(starters)springboot-starter整合阿里云datahub方式
Cry丶 人气:0DataHub 类似于传统大数据解决方案中 Kafka 的角色，提供了一个数据队列功能。
DataHub 除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于 DataHub 提供了各种与其他阿里云
上下游产品的对接功能，所以 DataHub 又扮演了一个数据的分发枢纽工作。
datahub提供了开发者生产和消费的sdk，在平时的开发中往往会写很多重复的代码，我们可以利用springboot为我们提供的自定义starter的方式，模仿springboot官方的starter组件实现方式，来封装一个更高效简单易用的starter组件，实现开箱即用。
本文仅提供核心思路实现供学习使用，应根据自己所在公司开发习惯做定制开发
1. 功能介绍
1.无需关心DataHub底层如何操作，安心编写业务代码即可进行数据的获取和上传,
2.类似RabbitMQ的starter，通过注解方式,Listener和Handler方式进行队列消费
3.支持游标的上次记忆功能
<dependency>
<artifactId>cry-starters-projects</artifactId>
<groupId>cn.com.cry.starters</groupId>
<version>2022-1.0.0</version>
</dependency>2.快速开始
2.1 启动客户端
配置阿里云DataHub的endpoint以及AK信息
aliyun:
datahub:
# 开启功能
havingValue: true
#是否为私有云
isPrivate: false
accessId: xxx
accessKey: xxx
endpoint: xxx
#连接DataHub客户端超时时间
conn-timeout: 10000启动SpringBoot，你会发现datahub客户端已经启动完毕
2.2 获取DataHub客户端
DatahubClient datahubClient=DataHubTemplate.getDataHubClient();
2.3 写数据
public int write(@RequestParam("id") Integer shardId) {
List<Student> datas = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Student s = new Student();
s.setAge(i);
s.setName("name-" + i);
s.setAddress("address-" + i);
datas.add(s);
}
int successNumbers = DataHubTemplate.write("my_test", "student", datas, shardId);
return successNumbers;
}以上示例代码表示往 projectName为my_test, topicName为student, shardId 为N的hub里写数据,并且返回插入成功的条数
2.4 读数据
读数据开发的逻辑类似RabbitMq的starter,使用@DataHubListener和@DataHubHandler处理器注解进行使用
@Component
@DataHubListener(projectName = "my_test")
public class ReadServiceImpl {
@DataHubHandler(topicName = "student", shardId = 0, cursorType = CursorTypeWrapper.LATEST)
public void handler(Message message) {
System.out.println("读取到shardId=0的消息");
System.out.println(message.getData());
System.out.println(message.getCreateTsime());
System.out.println(message.getSize());
System.out.println(message.getConfig());
System.out.println(message.getMessageId());
}
}以上代码说明: 通过LATEST游标的方式，监听 project=my_test ，topicName=student，shardId=0 ，最终通过Message的包装类拿到dataHub实时写入的数据。
这边可以设置多种游标类型，例如根据最新的系统时间、最早录入的序号等
3. 核心代码
首先需要一个DataHubClient增强类，在SpringBoot启动时开启一个线程来监听对应的project-topic-shardingId，根据游标规则来读取当前的cursor进行数据的读取。
public class DataHubClientWrapper implements InitializingBean, DisposableBean {
@Autowired
private AliyunAccountProperties properties;
@Autowired
private ApplicationContext context;
private DatahubClient datahubClient;
public DataHubClientWrapper() {
}
/**
* 执行销毁方法
*
* @throws Exception
*/
@Override
public void destroy() throws Exception {
WorkerResourceExecutor.shutdown();
}
@Override
public void afterPropertiesSet() throws Exception {
/**
* 创建DataHubClient
*/
this.datahubClient = DataHubClientFactory.create(properties);
/**
* 打印Banner
*/
BannerUtil.printBanner();
/**
* 赋值Template的静态对象dataHubClient
*/
DataHubTemplate.setDataHubClient(datahubClient);
/**
* 初始化Worker线程
*/
WorkerResourceExecutor.initWorkerResource(context);
/**
* 启动Worker线程
*/
WorkerResourceExecutor.start();
}
}
写数据，构建了一个类似RedisDataTemplate的模板类，封装了write的逻辑，调用时只需要用DataHubTemplate.write调用
public class DataHubTemplate {
private static DatahubClient dataHubClient;
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataHubTemplate.class);
/**
* 默认不开启重试机制
*
* @param projectName
* @param topicName
* @param datas
* @param shardId
* @return
*/
public static int write(String projectName, String topicName, List<?> datas, Integer shardId) {
