詳解springboot是怎么集成kafka 附具體實例代碼

宇宙一級潛在鴿王 2021-07-23 09:37:22 瀏覽數(shù) (3593)

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本篇文章將為您詳細介紹 springboot 集成 kafka 的內(nèi)容，包括了關于 kafka 的簡要概述、基本結(jié)構(gòu)以及用實例代碼展示 springboot 是怎么集成 kafka 的過程。以下是詳情內(nèi)容。

Spring Boot 作為主流微服務框架，擁有成熟的社區(qū)生態(tài)。市場應用廣泛，為了方便大家，整理了一個基于spring boot的常用中間件快速集成入門系列手冊，涉及RPC、緩存、消息隊列、分庫分表、注冊中心、分布式配置等常用開源組件，大概有幾十篇文章，陸續(xù)會開放出來，感興趣同學請?zhí)崆瓣P注&收藏

消息通信有兩種基本模型，即發(fā)布-訂閱（Pub-Sub）模型和點對點（Point to Point）模型，發(fā)布-訂閱支持生產(chǎn)者消費者之間的一對多關系，而點對點模型中有且僅有一個消費者。

前言

Kafka是由Apache軟件基金會開發(fā)的一個開源流處理平臺，由Scala和Java編寫。該項目的目標是為處理實時數(shù)據(jù)提供一個統(tǒng)一、高吞吐、低延遲的平臺。其持久化層本質(zhì)上是一個“按照分布式事務日志架構(gòu)的大規(guī)模發(fā)布/訂閱消息隊列”。

Kafka高效地處理實時流式數(shù)據(jù)，可以實現(xiàn)與Storm、HBase和Spark的集成。作為聚類部署到多臺服務器上，Kafka處理它所有的發(fā)布和訂閱消息系統(tǒng)使用了四個API，即生產(chǎn)者API、消費者API、Stream API和Connector API。它能夠傳遞大規(guī)模流式消息，自帶容錯功能，已經(jīng)取代了一些傳統(tǒng)消息系統(tǒng)，如JMS、AMQP等。

為什么使用kafka？

削峰填谷。緩沖上下游瞬時突發(fā)流量，保護 “脆弱” 的下游系統(tǒng)不被壓垮，避免引發(fā)全鏈路服務 “雪崩”。
系統(tǒng)解耦。發(fā)送方和接收方的松耦合，一定程度簡化了開發(fā)成本，減少了系統(tǒng)間不必要的直接依賴。
異步通信：消息隊列允許用戶把消息放入隊列但不立即處理它。
可恢復性：即使一個處理消息的進程掛掉，加入隊列中的消息仍然可以在系統(tǒng)恢復后被處理。

業(yè)務場景

一些同步業(yè)務流程的非核心邏輯，對時間要求不是特別高，可以解耦異步來執(zhí)行
系統(tǒng)日志收集，采集并同步到kafka，一般采用ELK組合玩法
一些大數(shù)據(jù)平臺，用于各個系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳遞

基本架構(gòu)

Kafka 運行在一個由一臺或多臺服務器組成的集群上，并且分區(qū)可以跨集群節(jié)點分布

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1、Producer 生產(chǎn)消息，發(fā)送到Broker中

2、Leader狀態(tài)的Broker接收消息，寫入到相應topic中。在一個分區(qū)內(nèi)，這些消息被索引并連同時間戳存儲在一起

3、Leader狀態(tài)的Broker接收完畢以后，傳給Follow狀態(tài)的Broker作為副本備份

4、 Consumer 消費者的進程可以從分區(qū)訂閱，并消費消息

常用術(shù)語

Broker。負責接收和處理客戶端發(fā)送過來的請求，以及對消息進行持久化。雖然多個 Broker 進程能夠運行在同一臺機器上，但更常見的做法是將不同的 Broker 分散運行在不同的機器上
主題：Topic。主題是承載消息的邏輯容器，在實際使用中多用來區(qū)分具體的業(yè)務。
分區(qū)：Partition。一個有序不變的消息序列。每個主題下可以有多個分區(qū)。
消息：這里的消息就是指 Kafka 處理的主要對象。
消息位移：Offset。表示分區(qū)中每條消息的位置信息，是一個單調(diào)遞增且不變的值。
副本：Replica。Kafka 中同一條消息能夠被拷貝到多個地方以提供數(shù)據(jù)冗余，這些地方就是所謂的副本。副本還分為領導者副本和追隨者副本，各自有不同的角色劃分。每個分區(qū)可配置多個副本實現(xiàn)高可用。一個分區(qū)的N個副本一定在N個不同的Broker上。
Leader：每個分區(qū)多個副本的“主”副本，生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)的對象，以及消費者消費數(shù)據(jù)的對象，都是 Leader。
Follower：每個分區(qū)多個副本的“從”副本，實時從 Leader 中同步數(shù)據(jù)，保持和 Leader 數(shù)據(jù)的同步。Leader 發(fā)生故障時，某個 Follower 還會成為新的 Leader。
生產(chǎn)者：Producer。向主題發(fā)布新消息的應用程序。
消費者：Consumer。從主題訂閱新消息的應用程序。
消費者位移：Consumer Offset。表示消費者消費進度，每個消費者都有自己的消費者位移。offset保存在broker端的內(nèi)部topic中，不是在clients中保存
消費者組：Consumer Group。多個消費者實例共同組成的一個組，同時消費多個分區(qū)以實現(xiàn)高吞吐。
重平衡：Rebalance。消費者組內(nèi)某個消費者實例掛掉后，其他消費者實例自動重新分配訂閱主題分區(qū)的過程。Rebalance 是 Kafka 消費者端實現(xiàn)高可用的重要手段。

