使用 Strimzi 将 Apache Kafka 部署到 GKE

Autopilot Standard

本指南介绍如何使用 Strimzi 操作器部署 Apache Kafka 集群。

Kafka 是一个开源分布式消息传递系统，旨在处理大量、高吞吐量和实时的流式数据。您可以借助它构建流式传输数据流水线，以便在不同的系统和应用之间可靠地传输数据，从而为处理和分析任务提供支持。

操作器是使用自定义资源来管理应用及其组件的软件扩展程序。如需详细了解使用操作器的动机，请参阅开源 Kubernetes 文档中的操作器模式。Strimzi 操作器提供灵活的部署选项，您可以使用 Kubernetes 污点和容忍属性在专用节点上运行 Kafka。

本指南适用于有意在 GKE 上部署 Kafka 集群的平台管理员、云架构师和运营专家。

如果您想了解如何使用第三方操作器部署 Kafka 集群来自动执行管理并减少错误，此解决方案是一个很好的起点。如果您想要更精细的运营控制，请参阅在 GKE 上部署高可用性 Kafka 集群。

目标

为 Apache Kafka 规划和部署 GKE 基础架构
部署和配置 Strimzi 操作器
使用 Strimzi 操作器配置 Apache Kafka

优势

Strimzi 具有以下优势：

Strimzi 操作器提供简化的 Kubernetes 原生方法来管理 Kafka 集群。Strimzi 利用代表 Kafka 主题和用户的自定义资源，使集群管理更加简单并与 Kubernetes 最佳实践保持一致。
默认情况下，Strimzi 为监听器生成证书并支持 TLS、SCRAM-SHA 和 OAuth 等安全的身份验证方法，从而优先确保安全。Strimzi 还会处理所有 Kafka 监听器的 NetworkPolicy。
Strimzi 不依赖于外部依赖项。它包括具有内置指标导出器的 Kafka 和 ZooKeeper 集群，使您无需处理其他工具。您还可以微调代理配置，以满足特定要求。

部署架构

Kafka 集群由一个或多个服务器（称为代理）组成，这些服务器协同管理传入的数据流，并促进 Kafka 客户端（称为使用方）的发布-订阅消息传递。

Kafka 集群中的每个数据分区都分配有一个主要代理，它负责管理对该分区的所有读写操作。该分区还可以具有一个或多个跟随代理，这些代理会被动地复制主要代理的操作。

在典型设置中，ZooKeeper 通过帮助选择代理中的主要代理并在出现任何问题时确保顺利进行故障切换，从而协调 Kafka 集群。

您还可以通过激活 KRaft 模式在不使用 Zookeeper 的情况下部署 Kafka 配置，但 Strimzi 社区认为这种方法不适合生产环境，因为它不支持 KafkaTopic 资源、凭据身份验证等。

可用性和灾难恢复

本教程为 Kafka 和 ZooKeeper 集群使用单独的节点池和可用区，以确保高可用性并为灾难恢复做好准备。

使用多个节点和可用区对于在 Google Cloud 中实现高可用性 Kubernetes 集群至关重要，原因如下：

容错性：多个节点在整个集群中分配工作负载，确保某个节点发生故障时，其他节点可以接管任务，从而防止产生停机时间和发生服务中断。
可伸缩性：使用多个节点可确保横向扩缩可以根据需要添加或移除节点，从而确保最佳资源分配并适应增加的流量或工作负载需求。
高可用性：在区域内使用多个可用区可确保冗余，并最大限度地降低单点故障风险。如果整个可用区发生服务中断，则集群可以继续在其他可用区中运行，从而保持服务可用性。
地理位置冗余：通过让节点跨越各个区域，集群的数据和服务可分布在不同地理位置，从而防范自然灾害、电力中断或可能影响单个可用区的其他本地中断。
滚动更新和维护：使用多个可用区可确保能够在单个节点上执行滚动更新和维护，而不会影响集群的整体可用性。这样可确保服务不中断，同时无缝应用必要的更新和补丁。
服务等级协议 (SLA)：Google Cloud 为多可用区部署提供服务等级协议，保证最低级别的正常运行时间和可用性。

