Springboot系列之kafka操作

Posted by wotrd on 08-06,2019

Springboot系列之kafka操作

kafka简介

ApacheKafka®是一个分布式流媒体平台。有三个关键功能:

发布和订阅记录流,类似于消息队列或企业消息传递系统。
以容错的持久方式存储记录流。
记录发生时处理流。

Kafka通常用于两大类应用:

构建可在系统或应用程序之间可靠获取数据的实时流数据管道
构建转换或响应数据流的实时流应用程序  

kafka概念

(1)什么是流处理?

所谓流处理,我的理解是流水线处理。例如,电子厂每个人负责一个功能,来了就处
理,不来就等着。

(2)partition和replication和broker有关吗?

partition和replication是分区和备份的概念。即使是单机一个broker也一样
支持。

(3)consumer如何设置和存储partition的offset偏移量,有哪几种消费模式,怎么确定消息是否被消费,将偏移量移到前面会立即消费到最后吗?

使用KafkaConsumer设置partition和offset。有自动提交和手动ack模式提交
偏移量两种消费方式。将偏移量移到前面需要设置成为消费状态会立即被消费(设置
新消费组)。

(4)AckMode模式有哪几种?

RECORD:处理记录后,侦听器返回时提交偏移量
BATCH:在处理poll()返回的所有记录时提交偏移量
TIME:只要已超过自上次提交以来的ackTime,就会在处理poll()返回的所有记录时提交偏移量
COUNT:只要自上次提交以来已收到ackCount记录,就会在处理poll()返回的所有记录时提交偏移量
COUNT_TIME:与TIME和COUNT类似,但如果任一条件为真,则执行提交
MANUAL:消息监听器负责确认()确认。 之后,应用与BATCH相同的语义	
MANUAL_IMMEDIATE:当侦听器调用Acknowledgment.acknowledge()方法时,立即提交偏移量

(5)kafka的消息幂等性

确保消息在生产者和消费者之间进行传输,一般有三种传输保障(Delivery Guarantee):
At most once,至多一次,消息可能丢失,但绝不会重复传输;
At least once,至少一次,消息绝不会丢,但是可能会重复;
Exactly once,精确一次,每条消息肯定会被传输一次且仅一次。

Springboot使用kafka

(1)注入NewTopic自动在broker中添加topic

@Bean
public NewTopic topic() {
    return new NewTopic("topic1", 2, (short) 1);
}  

(2)使用KafkaTemplate发送消息时,topic自动创建,自动创建的partition是0,长度为1

(3)使用KafkaTemplate发送消息

@RequestMapping("sendMsgWithTopic")
public String sendMsgWithTopic(@RequestParam String topic, @RequestParam int partition, @RequestParam String key,
                               @RequestParam String value) {

    ListenableFuture<SendResult<String, String>> future = kafkaTemplate.send(topic, partition, key, value);
    return "success";
}

(4)异步发送消息

public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
	final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
	ListenableFuture<SendResult<Integer, String>> future = template.send(record);
	future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Integer, String>>() {
    		@Override
    		public void onSuccess(SendResult<Integer, String> result) {
        		handleSuccess(data);
    		}
    		@Override
    		public void onFailure(Throwable ex) {
        		handleFailure(data, record, ex);
   		}
	});
}

(5)同步发送消息

public void sendToKafka(final MyOutputData data) {
	final ProducerRecord<String, String> record = createRecord(data);
	try {
    		template.send(record).get(10, TimeUnit.SECONDS);
    		handleSuccess(data);
	}catch (ExecutionException e) {
    		handleFailure(data, record, e.getCause());
	}catch (TimeoutException | InterruptedException e) {
    		handleFailure(data, record, e);
	}
}

(6)事务

(1)Spring事务支持一起使用(@Transactional,TransactionTemplate等)
(2)使用template执行事务
    boolean result = template.executeInTransaction(t -> {
	t.sendDefault("thing1", "thing2");
	t.sendDefault("cat", "hat");
	return true;
    });

(7)消费者

(1)简单使用
 @KafkaListener(id = "myListener", topics = "myTopic",
    autoStartup = "${listen.auto.start:true}", concurrency = "${listen.concurrency:3}")
 public void listen(String data) {
	...
 }
(2)配置多个topic和partition,TopicPartition中partitions和PartitionOffset不能同时使用
 @KafkaListener(id = "thing2", topicPartitions =
    { @TopicPartition(topic = "topic1", partitions = { "0", "1" }),
      @TopicPartition(topic = "topic2", partitions = "0",
         partitionOffsets = @PartitionOffset(partition = "1", initialOffset = "100"))
    })
 public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record) {
	...
 }
(3)使用ack手动确认模式
 @KafkaListener(id = "cat", topics = "myTopic",
      containerFactory = "kafkaManualAckListenerContainerFactory")
 public void listen(String data, Acknowledgment ack) {
	...
	ack.acknowledge();
 }
 (4)获取消息的header信息
 @KafkaListener(id = "qux", topicPattern = "myTopic1")
 public void listen(@Payload String foo,
    	@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) Integer key,
        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) int partition,
    	@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic,
        @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TIMESTAMP) long ts
    ) {
    ...
 }
(5)批处理
 @KafkaListener(id = "list", topics = "myTopic", containerFactory = "batchFactory")
 public void listen(List<String> list,
    @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) List<Integer> keys,
    @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_PARTITION_ID) List<Integer> partitions,
    @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) List<String> topics,
    @Header(KafkaHeaders.OFFSET) List<Long> offsets) {
	...
 }
(6)使用@Valid校验数据
 @KafkaListener(id="validated", topics = "annotated35", errorHandler = "validationErrorHandler",
   containerFactory = "kafkaJsonListenerContainerFactory")
 public void validatedListener(@Payload @Valid ValidatedClass val) {
	...
 }
 @Bean
 public KafkaListenerErrorHandler validationErrorHandler() {
	return (m, e) -> {
    	...
	};
 }
(7)topic根据参数类型映射不同方法
 @KafkaListener(id = "multi", topics = "myTopic")
 static class MultiListenerBean {
    @KafkaHandler
    public void listen(String cat) {
    	...
    }
    @KafkaHandler
    public void listen(Integer hat) {
    	...
    }
    @KafkaHandler
    public void delete(@Payload(required = false) KafkaNull nul, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_MESSAGE_KEY) int key) {
    	...
    }
 }	

Springboot使用kafka踩坑

(1)需要修改server.properties的listener主机地址不然Java获取不到消息。

(2)不同服务配置相同groupId只有一个监听者可以收到消息

kafka图形化工具 kafka tool

下载地址 http://www.kafkatool.com/download.html

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