代碼演示

外部依賴：

在 pom.xml 中添加 Kafka 依賴：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

由于spring-boot-starter-parent 指定的版本號是2.1.5.RELEASE，spring boot 會對外部框架的版本號統(tǒng)一管理，spring-kafka 引入的版本是 2.2.6.RELEASE

配置文件：

在配置文件 application.yaml 中配置 Kafka 的相關參數(shù)，具體內(nèi)容如下：

Spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      retries: 3  # 生產(chǎn)者發(fā)送失敗時，重試次數(shù)
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 生產(chǎn)者消息key和消息value的序列化處理類
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: tomge-consumer-group  # 默認消費者group id
      auto-offset-reset: earliest
      enable-auto-commit: true
      auto-commit-interval: 100
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

對應的配置類 org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties，來初始化kafka相關的bean實例對象，并注冊到spring容器中。

發(fā)送消息：

Spring Boot 作為一款支持快速開發(fā)的集成性框架，同樣提供了一批以 -Template 命名的模板工具類用于實現(xiàn)消息通信。對于 Kafka 而言，這個工具類就是KafkaTemplate。

KafkaTemplate 提供了一系列 send 方法用來發(fā)送消息，典型的 send 方法定義如下代碼所示：

public ListenableFuture<SendResult<K, V>> send(String topic, @Nullable V data) {
 。。。。 省略
}

生產(chǎn)端提供了一個restful接口，模擬發(fā)送一條創(chuàng)建新用戶消息。

@GetMapping("/add_user")
public Object add() {
    try {
        Long id = Long.valueOf(new Random().nextInt(1000));
        User user = User.builder().id(id).userName("TomGE").age(29).address("上海").build();
        ListenableFuture<SendResult> listenableFuture = kafkaTemplate.send(addUserTopic, JSON.toJSONString(user));
        
        // 提供回調(diào)方法，可以監(jiān)控消息的成功或失敗的后續(xù)處理
        listenableFuture.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                System.out.println("發(fā)送消息失敗，" + throwable.getMessage());
            }

            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                // 消息發(fā)送到的topic
                String topic = sendResult.getRecordMetadata().topic();
                // 消息發(fā)送到的分區(qū)
                int partition = sendResult.getRecordMetadata().partition();
                // 消息在分區(qū)內(nèi)的offset
                long offset = sendResult.getRecordMetadata().offset();
                System.out.println(String.format("發(fā)送消息成功，topc：%s, partition: %s, offset：%s ", topic, partition, offset));
            }
        });
        return "消息發(fā)送成功";
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return "消息發(fā)送失敗";
    }
}

實際上開發(fā)使用的Kafka默認允許自動創(chuàng)建Topic，創(chuàng)建Topic時默認的分區(qū)數(shù)量是1，可以通過server.properties文件中的num.partitions=1修改默認分區(qū)數(shù)量。在生產(chǎn)環(huán)境中通常會關閉自動創(chuàng)建功能，Topic需要由運維人員先創(chuàng)建好。

消費消息：

在 Kafka 中消息通過服務器推送給各個消費者，而 Kafka 的消費者在消費消息時，需要提供一個監(jiān)聽器（Listener）對某個 Topic 實現(xiàn)監(jiān)聽，從而獲取消息，這也是 Kafka 消費消息的唯一方式。

定義一個消費類，在處理具體消息業(yè)務邏輯的方法上添加 @KafkaListener 注解，并配置要消費的topic，代碼如下所示：

@Component
public class UserConsumer {

    @KafkaListener(topics = "add_user")
    public void receiveMesage(String content) {
        System.out.println("消費消息：" + content);
    }
}

是不是很簡單，添加kafka依賴、使用KafkaTemplate、@KafkaListener注解就完成消息的生產(chǎn)和消費，其實是SpringBoot在背后默默的做了很多工作，如果感興趣可以研究下spring-boot-autoconfigure ，里面提供了常用開源框架的客戶端實例封裝。