kafkaStream处理实时流式计算-阿里云开发者社区

1 实时流式计算

1.1 概念

一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。

流式计算就相当于上图的右侧扶梯，是可以源源不断的产生数据，源源不断的接收数据，没有边界。

1.2 应用场景

日志分析

网站的用户访问日志进行实时的分析，计算访问量，用户画像，留存率等等，实时的进行数据分析，帮助企业进行决策

大屏看板统计

可以实时的查看网站注册数量，订单数量，购买数量，金额等。

公交实时数据

可以随时更新公交车方位，计算多久到达站牌等

实时文章分值计算

头条类文章的分值计算，通过用户的行为实时文章的分值，分值越高就越被推荐。

1.3 技术方案选型

Hadoop

Apche Storm

Storm 是一个分布式实时大数据处理系统，可以帮助我们方便地处理海量数据，具有高可靠、高容错、高扩展的特点。是流式框架，有很高的数据吞吐能力。

Kafka Stream

可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中，并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包，部署和操作工具集成。

2 Kafka Stream

2.1 概述

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。

Kafka Stream的特点如下：

Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署

除了Kafka外，无任何外部依赖

充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证

通过可容错的state store实现高效的状态操作（如windowed join和aggregation）

支持正好一次处理语义

提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟

支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）

同时提供底层的处理原语Processor（类似于Storm的spout和bolt），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的map/group/reduce）

2.2 Kafka Streams的关键概念

（1）Stream处理拓扑

流是Kafka Stream提出的最重要的抽象概念：它表示一个无限的，不断更新的数据集。流是一个有序的，可重放（反复的使用），不可变的容错序列，数据记录的格式是键值对（key-value）。

通过Kafka Streams编写一个或多个的计算逻辑的处理器拓扑。其中处理器拓扑是一个由流（边缘）连接的流处理（节点）的图。

流处理器是处理器拓扑中的一个节点；它表示一个处理的步骤，用来转换流中的数据（从拓扑中的上游处理器一次接受一个输入消息，并且随后产生一个或多个输出消息到其下游处理器中）。

（2）在拓扑中有两个特别的处理器：

源处理器（Source Processor）：源处理器是一个没有任何上游处理器的特殊类型的流处理器。它从一个或多个kafka主题生成输入流。通过消费这些主题的消息并将它们转发到下游处理器。

Sink处理器：sink处理器是一个没有下游流处理器的特殊类型的流处理器。它接收上游流处理器的消息发送到一个指定的Kafka主题。

2.3 KStream&KTable

（1）数据结构类似于map,如下图，key-value键值对

（2）KStream

KStream数据流（data stream），即是一段顺序的，可以无限长，不断更新的数据集。

数据流中比较常记录的是事件，这些事件可以是一次鼠标点击（click），一次交易，或是传感器记录的位置数据。

KStream负责抽象的，就是数据流。与Kafka自身topic中的数据一样，类似日志，每一次操作都是向其中插入（insert）新数据。

为了说明这一点，让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中：

（“ alice”，1）->（"alice“，3）

如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值，它将返回4了alice。为什么？因为第二条数据记录将不被视为先前记录的更新。（insert）新数据

（3）KTable

KTable传统数据库，包含了各种存储了大量状态（state）的表格。KTable负责抽象的，就是表状数据。每一次操作，都是更新插入（update）

为了说明这一点，让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中：

（“ alice”，1）->（“” alice“，3）

如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值，它将返回3了alice。为什么？因为第二条数据记录将被视为先前记录的更新。

KStream - 每个新数据都包含了部分信息。

KTable - 每次更新都合并到原记录上。

2.4 Kafka Stream入门案例编写

（1）引入依赖

在之前的kafka-demo工程的pom文件中引入

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>${kafka.client.version}</version>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>connect-json</artifactId>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