部署图示

下图显示了在 GKE 集群中的多个节点和可用区上运行的 Kafka 集群：

在该图中，Kafka StrimziPodSet 部署在三个不同可用区的三个节点上。您可以通过在 StrimziPodSet 自定义资源规范上设置必需的 Pod 亲和性和拓扑扩展规则来控制此配置。

如果一个可用区发生故障，GKE 将使用推荐的配置在新节点上重新调度 Pod，并从剩余副本中复制 Kafka 和 Zookeeper 的数据。

下图显示了位于三个不同可用区的三个节点上的 ZooKeeper StrimziPodSet：

`StrimziPodSet` 自定义资源

本教程使用 Strimzi 0.29 版中引入的 StrimziPodSet 自定义资源，而不是 StatefulSets。

StrimziPodSet 资源为集群提供了增强的可伸缩性，让您可以传递配置选项，从而对 Pod 进行更精细的更改。StrimziPodSet 资源在 Strimzi 0.35 及更高版本中默认处于启用状态。

费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用。

完成本文档中描述的任务后，您可以通过删除所创建的资源来避免继续计费。如需了解详情，请参阅清理。

准备工作

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Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running

gcloud components
      update

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Backup for GKE, and Resource Manager APIs:

gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com gkebackup.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running

gcloud components
      update

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Backup for GKE, and Resource Manager APIs:

gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com gkebackup.googleapis.com cloudresourcemanager.googleapis.com

