java-kafka安装以及使用案例

时间：2021-03-15 00:09:12 阅读：20 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

docker 安装kafka

1:kafka需要zookeeper管理，所以需要先安装zookeeper。下载docker pull wurstmeister/zookeeper:latest版本
1 安装docker zookeeper
docker pull wurstmeister/zookeeper
2. 启动镜像生成容器

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -v /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/zookeeper

1、查询kafaka镜像
docker search kafka
2、拉取镜像
docker pull wurstmeister/kafka

4：启动kafka镜像生成容器

docker run -d --name kafka -p 9092:9092 -e KAFKA_BROKER_ID=0 -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.155.56:2181/kafka -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.155.56:9092 -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -v /etc/localtime:/etc/localtime wurstmeister/kafka

-e KAFKA_BROKER_ID=0 在kafka集群中，每个kafka都有一个BROKER_ID来区分自己

-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.155.56:2181/kafka 配置zookeeper管理kafka的路径192.168.155.56:2181/kafka

-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.155.56:9092 把kafka的地址端口注册给zookeeper

-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 配置kafka的监听端口

-v /etc/localtime:/etc/localtime 容器时间同步虚拟机的时间

5：验证kafka是否可以使用

进入容器

docker exec -it kafka /bin/sh

进入路径：/opt/kafka_2.11-2.0.0/bin下

运行kafka生产者发送消息

./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic sun

发送消息

{"datas":[{"channel":"","metric":"temperature","producer":"ijinus","sn":"IJA0101-00002245","time":"1543207156000","value":"80"}],"ver":"1.0"}

重新打开一个终端运行kafka消费者接收消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic sun --from-beginning

查看zookeeper容器内，可以看到kafka注册信息

docker exec -it zookeeper /bin/sh

运行zkCli.sh进入zookeeper客户端

./zkCli.sh
ls / 可以查看zookeeper根节点下都挂了那些目录
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kafka实战应用&文章自动审核

今日目标

熟悉kafka的封装技巧

熟悉阿里审核图片和文本内容审核

完成自媒体文章审核代码

完成自媒体端发布文章发送消息

完成admin端接收消息并自动审核

1 kafka封装

1.1 功能需求

消息对于现代软件项目来说，占有很重要的地位；同时市场上也发展处ActiveMq、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ、Pulsar等众多优秀的框架；这些优秀的框架都由自身的特点和擅长的业务领域，在大数据领域中Kafka目前是使用较多的框架，Pulsar是一个后起之秀，目前处于一个快速发展的状态，有望能够成为下一代中间件的黑马。在本案例中我们选择使用Kafka作为内部消息通知的框架，以适应项目中大数据量的高吞吐、实时流计算等功能实现。

1.2 定义

1.2.1 约束定义

（1）Topic命名约束

Topic分为单类和混合类消息，不同类的消息命名约束如下：

单类：heima.topic.[自定义名称].sigle
混合类：heima.topic.[自定义名称].bus

1.3 实现设计

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KafkaProducerConfig自动配置Kafka消费者
KafkaConsumerConfig自动配置Kafka消费者
RetryErrorHandler实现消费者处理消息失败后重新发送到消息队列
KafkaMessage实现对发送的消息包装，提供重试次数、分类等信息
KafkaSender实现消息的统一发送入口功能
KafkaTopicConfig自动装载topic名称信息
KafkaListener提供自动注册消息消费监听接口类
KafkaListenerFactory提供启动时自动注册实现了KafkaListener的消息消费者

1.4 开发实现

1.4.1 配置文件

Kafka功能有独立的配置文件，放置在src\main\resources\kafka.properties，相关的值在maven_*.properties中配置。

#kafka config
kafka.hosts=localhost:9092
kafka.group=heima.${profiles.name}.${spring.application.name}

# 单消息通道，需要以sigle结尾
kafka.topic.admin-test=${kafka.topic.admin-test}

1.4.2 KafkaMessage

创建类com.heima.common.kafka.KafkaMessage。KafkaMessage是一个抽象类包含记录当前消息重发处理的次数retry、消息类型type、第一次创建消息的时间time信息。

/**
 * Kafka消息
 */
public abstract class KafkaMessage<T> {

    // 尝试次数
    @Getter
    int retry;
    // 生成时间
    @Getter
    long time = System.currentTimeMillis();
    // 消息类型
    String type;
    // 消息实体数据
    @Setter
    @Getter
    T data;
    public KafkaMessage(){}
    public KafkaMessage(T data){
        this.data = data;
    }

    public void addRetry(){
        this.retry++;
    }
    // 获取消息类型
    protected abstract String getType();
}

1.4.3 KafkaListener

创建类com.heima.common.kafka.KafkaListener。KafkaListener是一个接口，继承ConsumerAwareMessageListener（提供Consumer信息和自动提交offsets功能）接口。

topic方法用于返回监听器监听的topic名称
factory方法用于指定监听器容器的创建工厂
group方法用于指定监听器的groupid，目前没用

/**
 * 消息监听实现接口
 */
public interface KafkaListener<K,V> extends ConsumerAwareMessageListener<K,V> {