return write(projectName, topicName, datas, shardId, false);
}
/**
* 往指定的projectName以及topic和shard下面写数据
*
* @param projectName
* @param topicName
* @param datas
* @param shardId
* @param retry
* @return
*/
private static int write(String projectName, String topicName, List<?> datas, Integer shardId, boolean retry) {
RecordSchema recordSchema = dataHubClient.getTopic(projectName, topicName).getRecordSchema();
List<RecordEntry> recordEntries = new ArrayList<>();
for (Object o : datas) {
RecordEntry entry = new RecordEntry();
Map<String, Object> data = BeanUtil.beanToMap(o);
TupleRecordData tupleRecordData = new TupleRecordData(recordSchema);
for (String key : data.keySet()) {
tupleRecordData.setField(key, data.get(key));
}
entry.setRecordData(tupleRecordData);
entry.setShardId(String.valueOf(shardId));
recordEntries.add(entry);
}
PutRecordsResult result = dataHubClient.putRecords(projectName, topicName, recordEntries);
int failedRecordCount = result.getFailedRecordCount();
if (failedRecordCount > 0 && retry) {
retry(dataHubClient, result.getFailedRecords(), 1, projectName, topicName);
}
return datas.size() - failedRecordCount;
}
/**
* @param client
* @param records
* @param retryTimes
* @param project
* @param topic
*/
private static void retry(DatahubClient client, List<RecordEntry> records, int retryTimes, String project, String topic) {
boolean suc = false;
List<RecordEntry> failedRecords = records;
while (retryTimes != 0) {
logger.info("the time to send message has [{}] records failed, is starting retry", records.size());
retryTimes = retryTimes - 1;
PutRecordsResult result = client.putRecords(project, topic, failedRecords);
int failedNum = result.getFailedRecordCount();
if (failedNum > 0) {
failedRecords = result.getFailedRecords();
continue;
}
suc = true;
break;
}
if (!suc) {
logger.error("DataHub send message retry failure");
}
}
public static DatahubClient getDataHubClient() {
return dataHubClient;
}
public static void setDataHubClient(DatahubClient dataHubClient) {
DataHubTemplate.dataHubClient = dataHubClient;
}
}
读数据，需要在Spring启动时开启一个监听线程DataListenerWorkerThread，执行一个死循环不停轮询DataHub下的对应通道。
public class DataListenerWorkerThread extends Thread {
private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataListenerWorkerThread.class);
private volatile boolean init = false;
private DatahubConfig config;
private String workerKey;
private int recordLimits;
private int sleep;
private RecordSchema recordSchema;
private RecordHandler recordHandler;
private CursorHandler cursorHandler;
public DataListenerWorkerThread(String projectName, String topicName, int shardId, CursorTypeWrapper cursorType, int recordLimits, int sleep, int sequenceOffset, String startTime, StringRedisTemplate redisTemplate) {
this.config = new DatahubConfig(projectName, topicName, shardId);
this.workerKey = projectName + "-" + topicName + "-" + shardId;
this.cursorHandler = new CursorHandler(cursorType, sequenceOffset, startTime, redisTemplate, workerKey);
this.recordLimits = recordLimits;
this.sleep = sleep;
this.setName("DataHub-Worker");
this.setDaemon(true);
}
@Override
public void run() {
initRecordSchema();
String cursor = cursorHandler.positioningCursor(config);
for (; ; ) {
try {
GetRecordsResult result = DataHubTemplate.getDataHubClient().getRecords(config.getProjectName(), config.getTopicName(), String.valueOf(config.getShardId()), recordSchema, cursor, recordLimits);