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer, roles/logging.logWriter, roles/container.clusterAdmin, roles/container.serviceAgent, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/iam.serviceAccountAdmin
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE
```
- Replace PROJECT_ID with your project ID.
- Replace USER_IDENTIFIER with the identifier for your user account. For example, user:myemail@example.com.
- Replace ROLE with each individual role.

准备环境

在本教程中，您将使用 Cloud Shell 来管理 Google Cloud 上托管的资源。Cloud Shell 预安装了本教程所需的软件，包括 kubectl、gcloud CLI、Helm 和 Terraform。

如需使用 Cloud Shell 设置您的环境，请按照以下步骤操作：

点击 Google Cloud 控制台中的 激活 Cloud Shell，从 Google Cloud 控制台启动 Cloud Shell 会话。此操作会在 Google Cloud 控制台的底部窗格中启动会话。

设置环境变量：

export PROJECT_ID=PROJECT_ID
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=kafka
export REGION=us-central1

替换 PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目 ID。

克隆 GitHub 代码库：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples

切换到工作目录：

cd kubernetes-engine-samples/streaming/

创建集群基础架构

在本部分中，您将运行 Terraform 脚本以创建可用性高的专用区域级 GKE 集群。通过执行以下步骤，可以公开访问控制平面。如需限制访问权限，请创建专用集群。

您可以使用 Standard 或 Autopilot 集群安装操作器。

标准

下图显示了部署在三个不同可用区中的专用区域级 Standard GKE 集群：

若要部署此基础架构，请从 Cloud Shell 运行以下命令：

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=kafka/terraform/gke-standard init
terraform -chdir=kafka/terraform/gke-standard apply -var project_id=${PROJECT_ID} \
  -var region=${REGION} \
  -var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

出现提示时，请输入 yes。完成此命令并使集群显示就绪状态可能需要几分钟时间。

Terraform 会创建以下资源：

Kubernetes 节点的 VPC 网络和专用子网。
用于通过 NAT 访问互联网的路由器。
专用 GKE 集群（在 us-central1 区域中）。
2 个启用了自动扩缩功能的节点池（每个可用区 1-2 个节点，每个可用区至少 1 个节点）
具有日志记录和监控权限的 ServiceAccount。
用于灾难恢复的 Backup for GKE
Google Cloud Managed Service for Prometheus，用于监控集群。

输出类似于以下内容：

...
Apply complete! Resources: 14 added, 0 changed, 0 destroyed.

Outputs:

kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials strimzi-cluster --region us-central1"

Autopilot

下图显示了专用区域级 Autopilot GKE 集群：

若要部署此基础架构，请从 Cloud Shell 运行以下命令：

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=kafka/terraform/gke-autopilot init
terraform -chdir=kafka/terraform/gke-autopilot apply -var project_id=${PROJECT_ID} \
  -var region=${REGION} \
  -var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

出现提示时，请输入 yes。完成此命令并使集群显示就绪状态可能需要几分钟时间。

Terraform 会创建以下资源：

Kubernetes 节点的 VPC 网络和专用子网。
用于通过 NAT 访问互联网的路由器。
专用 GKE 集群（在 us-central1 区域中）。
具有日志记录和监控权限的 ServiceAccount
Google Cloud Managed Service for Prometheus，用于监控集群。

输出类似于以下内容：

...
Apply complete! Resources: 12 added, 0 changed, 0 destroyed.

Outputs:

kubectl_connection_command = "gcloud container clusters get-credentials strimzi-cluster --region us-central1"

连接到集群

配置 kubectl 以与集群通信：

gcloud container clusters get-credentials ${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster --region ${REGION}

将 Strimzi 操作器部署到您的集群

在本部分中，您将使用 Helm 图表部署 Strimzi 操作器。您还可以通过几种其他方式部署 Strimzi。

添加 Strimzi Helm 图表代码库：

helm repo add strimzi https://strimzi.io/charts/

