springboot2整合kafaka
Kafka 概述
Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，用于构建实时的数据管道和流式的应用.它可以让你发布和订阅流式的记录，可以储存流式的记录，并且有较好的容错性，可以在流式记录产生时就进行处理。
Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统，在 kafka官网上对 Kafka 的定义：一个分布式发布-订阅消息传递系统。
Kafka 特性
- 高吞吐量、低延迟：kafka每秒可以处理几十万条消息，它的延迟最低只有几毫秒，每个topic可以分多个partition, consumer group 对partition进行consume操作；
- 可扩展性：kafka集群支持热扩展；
- 持久性、可靠性：消息被持久化到本地磁盘，并且支持数据备份防止数据丢失；
- 容错性：允许集群中节点失败（若副本数量为n,则允许n-1个节点失败）；
- 高并发：支持数千个客户端同时读写；
- 支持实时在线处理和离线处理：可以使用Storm这种实时流处理系统对消息进行实时进行处理，同时还可以使用Hadoop这种批处理系统进行离线处理；
Kafka 使用场景
- 日志收集：一个公司可以用Kafka可以收集各种服务的log，通过kafka以统一接口服务的方式开放给各种consumer，例如Hadoop、Hbase、Solr等；
- 消息系统：解耦和生产者和消费者、缓存消息等；
- 用户活动跟踪：Kafka经常被用来记录web用户或者app用户的各种活动，如浏览网页、搜索、点击等活动，这些活动信息被各个服务器发布到kafka的topic中，然后订阅者通过订阅这些topic来做实时的监控分析，或者装载到Hadoop、数据仓库中做离线分析和挖掘；
- 运营指标：Kafka也经常用来记录运营监控数据。包括收集各种分布式应用的数据，生产各种操作的集中反馈，比如报警和报告；
- 流式处理：比如spark streaming和storm；
- 事件源；
Spring Boot2.0 + Kafka
1，安装配置Kafka ,Zookeeper
安装和配置过程很简单，就不详细说了，参考官网：http://kafka.apache.org/quickstart
使用命令启动Kafka： bin``/kafka-server-start``.sh config``/server``.properties
下面给出我的环境：
Centos 7.5, Kafka 2.11, Zookeeper-3.4.13, JDK1.8+ 2，创建 Spring Boot 项目
注意版本：该项目使用Spring Boot 2.0 +，低版本可能不对
- pom.xml引用
-
<dependency> -
<groupId>org.springframework.boot</groupId> -
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId> -
</dependency> -
<dependency> -
<groupId>org.springframework.kafka</groupId> -
<artifactId>spring-kafka</artifactId> -
</dependency> -
<dependency> -
<groupId>com.alibaba</groupId> -
<artifactId>fastjson</artifactId> -
<version>1.2.47</version> -
</dependency>
- 定义消息生产者
直接使用 KafkaTemplate 发送消息 ，Spring Boot自动装配，不需要自己定义一个Kafka配置类，吐槽一下网站的文章，全都是互相抄，全都写一个 ProduceConfig Consumerconfig 类, Kafka 的参数配置 硬编码在代码中，简直无法直视。。
定义一个泛型类KafkaSender<T>T 就是你需要发送的消息 对象，序列化使用阿里的 fastjson
消息发送后，可以在回调类里面处理自己的业务，ListenableFutureCallback 类有两个方法，分别是 onFailureon 和 onSuccess ，实际场景可以在这两个方法，处理自己的具体业务，这里不做实现。
-
/** -
* 消息生产者 -
* -
* @author Jarvis -
* @date 2018/8/3 -
*/ -
@Component -
public class KafkaSender<T> { -
private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSender.class); -
@Autowired -
private KafkaTemplate<String, Object> kafkaTemplate; -
/** -
* kafka 发送消息 -
* -
* @param obj 消息对象 -
*/ -
public void send(T obj) { -
String jsonObj = JSON.toJSONString(obj); -
logger.info("------------ message = {}", jsonObj); -
//发送消息 -
ListenableFuture<SendResult<String, Object>> future = kafkaTemplate.send("kafka.tut", jsonObj); -
future.addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<String, Object>>() { -
@Override -
public void onFailure(Throwable throwable) { -
logger.info("Produce: The message failed to be sent:" + throwable.getMessage()); -
} -
@Override -
public void onSuccess(SendResult<String, Object> stringObjectSendResult) { -
//TODO 业务处理 -
logger.info("Produce: The message was sent successfully:"); -
logger.info("Produce: _+_+_+_+_+_+_+ result: " + stringObjectSendResult.toString()); -
} -
}); -
} -
}
- 定义消息消费者
使用@KafkaListener注解监听 topics 消息，此处的topics必须和 send 函数中的 一致
@Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPI 直接获取 topic
-
/** -
* 监听kafka.tut 的 topic -
* -
* @param record -
* @param topic topic -
*/ -
@KafkaListener(id = "tut", topics = "kafka.tut") -
public void listen(ConsumerRecord<?, ?> record, @Header(KafkaHeaders.RECEIVED_TOPIC) String topic) { -
//判断是否NULL -
Optional<?> kafkaMessage = Optional.ofNullable(record.value()); -
if (kafkaMessage.isPresent()) { -
//获取消息 -
Object message = kafkaMessage.get(); -
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Topic:" + topic); -
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Record:" + record); -
logger.info("Receive： +++++++++++++++ Message:" + message); -
} -
}
- 配置文件 application.yml
-
spring: -
application: -
name: kafka-tutorial -
kafka: -
# 指定kafka 代理地址，可以多个 -
bootstrap-servers: 192.168.10.100:9092 -
producer: -
retries: 0 -
# 每次批量发送消息的数量 -
batch-size: 16384 -
# 缓存容量 -
buffer-memory: 33554432 -
# 指定消息key和消息体的编解码方式 -
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer -
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer -
consumer: -
# 指定默认消费者group id -
group-id: consumer-tutorial -
auto-commit-interval: 100 -
auto-offset-reset: earliest -
enable-auto-commit: true -
# 指定消息key和消息体的编解码方式 -
key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer -
value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer -
# 指定listener 容器中的线程数，用于提高并发量 -
listener: -
concurrency: 3
- 直接使用 @Autowired 对类 KafkaSender 自动装配，然后调用 send 方法发送消息即可，下面给出代码：
-
@Autowired -
private KafkaSender<User> kafkaSender; -
@Test -
public void kafkaSend() throws InterruptedException { -
//模拟发消息 -
for (int i = 0; i < 5; i++) { -
User user = new User(); -
user.setId(System.currentTimeMillis()); -
user.setMsg(UUID.randomUUID().toString()); -
user.setSendTime(new Date()); -
kafkaSender.send(message); -
Thread.sleep(3000); -
} -
}
控制台可以看到执行成功：
在服务器执行 bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 可以看到topic
Kafka如何保证数据的不丢失
1.生产者数据的不丢失
- 新版本的producer采用异步发送机制。KafkaProducer.send(ProducerRecord)方法仅仅是把这条消息放入一个缓存中(即RecordAccumulator，本质上使用了队列来缓存记录)，同时后台的IO线程会不断扫描该缓存区，将满足条件的消息封装到某个batch中然后发送出去。显然，这个过程中就有一个数据丢失的窗口：若IO线程发送之前client端挂掉了，累积在accumulator中的数据的确有可能会丢失。 kafka的ack机制：在kafka发送数据的时候，每次发送消息都会有一个确认反馈机制，确保消息正常的能够被收到。
- 如果是同步模式：ack机制能够保证数据的不丢失，如果ack设置为0，风险很大，一般不建议设置为0
producer.type=sync
request.required.acks=1 - 如果是异步模式：通过buffer来进行控制数据的发送，有两个值来进行控制，时间阈值与消息的数量阈值，如果buffer满了数据还没有发送出去，如果设置的是立即清理模式，风险很大，一定要设置为阻塞模式
producer.type=async
request.required.acks=1
queue.buffering.max.ms=5000
queue.buffering.max.messages=10000
queue.enqueue.timeout.ms = -1
batch.num.messages=200 - 结论：producer有丢数据的可能，但是可以通过配置保证消息的不丢失
2.消费者数据的不丢失 - 如果在消息处理完成前就提交了offset，那么就有可能造成数据的丢失。由于Kafka consumer默认是自动提交位移的，所以在后台提交位移前一定要保证消息被正常处理了，因此不建议采用很重的处理逻辑，如果处理耗时很长，则建议把逻辑放到另一个线程中去做。为了避免数据丢失，现给出两点建议：
enable.auto.commit=false 关闭自动提交位移
在消息被完整处理之后再手动提交位移 - 如果使用了storm，要开启storm的ackfail机制；
- 如果没有使用storm，确认数据被完成处理之后，再更新offset值。低级API中需要手动控制offset值。通过offset commit 来保证数据的不丢失，kafka自己记录了每次消费的offset数值，下次继续消费的时候，接着上次的offset进行消费即可。
源码 github：https://github.com/jarvisqi/java-tutorial/tree/master/kafka-tutorial
参考：