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Kafka Streams是一款开源、分布式和水平扩展的流处理平台,其在Apache Kafka之上进行构建,借助其高性能、可伸缩性和容错性,可以实现高效的流处理应用程序。
Kafka Streams的优势包括:
Kafka Streams主要用于以下应用场景:
在官网下载Kafka的二进制包,解压后即可使用。安装过程可以参考官方文档。
在Maven或Gradle项目的pom.xml或build.gradle文件中添加以下依赖即可安装Kafka Streams:
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>2.8.0</version>
</dependency>
构建Kafka集群可以使用Docker Compose等工具实现自动化部署。对于测试环境,可以使用单台机器构建一个多节点Kafka集群;对于生产环境,需要根据业务需求和QPS等指标确定集群规模。
Kafka Streams是一个Java API,它允许用户使用简单的Java函数对流式数据进行转换和处理。Kafka Streams主要包括以下API:
在Kafka Streams应用程序中,可以使用以下几种参数来配置应用程序的行为:
Topology是Kafka Streams应用程序中数据流的物理表示。它是由Processors和State Stores组成的拓扑结构。每个Processor表示一个数据流操作,而State Store表示一个具有本地状态的存储设备。Toplogy的构建可以使用StreamBuilder API进行操作。
Kafka Streams API提供了各种常见的数据处理操作,以便处理流数据。以下是一些基本的数据处理操作:
示例代码如下:
//定义并构建拓扑结构 StreamBuilder builder = new StreamBuilder(); KStream<String, String> textLines = builder.stream("TextLinesTopic"); KStream<String, String> wordCounts = textLines .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.split("\\W+"))) .groupBy((key, word) -> word) .count(); wordCounts.to("WordsWithCountsTopic", Produced.with(stringSerde, longSerde)); //进行map操作 KStream<String, String> upperCaseLines = textLines.map((key, value) -> KeyValue.pair(key, value.toUpperCase())); //进行filter操作 KStream<String, String> shortLines = textLines.filter((key, value) -> value.length() < 10); //进行reduceByKey操作 KTable<String, Long> wordCountTable = textLines.flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+"))) .groupBy((key, word) -> word) .count(Materialized.as("wordCountStore"));
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-stream-processing-application");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-stream-processing-application")
指定流处理应用的唯一标识符。props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092")
指定 Kafka 集群的开头地址。StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder()
创建 StreamsBuilder 实例,并用其构建 TOPOLOGY。final String inputTopic = "streams-input";
final String outputTopic = "streams-output";
KStream<String, String> inputStream = builder.stream(inputTopic);
KStream<String, String> outputStream = inputStream.mapValues(value -> value.toUpperCase());
outputStream.to(outputTopic);
builder.stream(inputTopic)
从名为 inputTopic
的主题中读取消息,返回类型为 KStream<String, String>
。inputStream.mapValues(value -> value.toUpperCase())
对 inputStream
中的每条消息进行处理并将结果写入 outputStream
。outputStream.to(outputTopic)
将 outputStream
中的所有消息写入名为 outputTopic
的主题。streams.start();
streams.start()
启动 Kafka Streams 实例,并开始处理消息。假设我们的后端服务正在每分钟以一个 JSON 对象形式向 Kafka 主题发出 HTTP 请求日志信息,其中数据格式为:
{
"timestamp" : "2019-01-02T13:54:34.123Z",
"method": "GET",
"endpoint": "http://localhost:8080/api/v1/users",
"status_code": 200,
"response_time': 23.4
}
现在我们需要实时地可视化用户请求日志,更新格式如下:
{
“time”: ”2019-01-02 14:30:22”,
“users”: [
{“Country”: “CA”, ”Count”: 60},
{“Country”: “US”, “Count”: 38},
{“Country”: “CN”, “Count”: 6},
]
}
使用 Kafka Streams 构建一个流处理应用来预处理请求日志条目。根据所需对日志进行聚合和转换(比如按国家进行分组和计数),并将结果写出到名为 Kafka 主题的输出主题中。最后,一旦流处理应用中有新输出条目写出,就可以从输出主题中读取并使用任何可用于可视化的工具进行消费。
假设我们正在使用 Kafka 主题从一个移动应用收集用户事件。每个事件都必须记录三个主要属性:事件发生的时间戳、时间戳对应的小时和用户类型。
{
"timestamp": 1517791088000,
"hour_of_day": 7,
"user_type": "bronze"
}
现在,我们需要实时地聚合这些事件以了解用户行为,例如每小时访问的总用户数和所有不同金属等级的用户数。
