties
-rw-r--r--. 1 root root 5699 Feb 15 18:10 server.properties
-rw-r--r--. 1 root root 3325 Feb 12 08:37 test-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1032 Feb 12 08:37 tools-log4j.properties
-rw-r--r--. 1 root root 1023 Feb 12 08:37 zookeeper.properties
</code></pre>
<p>修改配置文件 server.properties，如下：</p>
<pre><code>broker.id=0 #当前机器在集群中的唯一标识，和ZooKeeper的myid性质一样
port=19092 #当前kafka对外提供服务的端口默认是9092
host.name=192.168.7.100 #这个参数默认是关闭的，在0.8.1有个bug，DNS解析问题，失败率的问题。
num.network.threads=3 #这个是borker进行网络处理的线程数
num.io.threads=8 #这个是borker进行I/O处理的线程数
log.dirs=/opt/kafka/kafkalogs/ #消息存放的目录，这个目录可以配置为“，”逗号分割的表达式，上面的num.io.threads要大于这个目录的个数这个目录，如果配置多个目录，新创建的topic他把消息持久化的地方是，当前以逗号分割的目录中，那个分区数最少就放那一个
socket.send.buffer.bytes=102400 #发送缓冲区buffer大小，数据不是一下子就发送的，先回存储到缓冲区了到达一定的大小后在发送，能提高性能
socket.receive.buffer.bytes=102400 #kafka接收缓冲区大小，当数据到达一定大小后在序列化到磁盘
socket.request.max.bytes=104857600 #这个参数是向kafka请求消息或者向kafka发送消息的请请求的最大数，这个值不能超过java的堆栈大小
num.partitions=1 #默认的分区数，一个topic默认1个分区数
log.retention.hours=168 #默认消息的最大持久化时间，168小时，7天
message.max.byte=5242880 #消息保存的最大值5M
default.replication.factor=2 #kafka保存消息的副本数，如果一个副本失效了，另一个还可以继续提供服务
replica.fetch.max.bytes=5242880 #取消息的最大直接数
log.segment.bytes=1073741824 #这个参数是：因为kafka的消息是以追加的形式落地到文件，当超过这个值的时候，kafka会新起一个文件
log.retention.check.interval.ms=300000 #每隔300000毫秒去检查上面配置的log失效时间（log.retention.hours=168 ），到目录查看是否有过期的消息如果有，删除
log.cleaner.enable=false #是否启用log压缩，一般不用启用，启用的话可以提高性能
zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.102:1218 #设置ZooKeeper的连接端口
</code></pre>
<p>代码中已给出了参数的解释，以下是实际要修改的参数：</p>
<pre><code>#broker.id=0 每台服务器的broker.id都不能相同
#hostname
host.name=192.168.7.100
#在log.retention.hours=168 下面新增下面三项
message.max.byte=5242880
default.replication.factor=2
replica.fetch.max.bytes=5242880
#设置ZooKeeper的连接端口
zookeeper.connect=192.168.7.100:12181,192.168.7.101:12181,192.168.7.102:12181
</code></pre>
<h4>2.4 启动 Kafka 集群并测试</h4>
<p>（1）启动服务</p>
<pre><code>#从后台启动Kafka集群（3 台都需要启动）
cd /opt/kafka/kafka_2.11-1.0.2/bin #进入到kafka的bin目录
./kafka-server-start.sh ../config/server.properties &amp;
</code></pre>
<p>（2）检查服务是否启动</p>
<pre><code>#执行命令jps
20348 Jps
4233 QuorumPeerMain
18991 Kafka
</code></pre>
<p>（3）创建 Topic 来验证是否创建成功</p>
<pre><code>#创建Topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.100:12181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic mytopic
#解释
--replication-factor 2 #副本数为2
--partitions 1 #创建1个分区
--topic mytopic #主题名为mytopic
'''在一台服务器上创建一个发布者'''
#创建一个broker，发布者
./kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.7.100:19092 --topic mytopic
'''在另一台服务器上创建一个订阅者'''
./kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.7.101:12181 --topic mytopic --from-beginning
</code></pre>
<p>了解更多请看<a href="https://kafka.apache.org/documentation.html">官方文档</a>。</p>
<p>（4）测试</p>
<p>读者自行测试，测试方法为在发布者窗口里发布消息，观察订阅者是否能正常收到。</p>
<p>（5）其它命令</p>
<p>大部分命令，我们可以去官方文档查看，这里仅列举以下两个例子。</p>
<p>例子 1：查看 Topic。</p>
<pre><code>./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:12181
#执行命令将显示我们创建的所有topic
</code></pre>
<p>例子 2：查看 Topic 状态。</p>
<pre><code>/kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:12181 --topic mytopic
#执行命令将显示topic状态信息
</code></pre>
<h3>3. Java 客户端测试</h3>
<p>（1）建立 Maven 工程，添加依赖：</p>
<pre><code> &lt;dependency&gt;
&lt;groupId&gt;org.apache.kafka&lt;/groupId&gt;
&lt;artifactId&gt;kafka_2.12&lt;/artifactId&gt;
&lt;version&gt;2.0.0&lt;/version&gt;
&lt;/dependency&gt;
&lt;dependency&gt;
&lt;groupId&gt;org.apache.kafka&lt;/groupId&gt;
&lt;artifactId&gt;kafka-clients&lt;/artifactId&gt;
&lt;version&gt;2.0.0&lt;/version&gt;
&lt;/dependency&gt;
</code></pre>
<p>（2）创建 Topic。先用命令行创建一个用于测试的 Topic，我将它命名为 mytopic。</p>
<pre><code>#创建Topic
./kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.7.100:12181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic mytopic
#解释
--replication-factor 2 #复本数量为2，提高可用性
--partitions 1 #创建1个分区
--topic mytopic #主题名为mytopic
</code></pre>
<p>（3）创建 Producer：</p>
<pre><code>import org.apache.kafka.clients.admin.AdminClient;
import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.apache.kafka.clients.producer.Callback;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;
import org.apache.kafka.common.config.TopicConfig;