(2)创建类

package com.oldlu.kafka.simple;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
/**
 * 需求：
 *  接收kafka消息内容并计算消息内单词的个数
 *  如：
 *      hello kafka stareams
 *      hello oldlu kafka
 *      hello beijing oldlu kafka
 *
 *  结果：
 *      hello  3
 *      kafka 3
 *      streams 1
 *      oldlu 2
 *      beijing 1
 */
public class KafkaStreamFastStart {
    public static void main(String[] args) {
        //kafka配置信息
        Properties prop = new Properties();
        prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
        prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"streams-faststart");
        //stream构建器
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        //流式计算
        group(builder);
        //创建kafkaStream
        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(),prop);
        //开启kafka流计算
        kafkaStreams.start();
    }
    /**
     * 实时流式计算
     * @param builder
     */
    private static void group(StreamsBuilder builder) {
        //接收上游处理器的消息
        KStream<String, String> stream = builder.stream("input_topic");
        KStream<String, String> map = stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            /**
             * 把消息中的词组，转换为一个一个的单词放到集合中
             * @param value
             * @return
             */
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                return Arrays.asList(value.split(" "));
            }
        }).map(new KeyValueMapper<String, String, KeyValue<String, String>>() {
            /**
             * 把消息的key,重新赋值，目前消息的key,就是一个个的单词，把单词作为key进行聚合
             * @param key
             * @param value
             * @return
             */
            @Override
            public KeyValue<String, String> apply(String key, String value) {
                return new KeyValue<>(value, value);
            }
        })
                //根据key进行分组  目前的key 就是value,就是一个个的单词
                .groupByKey()
                //聚合的时间窗口  多久聚合一次
                .windowedBy(TimeWindows.of(10000))
                //聚合  求单词的个数，调用count后，消息的vlaue是聚合单词后的统计数值  是一个long类型
                //Materialized.as("count-article-num-001")  是当前消息的状态值，不重复即可
                .count(Materialized.as("count-article-num-001"))
                //转换成 Kstream
                .toStream()
                //把处理后的key和value转成string
                .map((key, value) -> {
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
                });
        //处理后的结果，发送给下游处理器
        map.to("out_topic");
    }
}

(3)测试

准备

使用生产者在topic为：input_topic中发送多条消息

使用消费者接收topic为：out_topic

①生产者代码修改ProducerFastStart

package com.oldlu.kafka.simple;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.apache.kafka.common.protocol.types.Field;
import java.util.Properties;
/**
 * 消息生产者
 */
public class ProducerFastStart {
    private static final String INPUT_TOPIC="input_topic";
    public static void main(String[] args) {
        //添加kafka的配置信息
        Properties properties = new Properties();
        //配置broker信息
        properties.put("bootstrap.servers","192.168.200.130:9092");
        properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG,10);
        //生产者对象
        KafkaProducer<String,String> producer = new KafkaProducer<String, String>(properties);
        try {
            //封装消息
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                if (i % 2 == 0) {
                    ProducerRecord<String,String> record =
                            new ProducerRecord<String, String>(INPUT_TOPIC,i+"","hello shanghai kafka stream hello");
                    //发送消息
                    producer.send(record);
                    System.out.println("发送消息："+record);
                }else {
                    ProducerRecord<String,String> record =
                            new ProducerRecord<String, String>(INPUT_TOPIC,i+"","helloworld kafka stream");
                    //发送消息
                    producer.send(record);
                    System.out.println("发送消息："+record);
                }
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        //关系消息通道
        producer.close();
    }
}

②消费者ConsumerFastStart

package com.oldlu.kafka.simple;
import com.sun.scenario.effect.Offset;
import jdk.nashorn.internal.runtime.logging.Logger;
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.apache.kafka.common.TopicPartition;
import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
/**
 * 消息消费者
 */
public class ConsumerFastStart {
    private static final String OUT_TOPIC="out_topic";
    public static void main(String[] args) {
        //添加配置信息
        Properties properties = new Properties();
        properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");
        properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        //设置分组
        properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group2");
        properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, "false");
        //创建消费者
        KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);
        //订阅主题
        consumer.subscribe(Collections.singletonList(OUT_TOPIC));
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.println(record.key()+":"+record.value());
                /*try {
                    //手动提交偏移量
                    consumer.commitSync();
                }catch (CommitFailedException e){
                    e.printStackTrace();
                    System.out.println("记录错误信息为："+e);
                }*/
            }
            consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback() {
                @Override
                public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
                    if(e!=null){
                        System.out.println("记录当前错误信息时提交的偏移量"+map+",异常信息为："+e);
                    }
                }
            });
        }
    }
}