为 Strimzi 操作器和 Kafka 集群添加命名空间：
```
kubectl create ns kafka
```
使用 Helm 部署 Strimzi Cluster Operator：
```
helm install strimzi-operator strimzi/strimzi-kafka-operator -n kafka
```
如需将 Strimzi Cluster Operator 和 Kafka 集群部署到不同的命名空间，请将参数 --set watchNamespaces="{kafka-namespace,kafka-namespace-2,...}" 添加到 helm 命令。

使用 Helm 验证 Strimzi Cluster Operator 是否已成功部署：

helm ls -n kafka

输出类似于以下内容：

NAME            NAMESPACE    REVISION    UPDATED                              STATUS    CHART                        APP VERSION
strimzi-operator    kafka      1       2023-06-27 11:22:15.850545 +0200 CEST    deployed    strimzi-kafka-operator-0.35.0    0.35.0

部署 Kafka

将操作器部署到集群后，您就可以部署 Kafka 集群实例了。

在本部分中，您将在基本配置中部署 Kafka，然后尝试各种高级配置场景以满足可用性、安全性和可观测性要求。

基本配置

Kafka 实例的基本配置包括以下组成部分：

Kafka 代理的三个副本，至少需要两个可用副本来实现集群一致性。
ZooKeeper 节点的三个副本，形成一个集群。
两个 Kafka 监听器：一个不使用身份验证，另一个利用 TLS 身份验证（使用 Strimzi 生成的证书）。
Java MaxHeapSize 和 MinHeapSize 设置为 4 GB（对于 Kafka）和 2 GB（对于 ZooKeeper）。
CPU 资源分配：1 个 CPU 请求和 2 个 CPU 限制（对于 Kafka 和 ZooKeeper），同时 Kafka 的内存请求和限制为 5 GB（主服务为 4 GB，指标导出器为 0.5 GB），ZooKeeper 为 2.5 GB（主服务为 2 GB，指标导出为 0.5 GB）。
实体操作器，其请求和限制如下：
- tlsSidecar：100 m/500 m CPU 和 128 Mi 内存。
- topicOperator：100 m/500 m CPU 和 512 Mi 内存。
- userOperator：500 m CPU 和 2 Gi 内存。
100 GB 存储空间（使用 premium-rwo storageClass 分配给每个 Pod）。
为每个工作负载配置容忍、nodeAffinity 和 podAntiAffinity，利用其各自的节点池和不同的可用区，确保跨节点适当分布。
集群内通信（由自签名证书保护）：集群和客户端 (mTLS) 单独的证书授权机构 (CA)。也可以配置为使用其他证书授权机构。

此配置表示创建可直接用于生产环境的 Kafka 集群所需的最少设置。以下部分演示的自定义配置可解决集群安全、访问控制列表 (ACL)、主题管理、证书管理等方面的需要。

创建基本 Kafka 集群

使用基本配置创建新的 Kafka 集群：
```
kubectl apply -n kafka -f kafka-strimzi/manifests/01-basic-cluster/my-cluster.yaml
```
此命令会创建 Strimzi 操作器的 Kafka 自定义资源，该资源包含 CPU 及内存请求和限制、块存储请求以及污点和亲和性组合，用于在各 Kubernetes 节点之间分发预配的 Pod。

请等待几分钟，让 Kubernetes 启动所需的工作负载：

kubectl wait kafka/my-cluster --for=condition=Ready --timeout=600s -n kafka

验证是否已创建 Kafka 工作负载：

kubectl get pod,service,deploy,pdb -l=strimzi.io/cluster=my-cluster -n kafka

输出类似于以下内容：

NAME                                            READY   STATUS  RESTARTS   AGE
pod/my-cluster-entity-operator-848698874f-j5m7f   3/3   Running   0        44m
pod/my-cluster-kafka-0                          1/1   Running   0        5m
pod/my-cluster-kafka-1                          1/1   Running   0        5m
pod/my-cluster-kafka-2                          1/1   Running   0        5m
pod/my-cluster-zookeeper-0                      1/1   Running   0        6m
pod/my-cluster-zookeeper-1                      1/1   Running   0        6m
pod/my-cluster-zookeeper-2                      1/1   Running   0        6m

NAME                                TYPE      CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)                             AGE
service/my-cluster-kafka-bootstrap  ClusterIP   10.52.8.80   <none>      9091/TCP,9092/TCP,9093/TCP          5m
service/my-cluster-kafka-brokers    ClusterIP   None         <none>      9090/TCP,9091/TCP,9092/TCP,9093/TCP   5m
service/my-cluster-zookeeper-client   ClusterIP   10.52.11.144   <none>      2181/TCP                            6m
