詳解springboot是怎么集成kafka 附具體實(shí)例代碼

宇宙一級(jí)潛在鴿王 2021-07-23 09:37:22 瀏覽數(shù) (3597)

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本篇文章將為您詳細(xì)介紹 springboot 集成 kafka 的內(nèi)容，包括了關(guān)于 kafka 的簡(jiǎn)要概述、基本結(jié)構(gòu)以及用實(shí)例代碼展示 springboot 是怎么集成 kafka 的過(guò)程。以下是詳情內(nèi)容。

Spring Boot 作為主流微服務(wù)框架，擁有成熟的社區(qū)生態(tài)。市場(chǎng)應(yīng)用廣泛，為了方便大家，整理了一個(gè)基于spring boot的常用中間件快速集成入門(mén)系列手冊(cè)，涉及RPC、緩存、消息隊(duì)列、分庫(kù)分表、注冊(cè)中心、分布式配置等常用開(kāi)源組件，大概有幾十篇文章，陸續(xù)會(huì)開(kāi)放出來(lái)，感興趣同學(xué)請(qǐng)?zhí)崆瓣P(guān)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(diǎn)對(duì)點(diǎn)（Point to Point）模型，發(fā)布-訂閱支持生產(chǎn)者消費(fèi)者之間的一對(duì)多關(guān)系，而點(diǎn)對(duì)點(diǎn)模型中有且僅有一個(gè)消費(fèi)者。

前言

Kafka是由Apache軟件基金會(huì)開(kāi)發(fā)的一個(gè)開(kāi)源流處理平臺(tái)，由Scala和Java編寫(xiě)。該項(xiàng)目的目標(biāo)是為處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提供一個(gè)統(tǒng)一、高吞吐、低延遲的平臺(tái)。其持久化層本質(zhì)上是一個(gè)“按照分布式事務(wù)日志架構(gòu)的大規(guī)模發(fā)布/訂閱消息隊(duì)列”。

Kafka高效地處理實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)與Storm、HBase和Spark的集成。作為聚類(lèi)部署到多臺(tái)服務(wù)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(gè)API，即生產(chǎn)者API、消費(fèi)者API、Stream API和Connector API。它能夠傳遞大規(guī)模流式消息，自帶容錯(cuò)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(shí)突發(fā)流量，保護(hù) “脆弱” 的下游系統(tǒng)不被壓垮，避免引發(fā)全鏈路服務(wù) “雪崩”。
系統(tǒng)解耦。發(fā)送方和接收方的松耦合，一定程度簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)成本，減少了系統(tǒng)間不必要的直接依賴(lài)。
異步通信：消息隊(duì)列允許用戶(hù)把消息放入隊(duì)列但不立即處理它。
可恢復(fù)性：即使一個(gè)處理消息的進(jìn)程掛掉，加入隊(duì)列中的消息仍然可以在系統(tǒng)恢復(fù)后被處理。

業(yè)務(wù)場(chǎng)景

一些同步業(yè)務(wù)流程的非核心邏輯，對(duì)時(shí)間要求不是特別高，可以解耦異步來(lái)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(tái)，用于各個(gè)系統(tǒng)間數(shù)據(jù)傳遞

基本架構(gòu)

Kafka 運(yùn)行在一個(gè)由一臺(tái)或多臺(tái)服務(wù)器組成的集群上，并且分區(qū)可以跨集群節(jié)點(diǎn)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(xiě)入到相應(yīng)topic中。在一個(gè)分區(qū)內(nèi)，這些消息被索引并連同時(shí)間戳存儲(chǔ)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(fèi)者的進(jìn)程可以從分區(qū)訂閱，并消費(fèi)消息

常用術(shù)語(yǔ)

