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集成Kafka

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我们在前面已经介绍了JMS和AMQP,JMS是JavaEE的标准消息接口,Artemis是一个JMS实现产品,AMQP是跨语言的一个标准消息接口,RabbitMQ是一个AMQP实现产品。

Kafka也是一个消息服务器,它的特点一是快,二是有巨大的吞吐量,那么Kafka实现了什么标准消息接口呢?

Kafka没有实现任何标准的消息接口,它自己提供的API就是Kafka的接口。

哥没有实现任何标准,哥自己就是标准。

—— Kafka

Kafka本身是Scala编写的,运行在JVM之上。Producer和Consumer都通过Kafka的客户端使用网络来与之通信。从逻辑上讲,Kafka设计非常简单,它只有一种类似JMS的Topic的消息通道:

                              ┌──────────┐
                          ┌──>│Consumer-1│
                          │   └──────────┘
┌────────┐      ┌─────┐   │   ┌──────────┐
│Producer│─────>│Topic│───┼──>│Consumer-2│
└────────┘      └─────┘   │   └──────────┘
                          │   ┌──────────┐
                          └──>│Consumer-3│
                              └──────────┘

那么Kafka如何支持十万甚至百万的并发呢?答案是分区。Kafka的一个Topic可以有一个至多个Partition,并且可以分布到多台机器上:

            ┌ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ┐
             Topic
            │                   │
                ┌───────────┐        ┌──────────┐
            │┌─>│Partition-1│──┐│┌──>│Consumer-1│
             │  └───────────┘  │ │   └──────────┘
┌────────┐  ││  ┌───────────┐  │││   ┌──────────┐
│Producer│───┼─>│Partition-2│──┼─┼──>│Consumer-2│
└────────┘  ││  └───────────┘  │││   └──────────┘
             │  ┌───────────┐  │ │   ┌──────────┐
            │└─>│Partition-3│──┘│└──>│Consumer-3│
                └───────────┘        └──────────┘
            └ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ┘

Kafka只保证在一个Partition内部,消息是有序的,但是,存在多个Partition的情况下,Producer发送的3个消息会依次发送到Partition-1、Partition-2和Partition-3,Consumer从3个Partition接收的消息并不一定是Producer发送的顺序,因此,多个Partition只能保证接收消息大概率按发送时间有序,并不能保证完全按Producer发送的顺序。这一点在使用Kafka作为消息服务器时要特别注意,对发送顺序有严格要求的Topic只能有一个Partition。

Kafka的另一个特点是消息发送和接收都尽量使用批处理,一次处理几十甚至上百条消息,比一次一条效率要高很多。

最后要注意的是消息的持久性。Kafka总是将消息写入Partition对应的文件,消息保存多久取决于服务器的配置,可以按照时间删除(默认3天),也可以按照文件大小删除,因此,只要Consumer在离线期内的消息还没有被删除,再次上线仍然可以接收到完整的消息流。这一功能实际上是客户端自己实现的,客户端会存储它接收到的最后一个消息的offsetId,再次上线后按上次的offsetId查询。offsetId是Kafka标识某个Partion的每一条消息的递增整数,客户端通常将它存储在ZooKeeper中。

有了Kafka消息设计的基本概念,我们来看看如何在Spring Boot中使用Kafka。

安装Kafka

首先从Kafka官网下载最新版Kafaka,解压后在bin目录找到两个文件:

  • zookeeper-server-start.sh:启动ZooKeeper(已内置在Kafka中);
  • kafka-server-start.sh:启动Kafka。

先启动ZooKeeper:

$ ./zookeeper-server-start.sh ../config/zookeeper.properties 

再启动Kafka:

./kafka-server-start.sh ../config/server.properties

看到如下输出表示启动成功:

... INFO [KafkaServer id=0] started (kafka.server.KafkaServer)

如果要关闭Kafka和ZooKeeper,依次按Ctrl-C退出即可。注意这是在本地开发时使用Kafka的方式,线上Kafka服务推荐使用云服务厂商托管模式(AWS的MSK,阿里云的消息队列Kafka版)。

使用Kafka

在Spring Boot中使用Kafka,首先要引入依赖:

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

注意这个依赖是spring-kafka项目提供的。

然后,在application.yml中添加Kafka配置:

spring:
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer:
      auto-offset-reset: latest
      max-poll-records: 100
      max-partition-fetch-bytes: 1000000

除了bootstrap-servers必须指定外,consumer相关的配置项均为调优选项。例如,max-poll-records表示一次最多抓取100条消息。配置名称去哪里看?IDE里定义一个KafkaProperties.Consumer的变量:

