SpringBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表-Toy模板网

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SpringBoot对接kafka,批量、并发、异步获取消息,并动态、批量插入库表

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一、背景

因业务发展需要，需要对接kafka，快速批量接收消息日志，避免消息日志累积过多，必须做到数据处理后，动态插入到库表(相同表结构，不同表名)下，并且还要支持批量事务提交,实现消息快速消费。(注意：源码文章最后有获取方式)

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二、核心代码

2.1、开启批量、并发消费

kafka:
    bootstrap-servers: 10.1.*.*:9092     #服务器的ip及端口，可以写多个，服务器之间用“：”间隔
    producer: #生产者配置 
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    consumer: #消费者配置
      #指定默认消费者group id --> 由于在kafka中，同一组中的consumer不会读取到同一个消息，依靠groud.id设置组名
      group-id: myGroup                 #设置消费者的组id default：Group
      enable-auto-commit: true  #设置自动提交offset
      auto-commit-interval: 2000  #默认值为5000
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      #值的反序列化方式
      value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      auto-offset-reset: latest
      max-poll-records: 2000  #批量一次最大拉取数据量 默认500
    listener:
      # poll-timeout: 1000
      type: batch  # 开启批量消费
      concurrency: 3  #指定listener 容器中的线程数，用于提高并发量
    properties:
      session:
        timeout:
          ms: 120000  #默认10000
        max:
          poll:
            interval:
              ms: 600000  #默认300000(5分钟)

说明：type: batch # 开启批量消费， max-poll-records: 2000，批量消费每次最多消费记录数。这里设置 max-poll-records是2000，并不是说如果没有达到2000条消息，我们就一直等待。而是说一次poll最多返回的记录数为2000。concurrency: 3 #指定listener 容器中的线程数，用于提高并发量。注意：并发量根据实际分区数决定，必须小于等于分区数，否则会有线程一直处于空闲状态。例如:设置concurrency为3，也就是将会启动3条线程进行监听，而要监听的topic有5个partition，意味着将有2条线程都是分配到2个partition，还有1条线程分配到1个partition。

2.2、多线程异步配置

具体配置参加前面文章：SpringBoot使用@Async实现多线程异步

注意：在启动类上需要加上注解@EnableAsync，开启异步。

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2.3、redis相关配置

1、yml相关配置：

spring:
  redis:
    # 地址
    host: 127.0.0.1
    # 端口，默认为6379
    port: 6379
    # 密码
    # 连接超时时间
    timeout: 10s
    lettuce:
      pool:
        # 连接池中的最小空闲连接
        min-idle: 0
        # 连接池中的最大空闲连接
        max-idle: 8
        # 连接池的最大数据库连接数
        max-active: 8
        # #连接池最大阻塞等待时间（使用负值表示没有限制）
        max-wait: -1ms

2、RedisConfig配置

package com.wonders.config;

import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonAutoDetect;
import com.fasterxml.jackson.annotation.PropertyAccessor;
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
import org.springframework.cache.annotation.CachingConfigurerSupport;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.Jackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;

/**
 * 〈自定义redis序列化方式〉
 * @author yangyalin
 * @create 2018/11/1
 * @since 1.0.0
 */
@Configuration
public class RedisConfig extends CachingConfigurerSupport {
    /**
     * @Author yangyalin
     * @Description redisTemplate序列化使用的jdkSerializeable, 存储二进制字节码（默认）, 所以自定义序列化类
     * 用于存储可视化内容
     * @Date 15:07 2018/11/1
     * @Param [redisConnectionFactory]
     * @return org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate<java.lang.Object,java.lang.Object>
     **/
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory){
        RedisTemplate<Object,Object> redisTemplate=new RedisTemplate();
        redisTemplate.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        //使用jackson2JsonRedisSerializer替换默认序列化
        Jackson2JsonRedisSerializer jackson2JsonRedisSerializer=new Jackson2JsonRedisSerializer(Object.class);
        ObjectMapper objectMapper=new ObjectMapper();
        objectMapper.setVisibility(PropertyAccessor.ALL, JsonAutoDetect.Visibility.ANY);
        objectMapper.enableDefaultTyping(ObjectMapper.DefaultTyping.NON_FINAL);
        jackson2JsonRedisSerializer.setObjectMapper(objectMapper);
        //设置key和value的序列化规则
        redisTemplate.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        redisTemplate.setValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashKeySerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.setHashValueSerializer(jackson2JsonRedisSerializer);
        redisTemplate.afterPropertiesSet();
        return redisTemplate;
    }
}