    String topic();

    default String factory(){
        return "defaultKafkaListenerContainerFactory";
    }

    default  String group(){ return "default";}

}

1.4.4 KafkaTopicConfig

创建类：com.heima.common.kafka.KafkaTopicConfig。KafkaTopicConfig用于自动装入kafka.properties文件中的kafka.topic.*信息

@Data
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix="kafka.topic")
@PropertySource("classpath:kafka.properties")
public class KafkaTopicConfig {
    String userLogin;
    String userLogout;
    String userRefresh;
    String userRegister;
    String hotArticle;
}

1.4.5 KafkaProducerConfig

创建类com.heima.common.kafka.KafkaProducerConfig。KafkaProducerConfig类是自动化配置类，定义了默认的Producer工厂，以及KafkaTemplate，并约束了消息的类型为String,大小不超过16M。

@Data
@Configuration
@EnableKafka
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
@PropertySource("classpath:kafka.properties")
public class KafkaProducerConfig {
    private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16* 1024 * 1024;
    private String hosts;

    @Autowired(required = false)
    private ProducerListener<String, String> producerListener;

    @Bean
    public DefaultKafkaProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, this.getHosts());
        props.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        props.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 5_000);
        props.put(ProducerConfig.BUFFER_MEMORY_CONFIG,3*MAX_MESSAGE_SIZE);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG,3*MAX_MESSAGE_SIZE);
        props.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "lz4");
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 256 * 1024);
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>( props);
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate(ProducerFactory producerFactory) {
        KafkaTemplate<String, String> t = new KafkaTemplate<>(producerFactory);
        if (this.producerListener != null) {
            t.setProducerListener(this.producerListener);
        }
        return t;
    }
}

1.4.6 KafkaSender

创建类com.heima.common.kafka.KafkaSender。KafkaSender类是所有发送消息的方法统一管理器，其实现通过kafkaTemplate发送。

@Component
public class KafkaSender {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSender.class);

    @Autowired
    KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
    @Autowired
    ObjectMapper mapper;
    @Autowired
    KafkaTopicConfig kafkaTopicConfig;

    /**
     * 发送一个消息
     * @param topic
     * @param key
     * @param message
     */
    public void sendMesssage(String topic,String key,KafkaMessage<?> message){
        try {
            this.kafkaTemplate.send(topic, key, mapper.writeValueAsString(message));
        }catch (Exception e){
            logger.error("send message to [{}] error:",topic,e);
        }
    }

    /**
     * 发送一个不包装的消息
     * 只能是内部使用，拒绝业务上使用
     * @param topic
     * @param key
     * @param message
     */
    public void sendMesssageNoWrap(String topic,String key,String message){
        try {
            this.kafkaTemplate.send(topic, key, message);
        }catch (Exception e){
            logger.error("send message to [{}] error:",topic,e);
        }
    }
}

1.4.7 RetryErrorHandler

创建类com.heima.common.kafka.RetryErrorHandler。RetryErrorHandler类用于在消费者解析消息出现错误时，重新放回消息到队列中，并设置超过一个小时或者超过10次处理错误的消息丢弃，避免消息无限滚动；然后这类消息可以通过日志搜索查找出数据补偿重试。

@Component
public class RetryErrorHandler extends LoggingErrorHandler {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RetryErrorHandler.class);
    private static  final  int RETRY_COUNT = 10;
    private static  final  int TIME_OUT = 3_600_000;//1个小时超时

    @Autowired
    KafkaSender sender;
    @Autowired
    ObjectMapper mapper;

    @Override
    public void handle(Exception thrownException, ConsumerRecord<?, ?> record) {
        super.handle(thrownException, record);
        if (record != null) {
            try{
                KafkaMessage<?> message = mapper.readValue((String)record.value(),KafkaMessage.class);
                message.addRetry();
                long time = System.currentTimeMillis()-message.getTime();
                if(message.getRetry()>RETRY_COUNT||time>TIME_OUT){
                    logger.info("超时或者尝试{}次后，抛弃消息[topic:{}][{}]",RETRY_COUNT,record.topic(),record.value());
                }else{
                    this.sender.sendMesssage(record.topic(),(String)record.key(),message);
                    logger.info("处理失败重新回滚到队列[retry:{}][topic:{}][key:{}]",message.getRetry(),record.topic(),record.key());
                }
            }catch (Exception e){
                sender.sendMesssageNoWrap(record.topic(),(String) record.key(),(String) record.value());
            }

        }
    }

}

1.4.8 KafkaProducerConfig

创建类com.heima.common.kafka.KafkaProducerConfig。KafkaProducerConfig主要配置消费者监听器，配置重试器、错误处理器等信息，同时设置group消费者。

@Data
@Configuration
@EnableKafka
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
@PropertySource("classpath:kafka.properties")
public class KafkaConsumerConfig {
    private static final int CONCURRENCY = 8;
    public final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaConsumerConfig.class);

    String hosts;
    String group;


