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#作者：张桐瑞

前言

在大多数情况下，我们会部署一套Kafka集群来支撑业务需求。但在某些特定场景下，可能需要同时运行多个Kafka集群。比如，为了实现灾难恢复，你可以在不同机房分别部署独立的Kafka集群。如果一个机房发生故障，你可以快速切换流量到另一个正常运行的机房。另外，如果你希望为地理上较近的客户提供低延迟的消息服务，而你的主机房距离客户较远，可以在靠近客户的地区部署Kafka集群，让该集群为客户提供低延迟的服务。
要满足这些需求，除了部署多个Kafka集群外，还需要借助一些工具或框架来帮助实现数据在集群间的复制或镜像。需要注意的是，将单个集群内部不同节点之间的数据复制称为“备份”，而集群间的数据复制则称为“镜像”（Mirroring）。

Apache Kafka社区提供的MirrorMaker工具，能够帮助我们实现将消息或数据从一个Kafka集群复制到另一个集群的功能。通过使用MirrorMaker，我们可以轻松地实现跨集群的数据复制和镜像，支持多种场景，如灾难恢复、跨地域低延迟服务等。这个工具能够高效地确保不同Kafka集群间的数据一致性和可靠性，是实现集群间数据同步的重要工具之一。

MirrorMaker是什么

MirrorMaker 是 Apache Kafka 提供的一个工具，用于在不同 Kafka 集群之间复制数据。它支持将一个 Kafka 集群中的消息或数据流同步到另一个集群中，确保集群间的数据一致性和可靠性。MirrorMaker 主要用于以下几种场景：

灾难恢复：将数据从主集群复制到备用集群，如果主集群发生故障，可以快速切换到备用集群进行业务恢复。
跨地域数据同步：在不同地理位置的 Kafka 集群之间同步数据，以便为不同地区的用户提供低延迟的服务。
集群间迁移：在进行集群扩容或升级时，可以利用 MirrorMaker 在不同集群之间迁移数据，避免服务中断。

数据备份：将集群的数据复制到另一个集群作为备份，确保数据的冗余和安全性。
MirrorMaker 的工作原理是，它从源集群的一个或多个 topic 中消费消息，并将这些消息生产到目标集群中的相应 topic。通过这种方式，它能够实现跨集群的数据同步。

在使用时，可以选择使用 MirrorMaker 1（较为基础）或 MirrorMaker 2（功能更强大，支持更多特性，比如增量复制、配置更细粒度的同步等）。MirrorMaker 2 是基于 Kafka Connect 构建的，具有更高的可扩展性和容错性。
从本质上看，MirrorMaker 确实是一个消费者和生产者的结合体。消费者负责从源集群（Source Cluster）消费数据，而生产者则将这些数据发送到目标集群（Target Cluster）。整个镜像流程如下图所示：

MirrorMaker连接的源集群和目标集群，会实时同步消息。当然，你不要认为你只能使用一套MirrorMaker来连接上下游集群。事实上，很多用户会部署多套集群，用于实现不同的目的。

通过下面这张图，可以清晰明白通过MirrorMaker进行多集群间镜像。图中部署了三套集群：左边的源集群负责主要的业务处理；右方的目标集群可以用于执行数据分析；而右下方的目标集群则充当源集群的热备份。

运行MirrorMaker

Kafka默认提供了MirrorMaker命令行工具kafka-mirror-maker脚本，它的常见用法是指定生产者配置文件、消费者配置文件、线程数以及要执行数据镜像的主题正则表达式。比如下面的这个命令，就是一个典型的MirrorMaker执行命令。

# bin/kafka-mirror-maker.sh --consumer.config ./config/consumer.properties --producer.config ./config/producer.properties --num.streams 8 --whitelist ".*"

各个参数的含义

consumer.config：指定MirrorMaker中消费者的配置文件地址，最主要的配置项是bootstrap.servers，也就是该MirrorMaker从哪个Kafka集群读取消息。因为MirrorMaker有可能在内部创建多个消费者实例并使用消费者组机制，因此你还需要设置group.id参数。建议额外配置auto.offset.reset=earliest，否则，MirrorMaker只会拷贝那些在它启动之后到达源集群的消息。

producer.config：指定MirrorMaker内部生产者组件的配置文件地址。通常来说，Kafka Java Producer很友好，你不需要配置太多参数。唯一的例外依然是bootstrap.servers，你必须显式地指定这个参数，配置拷贝的消息要发送到的目标集群。

num.streams：MirrorMaker要创建多少个KafkaConsumer实例。使用的是多线程的方案，即在后台创建并启动多个线程，每个线程维护专属的消费者实例。在实际使用时，可以根据你的机器性能酌情设置多个线程。

whitelist：如命令所示，这个参数接收一个正则表达式。所有匹配该正则表达式的主题都会被自动地执行镜像。在这个命令中，指定 “.*”，表明要同步源集群上的所有主题。