JavaWeb_LeadNews_Day6-Kafka

Kafka

概述

• 对比
  
• 选择
  
• 介绍
  
  • producer: 发布消息的对象称之为主题生产者 (Kafka topic producer)
  • topic: Kafka将消息分门别类，每一类的消息称之为一个主题 (Topic)
  • consumer:订阅消息并处理发布的消息的对象称之为主题消费者 (consumers)
  • broker:已发布的消息保存在一组服务器中，称之为Kafka集群，集群中的每一个服务器都是一个代理(Broker)。消费者可以订阅个或多个主题 (topic)，并从Broker拉数据，从而消费这些已发布的消息

安装配置

• 安装zookeeper

  // 下载zookeeper镜像
  docker pull zookeeper:3.4.14
  // 创建容器
  docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 zookeeper:3.4.14
  

• 安装kafka

  // 下载kafka镜像
  docker pull wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
  // 创建容器
  docker run -d --name kafka \
  --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.174.133 \
  --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.174.133:2181 \
  --env KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.174.133:9092 \
  --env KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
  --env KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx256M -Xms256M" \
  --net=host wurstmeister/kafka:2.12-2.3.1
  
  // 解释
  --net=host，直接使用容器宿主机的网络命名空间，即没有独立的网络环境。它使用宿主机的ip和端口(云主机会不好使)
  

kafka入门

• 依赖

  <dependency>
      <groupId>org.apache.kafka</groupId>
      <artifactId>kafka-clients</artifactId>
  </dependency>
  

• Producer

  public class ProducerQuickStart {
      public static void main(String[] args) {
          // 1. kafka链接配置信息
          Properties prop = new Properties();
          // 1.1 kafka链接地址
          prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.174.133:9092");
          // 1.2 key和value的序列化
          prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
          prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
          // 2. 创建kafka生产者对象
          KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(prop);
          // 3. 发送信息
          // 参数列表: topic, key, value
          ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("topic-first", "key1", "Hello Kafka!");
          producer.send(record);
          // 4. 关闭消息通道
          // 必须关闭, 否则消息发送bucg
          producer.close();
      }
  }
  

• Consumer

  public class ConsumerQuickStart {
      public static void main(String[] args) {
          // 1. kafka的配置信息
          Properties prop = new Properties();
          // 1.1 链接地址
          prop.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.174.133:9092");
          // 1.2 key和value的反序列化器
          prop.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
          prop.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
          // 1.3 设置消费者组
          prop.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");
          // 2. 创建消费者对象
          KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(prop);
          // 3. 订阅主题
          consumer.subscribe(Collections.singleton("topic-first"));
          // 4. 拉取信息
          while(true) {
              ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
              for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                  System.out.println(record.key());
                  System.out.println(record.value());
              }
          }
      }
  }
  

• 总结
  • 同一组只有一个消费者能够接收到消息, 如果需要所有消费者都能接收到消息, 需要消费者在不同的组

kafka高可用方案

• 集群
  

• 备份
  
  kafka定义了两类副本:

  • 领导者副本
  • 追随者副本

  数据在领导者副本存储后, 会同步到追随者副本
  
  同步方式
  leader失效后, 选择leader的原则

  1. 优先从ISR中选取, 因为ISR的数据和leader是同步的.
  2. ISR中的follower都不行了, 就从其他的follower中选取.
  3. 当所有的follower都失效了, 第一种是等待ISR中的follower活过来, 数据可靠, 但等待时间不确定, 第二种是等待任意follower活过来, 最快速度恢复可用性, 但数据不一定完整.

kafka详解

生产者同步异步发送消息

// 同步发送
RecordMetadata metadata = producer.send(record).get();
System.out.println(metadata.offset());

// 异步发送
producer.send(record, new Callback(){
    @Override
    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {
        if(e != null) {
            System.out.println("记录异常信息到日志表中");
        }
        System.out.println(recordMetadata.offset());
    }
});

生产者参数配置

• 消息确认

  确认机制	说明
  acks=0	生产者在成功写入消息之前不会等待任何来自服务器的响应,消息有丢失的风险，但是速度最快
  acks=1(默认值)	只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
  acks=all	只有当所有参与赋值的节点全部收到消息时，生产者才会收到一个来自服务器的成功响应

  prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all");
  