结果：

通过流式计算，会把生产者的多条消息汇总成一条发送到消费者中输出

2.5 SpringBoot集成Kafka Stream

从资料文件夹中把提供好的4个类拷贝到项目的config目录下

当前kafka-demo项目需要添加lombok的依赖包

<properties>
    <lombok.version>1.18.8</lombok.version>
</properties>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
    <version>${lombok.version}</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

（1）自定配置参数

/**
 * 通过重新注册KafkaStreamsConfiguration对象，设置自定配置参数
 */
@Setter
@Getter
@Configuration
@EnableKafkaStreams
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
public class KafkaStreamConfig {
    private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16* 1024 * 1024;
    private String hosts;
    private String group;
    /**
     * 重新定义默认的KafkaStreams配置属性，包括：
     * 1、服务器地址
     * 2、应用ID
     * 3、流消息的副本数等配置
     * @return
     */
    @Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
    public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");
        props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_cid");
        props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        // 消息副本数量
        props.put(StreamsConfig.REPLICATION_FACTOR_CONFIG, 1);
        props.put(StreamsConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 5_000);
        props.put(StreamsConfig.SEND_BUFFER_CONFIG, 3*MAX_MESSAGE_SIZE);
        props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, Topology.AutoOffsetReset.EARLIEST.name().toLowerCase());
        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}

修改application.yml文件，在最下方添加自定义配置

kafka:
  hosts: 192.168.200.130:9092
  group: ${spring.application.name}

（2）定义监听接口

/**
 * 流数据的监听消费者实现的接口类，系统自动会通过
 * KafkaStreamListenerFactory类扫描项目中实现该接口的类，
 * 并注册为流数据的消费端。
 *
 * 其中泛型可是KStream或KTable
 * @param <T>
 */
public interface KafkaStreamListener<T> {
    // 监听的类型
    String listenerTopic();
    // 处理结果发送的类
    String sendTopic();
    // 对象处理逻辑
    T getService(T stream);
}

(3)KafkaStream自动处理包装类

/**
 * KafkaStream自动处理包装类
 */
public class KafkaStreamProcessor {
    // 流构建器
    StreamsBuilder streamsBuilder;
    private String type;
    KafkaStreamListener listener;
    public KafkaStreamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder,KafkaStreamListener kafkaStreamListener){
        this.streamsBuilder = streamsBuilder;
        this.listener = kafkaStreamListener;
        this.parseType();
        Assert.notNull(this.type,"Kafka Stream 监听器只支持kstream、ktable,当前类型是"+this.type);
    }
    /**
     * 通过泛型类型自动注册对应类型的流处理器对象
     * 支持KStream、KTable
     * @return
     */
    public Object doAction(){
        if("kstream".equals(this.type)) {
            KStream<?, ?> stream = streamsBuilder.stream(listener.listenerTopic(), Consumed.with(Topology.AutoOffsetReset.LATEST));
            stream=(KStream)listener.getService(stream);
            stream.to(listener.sendTopic());
            return stream;
        }else{
            KTable<?, ?> table = streamsBuilder.table(listener.listenerTopic(), Consumed.with(Topology.AutoOffsetReset.LATEST));
            table = (KTable)listener.getService(table);
            table.toStream().to(listener.sendTopic());
            return table;
        }
    }
    /**
     * 解析传入listener类的泛型类
     */
    private void parseType(){
        Type[] types = listener.getClass().getGenericInterfaces();
        if(types!=null){
            for (int i = 0; i < types.length; i++) {
                if( types[i] instanceof ParameterizedType){
                    ParameterizedType t = (ParameterizedType)types[i];
                    String name = t.getActualTypeArguments()[0].getTypeName().toLowerCase();
                    if(name.contains("org.apache.kafka.streams.kstream.kstream")||name.contains("org.apache.kafka.streams.kstream.ktable")){
                        this.type = name.substring(0,name.indexOf('<')).replace("org.apache.kafka.streams.kstream.","").trim();
                        break;
                    }
                }
            }
        }
    }
}