2.4、动态表名

    <!--插入到kafka日志临时表中-->
    <insert id="insertMsgInfoTemp" parameterType="com.wonders.entity.KafkaMsgConfig">
      INSERT INTO ${logTableName}("EVN_LOG_ID", "TABLE_NAME", "OPERATION", "PK_VALUE1", "PK_VALUE2",
           "PK_VALUE3", "PK_VALUE4", "PK_VALUE5", "TRANS_FLAG", "PKS", "BASE_CODE", "PLA_BRANCH_CODE",
           "CREATE_TIME","MSG_PRODUCE_TIME")
      VALUES (#{id,jdbcType=VARCHAR}, #{tableName,jdbcType=VARCHAR}, #{operation,jdbcType=VARCHAR},
            #{pk1,jdbcType=VARCHAR}, #{pk2,jdbcType=VARCHAR},#{pk3,jdbcType=VARCHAR},
            #{pk4,jdbcType=VARCHAR},#{pk5,jdbcType=VARCHAR}, 'Y',
            #{pks,jdbcType=VARCHAR}, #{baseCode,jdbcType=VARCHAR},
            #{plaBranchCode,jdbcType=VARCHAR},sysdate,#{msgProduceTime,jdbcType=VARCHAR})
    </insert>

说明：1、#{} ：会根据参数的类型进行处理，当传入String类型，则会为参数加上双引号(占位符);2、${} ：将参数取出不做任何处理，直接放入语句中，就是简单的字符串替换(替换符)。

2.5、sql批量提交

public void batchInsert(List<KafkaMsgInfo> kafkaMsgInfoList) throws Exception{
        //如果自动提交设置为true,将无法控制提交的条数，改为最后统一提交
        // 创建session实列
        SqlSessionFactory sqlSessionFactory = ApplicationContextUtils.getBean("sqlSessionFactory");
        // 开启批量处理模式 BATCH 、关闭自动提交事务 false
        SqlSession sqlSession = sqlSessionFactory.openSession(ExecutorType.BATCH,false);
        KafkaMsgConfigMapper KafkaMsgMapper = sqlSession.getMapper(KafkaMsgConfigMapper.class);
        int BATCH = 1000;
        for (int i = 0,size=kafkaMsgInfoList.size(); i < size; i++) {
            //循环插入 + 开启批处理模式
            KafkaMsgMapper.insertKafkaMsgInfo(kafkaMsgInfoList.get(i));
            if (i != 0 && i % BATCH == 0) {
                sqlSession .commit();
            }
        }
        // 一次性提交事务
        sqlSession.commit();
        // 关闭资源
        sqlSession.close();
    }

2.6、业务代码

 @KafkaListener(topics = {"${mykafka.topics:mytopic}"})
    public void myMQConsumer(List<String> msgList){
        log.info("接收到的消息条数size："+msgList.size());
        //计算程序耗时时间
        StopWatch stopWatch = new StopWatch();
        // 开始计时
        stopWatch.start();
        this.getKafkaMsgAndDel(msgList);  //2、接收kafka日志并解析
        stopWatch.stop();
        log.info("本次任务耗时(秒)：" + stopWatch.getLastTaskTimeMillis()/1000 + "s");
    }

三、测试结果

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