• 消息重传
  设置消息重传次数, 默认每次重试之间等待100ms

  prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
  

• 消息压缩
  默认情况, 消息发送不会压缩
  使用压缩可以降低网络传输开销和存储开销, 而这往往是向kafka发送消息的瓶颈所在

  压缩算法	说明
  snappy	占用较少的 CPU，却能提供较好的性能和相当可观的压缩比，如果看重性能和网络带宽，建议采用
  lz4	占用较少的 CPU，压缩和解压缩速度较快，压缩比也很客观
  gzip	占用较多的CPU，但会提供更高的压缩比，网络带宽有限，可以使用这种算法

  prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "snappy");
  

消费者同步异步提交偏移量

// 同步提交偏移量
consumer.commitSync();

// 异步提交偏移量
consumer.commitAsync(new OffsetCommitCallback(){
    @Override
    public void onComplete(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> map, Exception e) {
        if(e!=null){
            System.out.println("记录错误的提交偏移量"+map+", 异常信息为"+e);
        }
    }
});

// 同步异步提交
try {
    while(true) {
        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));
        for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
            System.out.println(record.key());
            System.out.println(record.value());
            System.out.println(record.partition());
            System.out.println(record.offset());
        }
        // 异步提交偏移量
        consumer.commitAsync();
    }
} catch (Exception e) {
    e.printStackTrace();
    System.out.println("记录错误的信息:"+e);
}finally {
    // 同步
    consumer.commitSync();
}

SpringBoot集成kafka

• 依赖

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

• 配置

  server:
    port: 9991
  spring:
    application:
      name: kafka-demo
    kafka:
      bootstrap-servers: 192.168.174.133:9092
      producer:
        retries: 10
        key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
        value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      consumer:
        group-id: ${spring.application.name}-test
        key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
        value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
  

• Producer

  @RestController
  public class HelloController {
  
      @Autowired
      private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
  
      @GetMapping("/hello")
      public String hello()
      {
          kafkaTemplate.send("itcast-topic", "黑马程序员");
          return "ok";
      }
  }
  

• Consumer

  @Component
  public class HelloListener {
  
      @KafkaListener(topics = "itcast-topic")
      public void onMessage(String message)
      {
          if(!StringUtils.isEmpty(message)){
              System.out.println(message);
          }
      }
  }
  

• 传递对象

  // Producer
  User user = new User();
  user.setName("tom");
  user.setAge(18);
  kafkaTemplate.send("itcast-topic", JSON.toJSONString(user));
  
  // Consumer
  System.out.println(JSON.parseObject(message, User.class));
  

自媒体文章上下架

实现思路

具体实现

• Producer

  public ResponseResult downOrUp(WmNewsDto dto) {
      // 1. 检验参数
      // 1.0 检查文章dto是否为空
      if(dto == null){
          return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, "不可缺少");
      }
      // 1.1 检查文章上架参数是否合法
      if(dto.getEnable() != 0 && dto.getEnabl!= 1){
          // 默认上架
          dto.setEnable((short) 1);
      }
      // 2. 查询文章
      WmNews news = getById(dto.getId());
      if(news == null){
          return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.DATA_NOT_EXIST, 存在");
      }
      // 3. 查询文章状态
      if(news.getStatus() != WmNews.StaPUBLISHED.getCode()){
          return ResponseResult.errorRe(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, 章不是发布状态, 不能上下架");
      }
      // 4. 上下架
      news.setEnable(dto.getEnable());
      updateById(new
      // 5. 发送消息, 通知article修改文章的配置
      if(news.getArticleId() != null){
          HashMap<String, Object> map = HashMap<>();
          map.put("articleId", news.getArtic());
          map.put("enable", news.getEnable());
          kafkaTemplate.(WmNewsMessageConstaWM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC, JtoJSONString(map));
  
      return ResponseResult.okRe(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);
  }
  

• Consumer

// Listener
@KafkaListener(topics = WmNewsMessageConstants.WM_NEWS_UP_OR_DOWN_TOPIC)
public void onMessage(String message)
{
    if(StringUtils.isNotBlank(message)){
        Map map = JSON.parseObject(message, Map.class);
        apArticleConfigService.updateByMap(map);
    }
}

// Service
public void updateByMap(Map map) {
    // 0 下架, 1 上架
    Object enable = map.get("enable");
    boolean isDown = true;
    if(enable.equals(1)){
        isDown = false;
    }
    // 修改文章
    update(Wrappers.<ApArticleConfig>lambdaUpdate().eq(ApArticleConfig::getArticleId, map.get("articleId")).
            set(ApArticleConfig::getIsDown, isDown));
}

来源

黑马程序员. 黑马头条

Gitee

https://gitee.com/yu-ba-ba-ba/leadnews文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-661665.html

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