KafkaProperties.Consumer c = null;

然后按住Ctrl查看源码即可。

发送消息

Spring Boot自动为我们创建一个KafkaTemplate用于发送消息。注意到这是一个泛型类,而默认配置总是使用String作为Kafka消息的类型,所以注入KafkaTemplate<String, String>即可:

@Component
public class MessagingService {
    @Autowired ObjectMapper objectMapper;

    @Autowired KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendRegistrationMessage(RegistrationMessage msg) throws IOException {
        send("topic_registration", msg);
    }

    public void sendLoginMessage(LoginMessage msg) throws IOException {
        send("topic_login", msg);
    }

    private void send(String topic, Object msg) throws IOException {
        ProducerRecord<String, String> pr = new ProducerRecord<>(topic, objectMapper.writeValueAsString(msg));
        pr.headers().add("type", msg.getClass().getName().getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        kafkaTemplate.send(pr);
    }
}

发送消息时,需指定Topic名称,消息正文。为了发送一个JavaBean,这里我们没有使用MessageConverter来转换JavaBean,而是直接把消息类型作为Header添加到消息中,Header名称为type,值为Class全名。消息正文是序列化的JSON。

接收消息

接收消息可以使用@KafkaListener注解:

@Component
public class TopicMessageListener {
    private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

    @Autowired
    ObjectMapper objectMapper;

    @KafkaListener(topics = "topic_registration", groupId = "group1")
    public void onRegistrationMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
        RegistrationMessage msg = objectMapper.readValue(message, getType(type));
        logger.info("received registration message: {}", msg);
    }

    @KafkaListener(topics = "topic_login", groupId = "group1")
    public void onLoginMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
        LoginMessage msg = objectMapper.readValue(message, getType(type));
        logger.info("received login message: {}", msg);
    }

    @KafkaListener(topics = "topic_login", groupId = "group2")
    public void processLoginMessage(@Payload String message, @Header("type") String type) throws Exception {
        LoginMessage msg = objectMapper.readValue(message, getType(type));
        logger.info("process login message: {}", msg);
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static <T> Class<T> getType(String type) {
        // TODO: use cache:
        try {
            return (Class<T>) Class.forName(type);
        } catch (ClassNotFoundException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }
}

在接收消息的方法中,使用@Payload表示传入的是消息正文,使用@Header可传入消息的指定Header,这里传入@Header("type"),就是我们发送消息时指定的Class全名。接收消息时,我们需要根据Class全名来反序列化获得JavaBean。

上述代码一共定义了3个Listener,其中有两个方法监听的是同一个Topic,但它们的Group ID不同。假设Producer发送的消息流是A、B、C、D,Group ID不同表示这是两个不同的Consumer,它们将分别收取完整的消息流,即各自均收到A、B、C、D。Group ID相同的多个Consumer实际上被视作一个Consumer,即如果有两个Group ID相同的Consumer,那么它们各自收到的很可能是A、C和B、D。

运行应用程序,注册新用户后,观察日志输出:

... c.i.learnjava.service.UserService        : try register by bob@example.com...
... c.i.learnjava.web.UserController         : user registered: bob@example.com
... c.i.l.service.TopicMessageListener       : received registration message: [RegistrationMessage: email=bob@example.com, name=Bob, timestamp=1594637517458]

用户登录后,观察日志输出:

... c.i.learnjava.service.UserService        : try login by bob@example.com...
... c.i.l.service.TopicMessageListener       : received login message: [LoginMessage: email=bob@example.com, name=Bob, success=true, timestamp=1594637523470]
... c.i.l.service.TopicMessageListener       : process login message: [LoginMessage: email=bob@example.com, name=Bob, success=true, timestamp=1594637523470]

因为Group ID不同,同一个消息被两个Consumer分别独立接收。如果把Group ID改为相同,那么同一个消息只会被两者之一接收。

有细心的童鞋可能会问,在Kafka中是如何创建Topic的?又如何指定某个Topic的分区数量?

实际上开发使用的Kafka默认允许自动创建Topic,创建Topic时默认的分区数量是2,可以通过server.properties修改默认分区数量。

在生产环境中通常会关闭自动创建功能,Topic需要由运维人员先创建好。和RabbitMQ相比,Kafka并不提供网页版管理后台,管理Topic需要使用命令行,比较繁琐,只有云服务商通常会提供更友好的管理后台。

练习

使用Kafka

小结

Spring Boot通过KafkaTemplate发送消息,通过@KafkaListener接收消息;

配置Consumer时,指定Group ID非常重要。


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