1. 问题背景
我们在使用Kafka的时候，有时候会遇到以下几种场景：
- 原有Kafka集群机型配置过旧，需要升级换代，重新规划一个Kafka集群，将老集群的数据迁移到新集群上
- 数据上云，云下Kafka集群数据迁移到云上Kafka集群/Kafka服务
- 多个Kafka集群数据汇总到一个Kafka集群
- 基于业务Kafka集群，构建一个Kafka灾备集群
总结一下，以上场景可以抽象成两类：
- 数据迁移
- 数据灾备
Kafka社区提供了一个工具，即MirrorMaker，它可以满足用户的数据迁移需求，同时一定程度的满足数据灾备需求。当然除了原生MirrorMaker工具，也存在着各种衍生版本的数据同步工具。下面就简单介绍一下社区版的MirrorMaker工具。
2. MirrorMaker工具介绍
MirrorMaker工具不过是将Kafka Consumer和Producer打包在一起。一个MirrorMaker进程会起若干个Consumer和一个Producer，Consumer负责从源Kafka集群消费数据，Producer负责将数据写到目标Kafka集群。
The source and destination clusters are completely independent entities: they can have different numbers of partitions and the offsets will not be the same.
上面是Kafka官方文档原文。在目标Kafka集群中，Topic可以有不同的分区数，offset也可能不一样。
3. 如何创建镜像集群
在E-MapReduce上创建两个Kafka集群，这里使用EMR-3.18.1版本，分别命名为Kafka-A和Kafka-B。建议将这两个集群建在一个安全组内，避免网络配置问题。
在Kafka-A 集群创建一个Topic "test"：
kafka-topics.sh --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.1.1 --topic test --partitions 100
--replication-factor 2 --create并向其中发送数据：
kafka-producer-perf-test.sh --topic test --num-records 10000000000 --throughput 10000
--producer-props bootstrap.servers=emr-worker-1:9092 --record-size 10在Kafka-B集群同样创建一个Topic "test"，改变一下分区数目：
kafka-topics.sh --zookeeper emr-header-1:2181/kafka-1.1.1 --topic test --partitions 50
--replication-factor 2 --create同时在Kafka-B集群启动一个MirrorMaker进程，这个进程会启动4个消费线程消费数据：
kafka-mirror-maker.sh --consumer.config consumer.conf --producer.config producer.conf
--new.consumer --num.streams 4 --whitelist test这时，我们就可以在Kafka-B集群看到同步过来的数据。我们在Kafka-A发送一条有意义的数据“hello world！”，在Kafka-B消费看看：
注意：
- 在实际使用中，建议不要开启"auto.topic.create"，虽然这样避免我们在目标集群手动创建topic，并且可以自动应对新增topic。但是默认创建的topic，分区数目，副本数都是固定的，不一定就合适。建议按照实际需求手动创建topic，或者至少手动创建那些核心topic，自动创建那些非核心topic。
- 一个MirrorMaker进程的处理能力是有限的，我们可以在一台机器多启动几个MirrorMaker进程。
- MirrorMaker所在的机器的带宽能力是有限的，我们可以在多台机器同时部署MirrorMaker进程。
- 所有的MirrorMaker进程必选使用相同的配置。
4. MirrorMaker参数说明
简单介绍下工具的各个参数：
| 配置项 | 说明 |
|---|---|
| abort.on.send.failure | 当发送数据失败时，MirrorMaker进程退出，默认true。 |
| blacklist | 无需复制数据的Topic列表，支持Java正则表达。注意，只有使用旧的Consumer时才生效。 |
| whitelist | 需要复制数据的Topic列表，支持Java正则表达。 |
| consumer.config | Consumer客户端配置文件。注意，当配置了"zookeeper.connect"时表示使用旧的Consumer。 |
| producer.config | Producer客户端配置文件 |
| consumer.rebalance.listener | 自定义的consumer rebalance listener，一般无需配置 |
| rebalance.listener.args | 自定义的consumer rebalance listener参数 |
| message.handler | 自定义的消息处理器，源端数据经过处理后再写到目的端 |
| message.handler.args | 自定义的消息处理器参数 |
| new.consumer | 指定使用新的Consumer |
| num.streams | Consumer并发数 |
| offset.commit.interval.ms | Offset commit间隔 |
注意：
- 目标Kafka集群需要同步源Kakfa集群的配置，譬如最大消息Size等。
-
Consumer配置：
- 根据最大消息，调整max.partition.fetch.bytes和fetch.max.bytes参数等等。
- 根据网络环境，适当增大session.timeout.ms和request.timeout.ms。当网络环境恶劣时，适当增加heartbeat.interval.ms，避免不必要的rebalance，当网络环境比较好时，则适当减小heartbeat.interval.ms，以使得服务端更快响应Client的异常。
-
Producer配置：
- 根据最大消息，调整max.request.size等参数。
- reties=Int.MAX_VALUE，acks=-1(all)。
- 根据网络环境，适当增大request.timeout.ms。
5. 小结
本文介绍了如何使用社区的Kafka MirrorMaker工具进行集群间的数据复制。E-MapReduce Kafka基于Kafka Conenct实现了新的一种数据同步工具，支持数据复制和灾备集群构建。Kafka社区当前正在进行MirrorMaker v2.0版本开发，同样也是基于Kafka Conenct来实施。后续将专门写一篇文章来介绍。