if (result.getRecordCount() <= 0) {
// 无数据，sleep后读取
Thread.sleep(sleep);
continue;
}
List<Map<String, Object>> dataMap = recordHandler.convert2List(result.getRecords());
logger.info("receive [{}] records from project:[{}] topic:[{}] shard:[{}]", dataMap.size(), config.getProjectName(), config.getTopicName(), config.getShardId());
// 拿到下一个游标
cursor = cursorHandler.nextCursor(result);
//执行方法
WorkerResourceExecutor.invokeMethod(workerKey, JsonUtils.toJson(dataMap), dataMap.size(), config, cursor);
} catch (InvalidParameterException ex) {
//非法游标或游标已过期，建议重新定位后开始消费
cursor = cursorHandler.resetCursor(config);
logger.error("get Cursor error and reset cursor localtion ,errorMessage:{}", ex.getErrorMessage());
} catch (DatahubClientException e) {
logger.error("DataHubException:{}", e.getErrorMessage());
this.interrupt();
} catch (InterruptedException e) {
logger.info("daemon thread {}-{} interrupted", this.getName(), this.getId());
} catch (Exception e) {
this.interrupt();
logger.error("receive DataHub records cry.exception:{}", e, e);
}
}
}
/**
* 终止
*/
public void shutdown() {
if (!interrupted()) {
interrupt();
}
}
/**
* 初始化topic字段以及recordSchema
*/
private void initRecordSchema() {
try {
if (!init) {
recordSchema = DataHubTemplate.getDataHubClient().getTopic(config.getProjectName(), config.getTopicName()).getRecordSchema();
List<Field> fields = recordSchema.getFields();
this.recordHandler = new RecordHandler(fields);
init = true;
}
} catch (Exception e) {
logger.error("initRecordSchema error:{}", e, e);
}
}
}
read的时候结合了注解开发，通过定义类注解DataHubListener和方法注解DataHubHandler内置属性，来动态的控制需要在哪些方法中处理监听到的数据的逻辑：
DataHubHandler
@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataHubHandler {
/**
* 话题名称
*
* @return
*/
String topicName();
/**
* shardId
*
* @return
*/
int shardId();
/**
* 最大数据量限制
*
* @return
*/
int recordLimit() default 1000;
/**
* 游标类型
*
* @return
*/
CursorTypeWrapper cursorType() default CursorTypeWrapper.LATEST;
/**
* 若未监听到数据添加,休眠时间 ms
*
* @return
*/
int sleep() default 10000;
/**
* 使用CursorType.SYSTEM_TIME的时候配置 时间偏移量
*
* @return
*/
String startTime() default "";
/**
* 使用使用CursorType.SEQUENCE的时候配置,偏移量，必须是正整数
*
* @return
*/
int sequenceOffset() default 0;
}
DataHubListener
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface DataHubListener {
String projectName();
}最后我们需要启动SpringBootStarter的EnableConfigurationProperties 功能，通过配置文件来控制default-bean的开启或者关闭。
启动类：
@Configuration
@EnableConfigurationProperties(value = {AliyunAccountProperties.class})
public class DataHubClientAutoConfiguration {
/**
* 初始化dataHub装饰bean
*
* @return
*/
@Bean
public DataHubClientWrapper dataHubWrapper() {
return new DataHubClientWrapper();
}
}属性配置类
@ConditionalOnProperty(prefix = "aliyun.datahub",havingValue = "true")
@Data
public class AliyunAccountProperties implements Properties{
/**
* http://xxx.aliyuncs.com
*/
private String endpoint;
/**
* account
*/
private String accessId;
/**
* password
*/
private String accessKey;
/**
* private cloud || public cloud
*/
private boolean isPrivate;
/**
* unit: ms
*/
private Integer connTimeout = 10000;
}最后记得要做成一个starter，在resources下新建一个META-INF文件夹，新建一个spring.factories文件，
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration= \ cry.starter.datahub.DataHubClientAutoConfiguration
大体逻辑就是这样了，你学会了吗？ hhhhhhhhh~
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
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