service/my-cluster-zookeeper-nodes  ClusterIP   None         <none>      2181/TCP,2888/TCP,3888/TCP          6m

NAME                                       READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
deployment.apps/my-cluster-entity-operator   1/1   1          1         44m

NAME                                            MIN AVAILABLE   MAX UNAVAILABLE   ALLOWED DISRUPTIONS   AGE
poddisruptionbudget.policy/my-cluster-kafka     2             N/A             1                   5m
poddisruptionbudget.policy/my-cluster-zookeeper   2             N/A             1                   6m

操作器创建以下资源：

两个 StrimziPodSets，用于 Kafka 和 ZooKeeper。
用于 Kafka 代理副本的三个 Pod。
用于 ZooKeeper 副本的三个 Pod。
两个 PodDisruptionBudgets，为实现集群一致性，确保最少两个副本可用。
名为 my-cluster-kafka-bootstrap 的 Service，用作从 Kubernetes 集群内连接的 Kafka 客户端的引导服务器。所有内部 Kafka 监听器在此 Service 中都可用。
名为 my-cluster-kafka-brokers 的无头 Service，用于直接对 Kafka 代理 Pod IP 地址进行 DNS 解析。此 Service 用于代理间通信。
名为 my-cluster-zookeeper-client 的 Service，允许 Kafka 代理作为客户端连接到 ZooKeeper 节点。
名为 my-cluster-zookeeper-nodes 的无头 Service，支持直接对 ZooKeeper Pod IP 地址进行DNS 解析。此服务用于在 ZooKeeper 副本之间建立连接。
名为 my-cluster-entity-operator 的 Deployment，其中包含 topic-operator 和 user-operator，并且有助于管理自定义资源 KafkaTopics 和 KafkaUsers。

您还可以配置两个 NetworkPolicies，以便从任何 Pod 和命名空间连接到 Kafka 监听器。这些政策还会限制 ZooKeeper 到代理的连接，并支持集群 Pod 与集群通信专用的内部 Service 端口之间的通信。

身份验证和用户管理

本部分介绍如何启用身份验证和授权，以保护 Kafka 监听器并与客户端共享凭据。

Strimzi 提供一种使用单独的 User Operator 及其相关的 Kubernetes 自定义资源 KafkaUser（用于定义用户配置）来进行用户管理的 Kubernetes 原生方法。用户配置包括身份验证和授权设置，还包括在 Kafka 中预配相应的用户。

Strimzi 可以创建支持基于用户名和密码的身份验证 (SCRAM-SHA-512) 或 TLS 等多种身份验证机制的 Kafka 监听器和用户。您还可以使用 OAuth 2.0 身份验证，由于其安全性和外部凭据管理，通常认为这种方法比使用密码或证书进行身份验证更好。

部署 Kafka 集群

本部分介绍如何部署可演示用户管理功能的 Strimzi 操作器，包括：

一个 Kafka 集群，它在某个监听器上启用了基于密码的身份验证 (SCRAM-SHA-512)。
包含 3 个副本的 KafkaTopic。
一个 KafkaUser，其 ACL 指定该用户具有主题的读写权限。

将您的 Kafka 集群配置为使用在端口 9094 上采用基于密码的 SCRAM-SHA-512 身份验证的监听器：
```
kubectl apply -n kafka -f kafka-strimzi/manifests/03-auth/my-cluster.yaml
```
创建 Topic、User 和客户端 Pod，以对 Kafka 集群执行命令：
```
kubectl apply -n kafka -f kafka-strimzi/manifests/03-auth/topic.yaml
kubectl apply -n kafka -f kafka-strimzi/manifests/03-auth/my-user.yaml
```
包含用户凭据的 Secret my-user 作为卷装载到客户端 Pod 上。

这些凭据会确认用户是否有权使用启用了基于密码的身份验证 (SCRAM-SHA-512) 的监听器向主题发布消息。

创建客户端 Pod：

kubectl apply -n kafka -f kafka-strimzi/manifests/03-auth/kafkacat.yaml

等待几分钟，让客户端 Pod 变为 Ready 状态，然后连接到该 Pod：

kubectl wait --for=condition=Ready pod --all -n kafka --timeout=600s
kubectl exec -it kafkacat -n kafka -- /bin/sh

生成具有 my-user 凭据的新消息，并尝试使用它：

echo "Message from my-user" |kcat \
  -b my-cluster-kafka-bootstrap.kafka.svc.cluster.local:9094 \
  -X security.protocol=SASL_SSL \
  -X sasl.mechanisms=SCRAM-SHA-512 \
  -X sasl.username=my-user \
  -X sasl.password=$(cat /my-user/password) \
  -t my-topic -P
kcat -b my-cluster-kafka-bootstrap.kafka.svc.cluster.local:9094 \
  -X security.protocol=SASL_SSL \
  -X sasl.mechanisms=SCRAM-SHA-512 \
  -X sasl.username=my-user \
  -X sasl.password=$(cat /my-user/password) \
  -t my-topic -C

输出类似于以下内容：