Broker。負(fù)責(zé)接收和處理客戶(hù)端發(fā)送過(guò)來(lái)的請(qǐng)求，以及對(duì)消息進(jìn)行持久化。雖然多個(gè) Broker 進(jìn)程能夠運(yùn)行在同一臺(tái)機(jī)器上，但更常見(jiàn)的做法是將不同的 Broker 分散運(yùn)行在不同的機(jī)器上
主題：Topic。主題是承載消息的邏輯容器，在實(shí)際使用中多用來(lái)區(qū)分具體的業(yè)務(wù)。
分區(qū)：Partition。一個(gè)有序不變的消息序列。每個(gè)主題下可以有多個(gè)分區(qū)。
消息：這里的消息就是指 Kafka 處理的主要對(duì)象。
消息位移：Offset。表示分區(qū)中每條消息的位置信息，是一個(gè)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(gè)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(lǐng)導(dǎo)者副本和追隨者副本，各自有不同的角色劃分。每個(gè)分區(qū)可配置多個(gè)副本實(shí)現(xiàn)高可用。一個(gè)分區(qū)的N個(gè)副本一定在N個(gè)不同的Broker上。
Leader：每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本的“主”副本，生產(chǎn)者發(fā)送數(shù)據(jù)的對(duì)象，以及消費(fèi)者消費(fèi)數(shù)據(jù)的對(duì)象，都是 Leader。
Follower：每個(gè)分區(qū)多個(gè)副本的“從”副本，實(shí)時(shí)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(shí)，某個(gè) Follower 還會(huì)成為新的 Leader。
生產(chǎn)者：Producer。向主題發(fā)布新消息的應(yīng)用程序。
消費(fèi)者：Consumer。從主題訂閱新消息的應(yīng)用程序。
消費(fèi)者位移：Consumer Offset。表示消費(fèi)者消費(fèi)進(jìn)度，每個(gè)消費(fèi)者都有自己的消費(fèi)者位移。offset保存在broker端的內(nèi)部topic中，不是在clients中保存
消費(fèi)者組：Consumer Group。多個(gè)消費(fèi)者實(shí)例共同組成的一個(gè)組，同時(shí)消費(fèi)多個(gè)分區(qū)以實(shí)現(xiàn)高吞吐。
重平衡：Rebalance。消費(fèi)者組內(nèi)某個(gè)消費(fèi)者實(shí)例掛掉后，其他消費(fèi)者實(shí)例自動(dòng)重新分配訂閱主題分區(qū)的過(guò)程。Rebalance 是 Kafka 消費(fèi)者端實(shí)現(xiàn)高可用的重要手段。

代碼演示

外部依賴(lài)：

在 pom.xml 中添加 Kafka 依賴(lài)：

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

由于spring-boot-starter-parent 指定的版本號(hào)是2.1.5.RELEASE，spring boot 會(huì)對(duì)外部框架的版本號(hào)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(guān)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(shí)，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(lèi)
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: tomge-consumer-group  # 默認(rèn)消費(fèi)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(duì)應(yīng)的配置類(lèi) org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties，來(lái)初始化kafka相關(guān)的bean實(shí)例對(duì)象，并注冊(cè)到spring容器中。

發(fā)送消息：

Spring Boot 作為一款支持快速開(kāi)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(lèi)用于實(shí)現(xiàn)消息通信。對(duì)于 Kafka 而言，這個(gè)工具類(lèi)就是KafkaTemplate。

KafkaTemplate 提供了一系列 send 方法用來(lái)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(gè)restful接口，模擬發(fā)送一條創(chuàng)建新用戶(hù)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(shí)際上開(kāi)發(fā)使用的Kafka默認(rèn)允許自動(dòng)創(chuàng)建Topic，創(chuàng)建Topic時(shí)默認(rèn)的分區(qū)數(shù)量是1，可以通過(guò)server.properties文件中的num.partitions=1修改默認(rèn)分區(qū)數(shù)量。在生產(chǎn)環(huán)境中通常會(huì)關(guān)閉自動(dòng)創(chuàng)建功能，Topic需要由運(yùn)維人員先創(chuàng)建好。

消費(fèi)消息：

在 Kafka 中消息通過(guò)服務(wù)器推送給各個(gè)消費(fèi)者，而 Kafka 的消費(fèi)者在消費(fèi)消息時(shí)，需要提供一個(gè)監(jiān)聽(tīng)器（Listener）對(duì)某個(gè) Topic 實(shí)現(xiàn)監(jiān)聽(tīng)，從而獲取消息，這也是 Kafka 消費(fèi)消息的唯一方式。

定義一個(gè)消費(fèi)類(lèi)，在處理具體消息業(yè)務(wù)邏輯的方法上添加 @KafkaListener 注解，并配置要消費(fèi)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(fèi)消息：" + content);
    }
}

是不是很簡(jiǎn)單，添加kafka依賴(lài)、使用KafkaTemplate、@KafkaListener注解就完成消息的生產(chǎn)和消費(fèi)，其實(shí)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(kāi)源框架的客戶(hù)端實(shí)例封裝。

演示工程代碼

https://github.com/aalansehaiyang/spring-boot-bulking

模塊：spring-boot-bulking-kafka

以上就是關(guān)于 springboot 集成 kafka 的全部?jī)?nèi)容，想要了解更多關(guān)于 springboot 框架其他方面應(yīng)用或者關(guān)于 Kafka 的其他資料請(qǐng)關(guān)注W3Cschool其它相關(guān)文章。如果本篇文章對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，還希望各位能夠多多地支持我們！

Java Kafka

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