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Apache Kafka-通过设置Consumer Group实现广播模式

2021-06-04 14:52:36 阅读：122 来源： 互联网

标签：Group com springframework Kafka org Apache import kafka consumer

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概述
Code
源码地址

概述

传统的消息传递模式有2种：队列( queue) 和（publish-subscribe）

queue模式：多个consumer从服务器中读取数据，消息只会到达一个consumer
publish-subscribe模式：消息会被广播给所有的consumer

Kafka基于这2种模式提供了一种consumer的抽象概念： consumer group

queue模式：所有的consumer都位于同一个consumer group 下。
publish-subscribe模式：所有的consumer都有着自己唯一的consumer group

在这里插入图片描述

说明：由2个broker组成的kafka集群，某个主题总共有4个partition(P0-P3)，分别位于不同的broker上。这个集群由2个Consumer Group消费， A有2个consumer instances ，B有4个。

通常一个topic会有几个consumer group，每个consumer group都是一个逻辑上的订阅者（ logicalsubscriber ）。每个consumer group由多个consumer instance组成，从而达到可扩展和容灾的功能。

广播模式的应用 ----> 应用里缓存了数据字典等配置表在内存中，可以通过 Kafka 广播消费，实现每个应用节点都消费消息，刷新本地内存的缓存。

Code

在这里插入图片描述

POM依赖

	<dependencies>
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
		</dependency>

		<!-- 引入 Spring-Kafka 依赖 -->
		<dependency>
			<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
			<artifactId>spring-kafka</artifactId>
		</dependency>

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
		<dependency>
			<groupId>junit</groupId>
			<artifactId>junit</artifactId>
			<scope>test</scope>
		</dependency>
	</dependencies>

配置文件

 spring:
  # Kafka 配置项，对应 KafkaProperties 配置类
  kafka:
    bootstrap-servers: 192.168.126.140:9092 # 指定 Kafka Broker 地址，可以设置多个，以逗号分隔
    # Kafka Producer 配置项
    producer:
      acks: 1 # 0-不应答。1-leader 应答。all-所有 leader 和 follower 应答。
      retries: 3 # 发送失败时，重试发送的次数
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer # 消息的 key 的序列化
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer # 消息的 value 的序列化

    # Kafka Consumer 配置项
    consumer:
      auto-offset-reset: latest # 在广播订阅下，一般情况下，无需消费历史的消息，而是从订阅的 Topic 的队列的尾部开始消费即可
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
      properties:
        spring:
          json:
            trusted:
              packages: com.artisan.springkafka.domain
    # Kafka Consumer Listener 监听器配置
    listener:
      missing-topics-fatal: false # 消费监听接口监听的主题不存在时，默认会报错。所以通过设置为 false ，解决报错

logging:
  level:
    org:
      springframework:
        kafka: ERROR # spring-kafka
      apache:
        kafka: ERROR # kafka

auto-offset-reset: latest 广播模式，一般情况下，无需消费历史的消息，从订阅的 Topic 的队列的尾部开始消费即可

生产者

 package com.artisan.springkafka.producer;

import com.artisan.springkafka.constants.TOPIC;
import com.artisan.springkafka.domain.MessageMock;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2021/2/17 22:25
 * @mark: show me the code , change the world
 */

@Component
public class ArtisanProducerMock {


    @Autowired
    private KafkaTemplate<Object,Object> kafkaTemplate ;


    /**
     * 异步发送
     * @return
     * @throws ExecutionException
     * @throws InterruptedException
     */
    public ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> sendMsgASync() throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 模拟发送的消息
        Integer id = new Random().nextInt(100);
        MessageMock messageMock = new MessageMock(id,"messageSendByAsync-" + id);
        // 异步发送消息
        ListenableFuture<SendResult<Object, Object>> result = kafkaTemplate.send(TOPIC.TOPIC, messageMock);
        return result ;

    }

}

消费者

 package com.artisan.springkafka.consumer;

import com.artisan.springkafka.domain.MessageMock;
import com.artisan.springkafka.constants.TOPIC;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author 小工匠
 * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2021/2/17 22:33
 * @mark: show me the code , change the world
 */

@Component
public class ArtisanCosumerMockDiffConsumeGroup {


    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());

    private static final String CONSUMER_GROUP_PREFIX = "MOCK-B" ;

    @KafkaListener(topics = TOPIC.TOPIC ,groupId = CONSUMER_GROUP_PREFIX + TOPIC.TOPIC +  "-" + "#{T(java.util.UUID).randomUUID()})")
    public void onMessage(MessageMock messageMock){
        logger.info("【接受到消息][线程:{} 消息内容：{}]", Thread.currentThread().getName(), messageMock);
    }

}

注意: groupId 通过 Spring EL 表达式，在每个消费者分组的名字上配合 UUID 生成其后缀。这样，就能保证每个项目启动的消费者分组不同，从而达到广播消费的目的。

单元测试

 package com.artisan.springkafka.produceTest;

import com.artisan.springkafka.SpringkafkaApplication;
import com.artisan.springkafka.producer.ArtisanProducerMock;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.test.context.junit4.SpringRunner;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFutureCallback;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author 小工匠
 * * @version 1.0
 * @description: TODO
 * @date 2021/2/17 22:40
 * @mark: show me the code , change the world
 */

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(classes = SpringkafkaApplication.class)
public class ProduceMockTest {

    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());


    @Autowired
    private ArtisanProducerMock artisanProducerMock;


    @Test
    public void testAsynSend() throws ExecutionException, InterruptedException {
        logger.info("开始发送 测试广播模式");

        artisanProducerMock.sendMsgASync().addCallback(new ListenableFutureCallback<SendResult<Object, Object>>() {
            @Override
            public void onFailure(Throwable throwable) {
                logger.info(" 发送异常{}]]", throwable);

            }
            @Override
            public void onSuccess(SendResult<Object, Object> objectObjectSendResult) {
                logger.info("回调结果 Result =  topic:[{}] , partition:[{}], offset:[{}]",
                        objectObjectSendResult.getRecordMetadata().topic(),
                        objectObjectSendResult.getRecordMetadata().partition(),
                        objectObjectSendResult.getRecordMetadata().offset());
            }
        });


        // 阻塞等待，保证消费
        new CountDownLatch(1).await();

    }

}

启动多次单元测试，观察消息的接受情况

测速结果

在这里插入图片描述

可以看到不消费组下的消费者（目前是一个消费组下一个消费者）均收到了这条消息，这就是广播模式

在这里插入图片描述

源码地址

https://github.com/yangshangwei/boot2/tree/master/springkafkaBroadCast

标签：Group,com,springframework,Kafka,org,Apache,import,kafka,consumer
来源： https://blog.51cto.com/u_15239532/2858256

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