Redis+Hbase+RocketMQ 实际使用问题案例讲解

目录

• 需求
• 分析及确定方案
• 实现
• 部分代码
• 踩坑
• 总结

需求

• 将Hbase数据，解析后推送到RocketMQ。
• redis使用list数据类型，存储了需要推送的数据的RowKey及表名。

简单画个流程图就是：

分析及确定方案

Redis

• 明确list中元素结构{"rowkey":rowkey,"table":table}解析出rowkey；
• 一次取多个元素加快效率；取了之后放入重试队列，并删除原来的元素；
• 处理数据永远是重试队列里的，成功之后删除，失败就加上重试次数并重新放回；
• 明确从list中取值所使用的redis命令；
• 范围获取LRANGE；
• 范围删除（留下指定范围的数据）LTRIM；
• 判断list长度LLEN；
• 加入listRPUSH；删除LREM等等；
• 从Hbase获取数据失败和发送到mq失败都令重试次数加一；
• 每次碰到重试次数不为0的数据都休眠1s；
• 设置最大重试次数，达到限制后丢弃；
• 考虑客户redis部署方式，单机、主从、集群、哨兵等；
• 选择合适的客户端，Jedis、Redisson、Lettuce等；
• 编写不同的操作代码，也可以利用配置文件、环境变量、工厂模式等适配各种部署模式；

Hbase

• 基本理论知识学习（原来没接触过），rowkey是没条数据的主键，限定符是字段名，列族是多个限定名的集合等；
• 当时看这个觉得不错https://juejin.cn/post/6844903797655863309因为是不停读取数据、链接、Table不用close，可以缓存起来，没必要每次都创建；
• 确定批量获取数据方式为批量Get，没用scan；
• 了解解析方式，一些网上的解析试了之后会乱码，这边用的是它自带的CellUtil.clone相关方法；
• 考虑所有都没数据时休眠10s；

RocketMQ

• 有现成的发送代码，公司封装好的；
• 调整发送的速度、太快了服务端会吃不消（获取Hbase数据速度太快了，最开始没限制一会儿就入了百万数据），设置超时时间（默认3s）；
• 调整服务端的内存、线程数等参数；

实现

配置

#server configuration
server.port=8896
#log config
logging.file.path=./logs
#redis-standalone
redis.standalone.host=
redis.standalone.port=6379
redis.standalone.password=
redis.standalone.enable=true
#redis-cluster
redis.cluster.nodes=
redis.cluster.password=
redis.cluster.timeout=30000
redis.cluster.enable=false
# Zookeeper 集群地址，逗号分隔
hbase.zookeeper.quorum=
# Zookeeper 端口
hbase.zookeeper.property.clientPort=2181
# 消息目的rocketmq地址
rocketmq.server.host=
# 发送消息间隔时间，防止发送过快mq受不了
rocketmq.send.interval.millisec=10
# 每次从redis读取数据量限制。
data.access.redisDataSize=100
# 失败数据重试次数，超过的直接丢弃
data.access.retryNum=10
# 需要接入的表，需要发送到rocketmq的topic和在redis中的key的映射。xxx.xxx.xxx[topic]=redisKey
data.access.topicKeyMap[weibo_hbase]=data:sync:notice:suanzi:weibo:back
data.access.topicKeyMap[wechat_hbase]=data:sync:notice:suanzi:wechat:back

部分代码

获取配置，其余的直接@Value("${}")：

@Setter
@Getter
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "data.access")
public class AccessRedisMqConfig {

    /**
     * key:topic; value:redis的key
     */
    private Map<String, String> topicKeyMap = new HashMap<>();

    /**
     * 一次从redis中读取数据量限制
     */
    private long redisDataSize = 50;

    /**
     * 失败数据重试次数
     */
    private int retryNum = 10;

}

开启接入：

@Component
public class AdapterRunner implements ApplicationRunner {

    @Resource
    private DataAccessService dataAccessService;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) {
        System.out.println("项目已启动，开始接入数据到RocketMQ……");
        dataAccessService.accessData2Mq();
    }
}

其他代码其实也在分析里了。

踩坑

mq发送问题

org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingTooMuchRequestException: invokeAsync call timeout
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.invokeAsync(NettyRemotingClient.java:525)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessageAsync(MQClientAPIImpl.java:523)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.onExceptionImpl(MQClientAPIImpl.java:610)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.access$100(MQClientAPIImpl.java:167)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl$1.operationComplete(MQClientAPIImpl.java:572)
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.ResponseFuture.executeInvokeCallback(ResponseFuture.java:54)
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingAbstract$2.run(NettyRemotingAbstract.java:319)
	at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515)
	at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264)
	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128)
	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Wo

上面分析也说了，注意发送速度，有多少资源就接入多快。还有注意相关三个端口是否开放。

总结

程序很简单，主要涉及方案的是，获取redis的list数据时，是考虑效率，及加入重试策略，保证数据不丢失等。