Java Kafka分区发送及消费实战
目录
- 前言
- 业务场景
- 业务实现
- 不指定分区
- 指定分区
- topic分区初始化及配置
- 生产者分区发送方案
- 消费者
前言
Kafka是现在非常热门的分布式消息队列,常用于微服务间异步通信,业务解耦等场景。kafka的性能非常强大,但是单个微服务吞吐性能是有上限的,我们就会用到分布式微服务,多消费者多生产者进行数据处理,保证性能同时也能根据业务量进行横向拓展,对于同一个微服务的多个实例,输入输出的topic是同一个,这时候我们就可以利用Kafka分区消费来解决这个问题。
业务场景
我们开发的是一个物联网系统,大量设备接入到平台实时发送数据,有秒级数据和分钟级别数据等等,处理流程包含接入、处理、存储,这三个模块间就是使用kafka进行数据流转,数据处理模块中包含多个微服务,单条数据会经历多次处理,部分业务耗时较长,导致在高频率接收到数据时候单体服务无法达到吞吐平衡,于是对于这些服务进行了分布式部署,多个实例进行消费处理。
业务实现
不指定分区
我们在给kafka发送消息时候,如果不指定分区,是不需要手动创建topic的,发送时没有topic,kafka会自动创建一个分区为1的topic,如下:
@Service public class ProductService { @Autowired private KafkaTemplate kafkaTemplate; public void send(String msg, String topic) { kafkaTemplate.send(topic, msg); } }
指定分区
topic分区初始化及配置
指定分区发送时候,如果未配置topic分区数,指定>0的分区,会提示分区不存在,这时候我们就需要提前创建好topic及分区
手动创建,服务启动前,使用kafka tool手动创建topic 不推荐 x
自动创建,服务启动时,使用KafkaClient创建 推荐 √
/** * 初始化多分区的topic 基于springboot2 */ @Component public void TopicInitRunner implements ApplicationRunner { @Autowired private AdminClient adminClient; @Override public void run(ApplicationArguments args) throws Exception { // 通过配置文件读取自定义配置的topic名及分区数 省略... // Key topic V 分区数 Map<String, Integer> topicPartitionMap = new HashMap<>(); for (Map.Entry<String, Integer> e : topicPartitionMap.entrySet()) { createTopic(e.getKey(), e.getValue()); } } public void createTopic(String topic, int partition) { NewTopic newTopic = new NewTopic(topic, partition); adminClient.createTopics(Lists.newArrayList(newTopic)); } } /** * 配置类参考 基于springboot2 * 如果只进行普通的单消息发送 无需添加此配置到项目中 */ @Configuration public class KafkaConfig { @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}") private String servers; @Bean public AdminClient adminClient() { return AdminClient.create(kafkaAdmin().getConfig()); } @Bean public KafkaAdmin kafkaAdmin() { Map<String, Object> props = Maps.newHashMap(); props.put(AdminClientConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers); return new KafkaAdmin(props); } }
生产者分区发送方案
上面讲到如何初始化分区topic,这时候我们的kafka环境已经准备好了,我们先使用TopicInitRunner为我们创建一个名称为 partition-topic 分区数为三,现在讲一讲如何均匀的讲消息发送的每个分区上,如何保证多消费者实例是负载均衡的,具体方案如下:
- 1.因为每条消息都是设备上传的,都会有设备id,先给每个设备生成一个自增号,这样1000个设备,每个设备就会有0到999的自增号,放到缓存中,每次根据消息中的设备id获取到该设备的自增号
- 2.使用自增号对分区数进行取模操作,代码实现如下:
public class ProductService { /** * data为需要发送的数据 */ public void partitionSend(String topic, int partition, JSONObject data) { // 获取设备id String deviceId = data.getString("deviceId"); // 获取自增数 如果是新设备会创建一个并放入缓存中 int inc = getDeviceInc(deviceId); // 如果分区数为3 设备自增id为1 取模结果为1 就是发送到1分区 这样1000个设备就可以保证每个分区发送数据量是1000 / 3 int targetPartition = Math.floorMod(inc, partition); // 分区发送时候 需要指定一个唯一k 可以使用uuid或者百度提供的雪花算法获取id 字符串即可 kafkaTemplate.send(topic, partition, getUuid(), data.toJSONString()); } }
消费者
我们讲到消费者使用分布式部署,一个微服务有多个实例,我们只需要按照服务监听的topic分区数创建对应数目的服务实例即可,这样kafka就会自动分配对应分区的数据到每个实例。
我们采取批量消费,进一步提高服务吞吐性能,消费及配置代码如下,配置文件参考springbootkafka配置即可,主要设计kafka服务配置,消费及生产配置,比较核心的是
@Component public class DataListener { @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; /** * 站点报文监听消费 * * @param records */ @KafkaListener(topics = "partition-topic", containerFactory = "batchConsumerFactory") public void iotSiteHistoryMessageConsumer(List<ConsumerRecord<String, String>> records) { } /** * 消费者配置 */ @Bean public Map<String, Object> consumerConfigs() { Map<String, Object> props = Maps.newHashMap(); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers); props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, maxPollRecords); props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 120000); props.put(ConsumerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, 180000); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class); return props; } /** * 批量消费配置 */ @Bean public KafkaListenerContainerFactory batchConsumerFactory() { ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<Integer, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>(); factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs())); factory.setBatchListener(true); return factory; } }
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