Message from my-user
% Reached end of topic my-topic [0] at offset 0
% Reached end of topic my-topic [2] at offset 1
% Reached end of topic my-topic [1] at offset 0

按 CTRL+C 以停止使用方进程。

退出 Pod shell
```
exit
```

备份和灾难恢复

虽然 Strimzi 操作器不提供内置备份功能，但您可以按照以下模式实现高效的备份策略。

您可以使用 Backup for GKE 备份：

Kubernetes 资源清单。
从正在备份的集群的 Kubernetes API 服务器中提取的 Strimzi API 自定义资源及其定义。
与清单中找到的 PersistentVolumeClaim 资源相对应的卷。

如需详细了解如何使用 Backup for GKE 备份和恢复 Kafka 集群，请参阅为灾难恢复做好准备。

您还可以对已使用 Strimzi 操作器部署的 Kafka 集群执行备份。您应该备份：

Kafka 配置，其中包含 Stimzi API 的所有自定义资源，例如 KafkaTopics 和 KafkaUsers。
数据，存储在 Kafka 代理的 PersistentVolume 中。

通过将 Kubernetes 资源清单（包括 Strimzi 配置）存储在 Git 代码库中，无需单独备份对 Kafka 配置，因为可以根据需要将资源重新应用于新的 Kubernetes 集群。

为了在 Kafka 服务器实例或部署了 Kafka 的 Kubernetes 集群丢失的情况下保护 Kafka 数据恢复，我们建议您配置用于为 Kafka 代理预配卷的 Kubernetes 存储类别，并将 reclaimPolicy 选项设置为 Retain。我们还建议您截取 Kafka 代理卷的快照。

以下清单描述了使用 reclaimPolicy 选项 Retain 的 StorageClass：

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata:
  name: premium-rwo-retain
...
reclaimPolicy: Retain
volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer

以下示例展示了 StorageClass 被添加到了 Kafka 集群自定义资源的 spec 中：

# ...
spec:
  kafka:
    # ...
    storage:
      type: persistent-claim
      size: 100Gi
      class: premium-rwo-retain

使用此配置时，即使删除了相应的 PersistentVolumeClaim，使用该存储类别预配的 PersistentVolume 也不会被删除。

如需使用现有配置和代理实例数据在新的 Kubernetes 集群上恢复 Kafka 实例，请执行以下操作：

将现有 Strimzi Kafka 自定义资源（Kakfa、KafkaTopic、KafkaUser 等）应用于新的 Kubernetes 集群
使用 PersistentVolumeClaim 上的 spec.volumeName 属性，将采用新 Kafka 代理实例名称的 PersistentVolumeClaim 更新为旧的 PersistentVolume。

清理

为避免因本教程中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的项目，或者保留项目但删除各个资源。

删除项目

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

逐个删除资源

如果您使用的是现有项目，并且不想将其删除，请逐个删除资源。

设置环境变量。

export PROJECT_ID=${PROJECT_ID}
export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=kafka
export REGION=us-central1

运行 terraform destroy 命令：

export GOOGLE_OAUTH_ACCESS_TOKEN=$(gcloud auth print-access-token)
terraform -chdir=kafka/terraform/FOLDER destroy -var project_id=${PROJECT_ID}   \
  -var region=${REGION}  \
  -var cluster_prefix=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}

将 FOLDER 替换为 gke-autopilot 或 gke-standard。

出现提示时，请输入 yes。

查找所有未挂接的磁盘：
```
export disk_list=$(gcloud compute disks list --filter="-users:* AND labels.name=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" --format "value[separator=|](name,zone)")
```
需要执行此步骤是因为默认情况下 Striiz 使用 deleteClaim: false 参数进行存储。如果删除集群，所有磁盘将仍然可用。

删除磁盘：

for i in $disk_list; do
  disk_name=$(echo $i| cut -d'|' -f1)
  disk_zone=$(echo $i| cut -d'|' -f2|sed 's|.*/||')
  echo "Deleting $disk_name"
  gcloud compute disks delete $disk_name --zone $disk_zone --quiet
done

后续步骤

探索有关 Google Cloud 的参考架构、图表和最佳做法。查看我们的 Cloud 架构中心。

使用 Strimzi 将 Apache Kafka 部署到 GKE

目标

优势

部署架构

可用性和灾难恢复

部署图示

StrimziPodSet 自定义资源

费用

准备工作

准备环境

创建集群基础架构

标准

Autopilot

连接到集群

将 Strimzi 操作器部署到您的集群

部署 Kafka

基本配置

创建基本 Kafka 集群

身份验证和用户管理

部署 Kafka 集群

备份和灾难恢复

清理

删除项目

逐个删除资源

后续步骤

`StrimziPodSet` 自定义资源