import kafka.admin.TopicCommand;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class Producer
{
public static void main(String[] args)
{
// 初始化配置
Properties configs = initConfig();
// 创建生产者
KafkaProducer&lt;String, String&gt; producer = new KafkaProducer&lt;String, String&gt;(configs);
// 向指定topic发送消息
Map&lt;String, String&gt; topicMsg = new HashMap&lt;String, String&gt;();
topicMsg.put(&quot;mytopic&quot;, &quot;send message to kafka from producer&quot;);
sendMessage(topicMsg, producer);
// 关闭生产者
producer.close();
}
/**
* 发送消息到指定的topic
*
* @param topicMsg
* @param producer
*/
private static void sendMessage(Map&lt;String, String&gt; topicMsg, KafkaProducer&lt;String, String&gt; producer)
{
for (Map.Entry&lt;String, String&gt; entry : topicMsg.entrySet())
{
String topic = entry.getKey();
String message = entry.getValue();
ProducerRecord&lt;String, String&gt; record = new ProducerRecord&lt;String, String&gt;(topic, message);
// 发送
producer.send(record, new Callback()
{
public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e)
{
if (null != e)
{
System.out.println(&quot;send error&quot; + e.getMessage());
}
else
{
System.out.println(String.format(&quot;offset:%s,partition:%s&quot;,recordMetadata.offset(),recordMetadata.partition()));
}
}
});
}
producer.flush();
}
/**
* 初始化配置
*/
private static Properties initConfig()
{
Properties props = new Properties();
props.put(&quot;bootstrap.servers&quot;, &quot;192.168.7.100:19092,192.168.7.101:19092,192.168.7.102:19092&quot;);
props.put(&quot;key.serializer&quot;, &quot;org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer&quot;);
props.put(&quot;value.serializer&quot;, &quot;org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer&quot;);
props.put(&quot;retries&quot;, &quot;3&quot;);
props.put(&quot;acks&quot;, &quot;1&quot;);
return props;
}
}
</code></pre>
<p>三次的运行结果如下：</p>
<pre><code>#第一次运行
offset:0,partition:0
#第二次运行
offset:1,partition:0
#第三次运行
offset:2,partition:0
</code></pre>
<p>（4）创建 Consumer：</p>
<pre><code>import java.time.Duration;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
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)
{
Properties configs = initConfig();
KafkaConsumer&lt;String, String&gt; consumer = new KafkaConsumer&lt;String, String&gt;(configs);
List&lt;String&gt; topics = new ArrayList&lt;&gt;();
topics.add(&quot;mytopic&quot;);
consumer.subscribe(topics);
while (true)
{
ConsumerRecords&lt;String, String&gt; records = consumer.poll(Duration.ofSeconds(10));
for (ConsumerRecord&lt;String, String&gt; record : records)
{
System.err.printf(&quot;offset = %d, key = %s, value = %s%n&quot;, record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
/**
* 初始化配置
*/
private static Properties initConfig()
{
Properties properties = new Properties();
properties.put(&quot;bootstrap.servers&quot;,&quot;192.168.7.100:19092,192.168.7.101:19092,192.168.7.102:19092&quot;);
properties.put(&quot;group.id&quot;,&quot;0&quot;);
properties.put(&quot;key.deserializer&quot;, &quot;org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer&quot;);
properties.put(&quot;value.deserializer&quot;, &quot;org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer&quot;);
properties.setProperty(&quot;enable.auto.commit&quot;, &quot;true&quot;);
properties.setProperty(&quot;auto.offset.reset&quot;, &quot;earliest&quot;);
return properties;
}
}
</code></pre>
<p>运行结果如下：</p>
<pre><code>offset = 0, key = null, value = send message to kafka from producer
offset = 1, key = null, value = send message to kafka from producer
offset = 2, key = null, value = send message to kafka from producer
</code></pre>
<h4>参考文献</h4>
<ol>
<li><a href="https://kafka.apache.org/intro">Kafka 官方文档</a></li>
<li><a href="https://zookeeper.apache.org/">ZooKeeper 官方文档</a></li>
</ol>
</div>
</div>
<div>
<div style="float: left">
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</div>
<div style="float: right">
<a href="/专栏/分布式中间件实践之路（完）/13 深入解读基于 Kafka 和 ZooKeeper 的分布式消息队列原理.md.html">下一页</a>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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</div>
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