    @Bean("defaultKafkaListenerContainerFactory")
    public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory(RetryErrorHandler retryErrorHandler) {
        ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
        factory.setRetryTemplate(this.buildRetryTemplate());
        factory.setErrorHandler(retryErrorHandler);
        factory.getContainerProperties().setAckOnError(false);
        factory.setConsumerFactory(new DefaultKafkaConsumerFactory<>(buildComsumerConfig()));
        factory.setConcurrency(KafkaConsumerConfig.CONCURRENCY);
        return factory;
    }

    protected Map<String, Object> buildComsumerConfig() {
        Map<String, Object> propsMap = new HashMap<>();
        propsMap.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, this.getHosts());
        propsMap.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);
        propsMap.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG,StringDeserializer.class);
        propsMap.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, this.group);
        propsMap.put(ConsumerConfig.MAX_PARTITION_FETCH_BYTES_CONFIG,8 * 1024 * 1024);
        propsMap.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 90_000);
        return propsMap;
    }

    private RetryTemplate buildRetryTemplate() {
        RetryTemplate t = new RetryTemplate();
        ExponentialBackOffPolicy backOff = new ExponentialRandomBackOffPolicy();
        backOff.setInitialInterval(1000L);
        t.setBackOffPolicy(backOff);
        t.setRetryPolicy(new SimpleRetryPolicy(5));
        t.registerListener(new RetryListenerSupport() {
            @Override
            public <T, E extends Throwable> void onError(RetryContext context,
                                                         RetryCallback<T, E> callback, Throwable throwable) {
                KafkaConsumerConfig.LOGGER.warn("Retry processing Kafka message "
                        + context.getRetryCount() + " times", throwable);
            }
        });
        return t;
    }

}

1.4.9 KafkaListenerFactory

创建类com.heima.common.kafka.KafkaListenerFactory。KafkaListenerFactory类实现在构造之后扫描实现了的KafkaListener接口的Bean，并自动注册成消费者监听器。

@Component
public class KafkaListenerFactory implements InitializingBean {

    Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaListenerFactory.class);

    @Autowired
    DefaultListableBeanFactory defaultListableBeanFactory;

    @Override
    public void afterPropertiesSet() {
        Map<String,KafkaListener> map = defaultListableBeanFactory.getBeansOfType(KafkaListener.class);
        for (String key : map.keySet()) {
            KafkaListener k = map.get(key);
            AbstractKafkaListenerContainerFactory factory = (AbstractKafkaListenerContainerFactory)defaultListableBeanFactory.getBean(k.factory());
            AbstractMessageListenerContainer container = factory.createContainer(k.topic());
            container.setupMessageListener(k);
            String beanName = k.getClass().getSimpleName()+"AutoListener" ;
            defaultListableBeanFactory.registerSingleton(beanName,container);
            logger.info("add auto listener [{}]",beanName);
        }
    }
}

1.4.10 MessagesRegister

/**
 * 扫描所有的kafkamessage类
 */
@Log4j2
@Component
public class MessagesRegister implements InitializingBean {

    Map<String,Class> messages = Maps.newConcurrentMap();

    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        Reflections reflections = new Reflections("com.heima");
        Set<Class<? extends KafkaMessage>> ms = reflections.getSubTypesOf(KafkaMessage.class);
        if(ms!=null){
            ms.forEach(cla->{
                try {
                    Constructor<?>[] cs = cla.getConstructors();
                    KafkaMessage mess = null;
                    if (cs != null && cs.length > 0) {
                        Class[] temp = cs[0].getParameterTypes();
                        Object[] parms = new Object[temp.length];
                        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
                            if(temp[i].isPrimitive()){
                                if(temp[i].getName().contains("boolean")){
                                    parms[i]=false;
                                }else {
                                    parms[i] = 0;
                                }
                            }else{
                                parms[i]=null;
                            }
                        }
                        mess = (KafkaMessage) cs[0].newInstance(parms);
                    } else {
                        mess = (KafkaMessage) cla.newInstance();
                    }
                    String type = mess.getType();
                    messages.put(type,cla);
                }catch (Exception e){
                    System.out.println(cla+"====================:"+cla.getConstructors()[0].getParameterCount());
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
        log.info("=================================================");
        log.info("scan kafka message resultt[{}]",messages);
        log.info("=================================================");
    }

    /**
     * 通过消息的类型名称，查找对应的class定义
     * @param type
     * @return
     */
    public Class<? extends KafkaMessage> findClassByType(String type){
        return this.messages.get(type);
    }

}

1.5 消息生产者

@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class KafkaTest {

    @Autowired
    KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    @Test
    public void test(){
        try {
            this.kafkaTemplate.send("topic.test", "123key","123value");
            System.out.println("=================================");
            Thread.sleep(500000);// 休眠等待消费者接收消息
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

1.6 消息消费者

@Component
public class TestKafkaListener implements KafkaListener<String,String> {
    @Override
    public String topic () {
        return "topic.test";
    }
    @Override
    public void onMessage (ConsumerRecord< String, String > data, Consumer< ?, ?> consumer){
        System.out.println("===========receive test message:" + data);
    }
}

java-kafka安装以及使用案例

原文：https://www.cnblogs.com/jianjunliu/p/14532806.html

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