(4)KafkaStreamListener扫描和实例化成KafkaStreamProcessor.doAction的返回类，完成监听器实际注册的过程

@Component
public class KafkaStreamListenerFactory implements InitializingBean {
    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaStreamListenerFactory.class);
    @Autowired
    DefaultListableBeanFactory defaultListableBeanFactory;
    /**
     * 初始化完成后自动调用
     */
    @Override
    public void afterPropertiesSet() {
        Map<String, KafkaStreamListener> map = defaultListableBeanFactory.getBeansOfType(KafkaStreamListener.class);
        for (String key : map.keySet()) {
            KafkaStreamListener k = map.get(key);
            KafkaStreamProcessor processor = new KafkaStreamProcessor(defaultListableBeanFactory.getBean(StreamsBuilder.class),k);
            String beanName = k.getClass().getSimpleName()+"AutoProcessor" ;
            //注册baen,并且执行doAction方法
            defaultListableBeanFactory.registerSingleton(beanName,processor.doAction());
            logger.info("add kafka stream auto listener [{}]",beanName);
        }
    }
}

(5)手动创建监听器

1,该类需要实现KafkaStreamListener接口

2,listenerTopic方法返回需要监听的topic

3,sendTopic方法返回需要处理完后发送的topic

4,getService方法，主要处理流数据

package com.oldlu.kafka.stream.listerer;
import com.oldlu.kafka.config.KafkaStreamListener;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Arrays;
/**
 * KafkaStreamListener的泛型是固定的，有两种泛型可以选择
 * KTable
 * KStream
 */
@Component
public class StreamHandlerListener implements KafkaStreamListener<KStream<String,String>> {
    /**
     * 在哪里接收消息  源处理器
     * @return
     */
    @Override
    public String listenerTopic() {
        return "input_topic";
    }
    /**
     * 计算完成后的结果发送到什么位置  下游处理器
     * @return
     */
    @Override
    public String sendTopic() {
        return "out_topic";
    }
    @Override
    public KStream<String, String> getService(KStream<String, String> stream) {
        //计算
        return stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            /**
             * 把消息中的词组，转换为一个一个的单词放到集合中
             * @param value
             * @return
             */
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                System.out.println("消息的value:"+value);//hello kafka stareams
                String[] strings = value.split(" ");
                return Arrays.asList(strings);
            }
        }).map(new KeyValueMapper<String, String, KeyValue<String, String>>() {
            /**
             * 把消息的key,重新赋值，目前消息的key就是单词
             * @param key
             * @param value
             * @return
             */
            @Override
            public KeyValue<String, String> apply(String key, String value) {
                return new KeyValue<>(value,value);
            }
        }).groupByKey()
                //时间聚合窗口
                .windowedBy(TimeWindows.of(5000))
                //消息的value就是聚合单词后的统计数值，long类型
                .count(Materialized.as("count-word-num-0001"))
                //转换为Kstream
                .toStream()
                //把处理后的key和value转换String
                .map((key,value)->{
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                });
    }
}

测试：

启动微服务，正常发送消息，可以正常接收到消息

kafkaStream处理实时流式计算

1 实时流式计算

1.1 概念

1.2 应用场景

1.3 技术方案选型

2 Kafka Stream

2.1 概述

2.2 Kafka Streams的关键概念

2.3 KStream&KTable

2.4 Kafka Stream入门案例编写

2.5 SpringBoot集成Kafka Stream

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