Spring Boot 集成 Kafka Spring Boot 集成 Kafkad的实现示例

时间:2021-04-09 TomGE 人气:0

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Spring Boot 作为主流微服务框架，拥有成熟的社区生态。市场应用广泛，为了方便大家，整理了一个基于spring boot的常用中间件快速集成入门系列手册，涉及RPC、缓存、消息队列、分库分表、注册中心、分布式配置等常用开源组件，大概有几十篇文章，陆续会开放出来，感兴趣同学请提前关注&收藏

消息通信有两种基本模型，即发布-订阅（Pub-Sub）模型和点对点（Point to Point）模型，发布-订阅支持生产者消费者之间的一对多关系，而点对点模型中有且仅有一个消费者。

前言

Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”。

Kafka高效地处理实时流式数据，可以实现与Storm、HBase和Spark的集成。作为聚类部署到多台服务器上，Kafka处理它所有的发布和订阅消息系统使用了四个API，即生产者API、消费者API、Stream API和Connector API。它能够传递大规模流式消息，自带容错功能，已经取代了一些传统消息系统，如JMS、AMQP等。

为什么使用kafka？

削峰填谷。缓冲上下游瞬时突发流量，保护 “脆弱” 的下游系统不被压垮，避免引发全链路服务 “雪崩”。
系统解耦。发送方和接收方的松耦合，一定程度简化了开发成本，减少了系统间不必要的直接依赖。
异步通信：消息队列允许用户把消息放入队列但不立即处理它。
可恢复性：即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理。

业务场景

一些同步业务流程的非核心逻辑，对时间要求不是特别高，可以解耦异步来执行
系统日志收集，采集并同步到kafka，一般采用ELK组合玩法
一些大数据平台，用于各个系统间数据传递

基本架构

Kafka 运行在一个由一台或多台服务器组成的集群上，并且分区可以跨集群节点分布

1、Producer 生产消息，发送到Broker中

2、Leader状态的Broker接收消息，写入到相应topic中。在一个分区内，这些消息被索引并连同时间戳存储在一起

3、Leader状态的Broker接收完毕以后，传给Follow状态的Broker作为副本备份

4、 Consumer 消费者的进程可以从分区订阅，并消费消息

常用术语

Broker。负责接收和处理客户端发送过来的请求，以及对消息进行持久化。虽然多个 Broker 进程能够运行在同一台机器上，但更常见的做法是将不同的 Broker 分散运行在不同的机器上
主题：Topic。主题是承载消息的逻辑容器，在实际使用中多用来区分具体的业务。
分区：Partition。一个有序不变的消息序列。每个主题下可以有多个分区。
消息：这里的消息就是指 Kafka 处理的主要对象。
消息位移：Offset。表示分区中每条消息的位置信息，是一个单调递增且不变的值。
副本：Replica。Kafka 中同一条消息能够被拷贝到多个地方以提供数据冗余，这些地方就是所谓的副本。副本还分为领导者副本和追随者副本，各自有不同的角色划分。每个分区可配置多个副本实现高可用。一个分区的N个副本一定在N个不同的Broker上。
Leader：每个分区多个副本的“主”副本，生产者发送数据的对象，以及消费者消费数据的对象，都是 Leader。
Follower：每个分区多个副本的“从”副本，实时从 Leader 中同步数据，保持和 Leader 数据的同步。Leader 发生故障时，某个 Follower 还会成为新的 Leader。
生产者：Producer。向主题发布新消息的应用程序。
消费者：Consumer。从主题订阅新消息的应用程序。
消费者位移：Consumer Offset。表示消费者消费进度，每个消费者都有自己的消费者位移。offset保存在broker端的内部topic中，不是在clients中保存
消费者组：Consumer Group。多个消费者实例共同组成的一个组，同时消费多个分区以实现高吞吐。
重平衡：Rebalance。消费者组内某个消费者实例挂掉后，其他消费者实例自动重新分配订阅主题分区的过程。Rebalance 是 Kafka 消费者端实现高可用的重要手段。

代码演示

外部依赖：

在 pom.xml 中添加 Kafka 依赖：

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

由于spring-boot-starter-parent 指定的版本号是2.1.5.RELEASE，spring boot 会对外部框架的版本号统一管理，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 的相关参数，具体内容如下：

Spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    producer:
      retries: 3  # 生产者发送失败时，重试次数
      batch-size: 16384
      buffer-memory: 33554432
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 生产者消息key和消息value的序列化处理类
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer:
      group-id: tomge-consumer-group  # 默认消费者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

对应的配置类 org.springframework.boot.autoconfigure.kafka.KafkaProperties，来初始化kafka相关的bean实例对象，并注册到spring容器中。

发送消息：

Spring Boot 作为一款支持快速开发的集成性框架，同样提供了一批以 -Template 命名的模板工具类用于实现消息通信。对于 Kafka 而言，这个工具类就是KafkaTemplate。

KafkaTemplate 提供了一系列 send 方法用来发送消息，典型的 send 方法定义如下代码所示：

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

生产端提供了一个restful接口，模拟发送一条创建新用户消息。

@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));
        
        // 提供回调方法，可以监控消息的成功或失败的后续处理
        listenableFuture.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                System.out.println("发送消息失败，" + throwable.getMessage());
            }

            @Override
            public void onSuccess(SendResult sendResult) {
                // 消息发送到的topic
                String topic = sendResult.getRecordMetadata().topic();
                // 消息发送到的分区
                int partition = sendResult.getRecordMetadata().partition();
                // 消息在分区内的offset
                long offset = sendResult.getRecordMetadata().offset();
                System.out.println(String.format("发送消息成功，topc：%s, partition: %s, offset：%s ", topic, partition, offset));
            }
        });
        return "消息发送成功";
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        return "消息发送失败";
    }
}

实际上开发使用的Kafka默认允许自动创建Topic，创建Topic时默认的分区数量是1，可以通过server.properties文件中的num.partitions=1修改默认分区数量。在生产环境中通常会关闭自动创建功能，Topic需要由运维人员先创建好。

消费消息：

在 Kafka 中消息通过服务器推送给各个消费者，而 Kafka 的消费者在消费消息时，需要提供一个监听器（Listener）对某个 Topic 实现监听，从而获取消息，这也是 Kafka 消费消息的唯一方式。

定义一个消费类，在处理具体消息业务逻辑的方法上添加 @KafkaListener 注解，并配置要消费的topic，代码如下所示：

@Component
public class UserConsumer {

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

是不是很简单，添加kafka依赖、使用KafkaTemplate、@KafkaListener注解就完成消息的生产和消费，其实是SpringBoot在背后默默的做了很多工作，如果感兴趣可以研究下spring-boot-autoconfigure ，里面提供了常用开源框架的客户端实例封装。

演示工程代码

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

模块：spring-boot-bulking-kafka

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