使用 Kafka Streams 构建一个流处理应用,该应用将源主题中的事件作为输入,并组合输出结果到目标主题中。
KStream<String, String> input stream = builder.stream("user_events");
KTable<Windowed<String>, Long> hourlyUserCounts = inputstream
.map((key, value) -> new KeyValue<>(parseTimestamp(value).toString("yyyyMMddHH"), value))
.groupByKey()
.count(TimeWindows.of(Duration.ofHours(1)));
KTable<Windowed<String>, Long> userCountsByType = inputstream
.groupByKey()
.count()
.groupBy((key, value) -> key.split(":")[0], Grouped.with(Serdes.String(), Serdes.Long()))
.reduce((v1, v2) -> v1 + v2);
hourlyUserCounts.toStream().to("hourly_user_counts", Produced.with(stringSerde, longSerde):
userCountsByType.toStream().to("user_counts_by_type", Produced.with(stringSerde, longSerde));
以上示例代码将接收到的用户事件数据(即 user_events
主题中的消息)转换成 yyyyMMddHH
为时间窗口的键,然后进行聚合计数。最终,以类似方式对所有用户进行计数并编写将其写出到另外两个主题的代码。
评估Kafka Streams应用的性能需要关注以下几个方面:
吞吐量是指Kafka Streams应用在单位时间内处理的消息数量。可以通过以下指标来评估吞吐量:
延迟是指Kafka Streams应用处理消息所需的时间。可以通过以下指标来评估延迟:
内存占用是指Kafka Streams应用使用的内存数量。可以通过以下指标来评估内存占用:
为了提高Kafka Streams应用的并行度和吞吐量,可以采用以下优化方式:
Kafka Streams应用使用线程池处理消息,可以通过增加线程池大小来提高并行度和吞吐量。
// 创建线程池,指定线程池大小为10
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
// 提交任务到线程池
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
executorService.submit(new Runnable() {
public void run() {
// 处理消息的逻辑
}
});
}
将topic划分成多个partition可以提高Kafka Streams应用的并行度和吞吐量。可以通过以下指令调整partition数量:
bin/kafka-topics.sh --zookeeper localhost:2181 --alter --topic mytopic --partitions 10
使用压缩算法可以减少Kafka Streams应用传输过程中的数据量,从而提高吞吐量和降低延迟。可以在Kafka Streams应用中配置压缩算法:
// 创建Streams配置对象
Properties streamsConfig = new Properties();
// 配置默认的压缩算法为gzip
streamsConfig.put(StreamsConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG, "gzip");
为了在Kafka Streams应用中实现数据压缩,可以使用Gzip压缩算法对消息进行压缩和解压缩:
import java.util.Base64; import java.util.zip.GZIPInputStream; import java.util.zip.GZIPOutputStream; public class GzipUtils { public static String compress(String str) { try { if (str == null || str.length() == 0) { return str; } else { ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); GZIPOutputStream gzip = new GZIPOutputStream(out); gzip.write(str.getBytes()); gzip.close(); byte[] compressed = out.toByteArray(); out.close(); return Base64.getEncoder().encodeToString(compressed); } } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } public static String uncompress(String str) { try { if (str == null || str.length() == 0) { return str; } else { byte[] compressed = Base64.getDecoder().decode(str); ByteArrayInputStream in = new ByteArrayInputStream(compressed); GZIPInputStream gzip = new GZIPInputStream(in); ByteArrayOutputStream out = new ByteArrayOutputStream(); byte[] buffer = new byte[4096]; int bytesRead = -1; while ((bytesRead = gzip.read(buffer)) > 0) { out.write(buffer, 0, bytesRead); } gzip.close(); in.close(); out.close(); return new String(out.toByteArray(), "UTF-8"); } } catch (IOException e) { throw new RuntimeException(e); } } }
使用示例:
// 压缩字符串
String compressedStr = GzipUtils.compress("hello world");
// 解压缩字符串
String uncompressedStr = GzipUtils.uncompress(compressedStr);
注释:以上代码实现了Gzip算法的压缩和解压缩功能。压缩时使用java.util.zip.GZIPOutputStream
对消息进行压缩,解压缩时使用java.util.zip.GZIPInputStream
对消息进行解压缩,并使用java.util.Base64
对压缩后的字节数组进行编码和解码。
Kafka Streams是一个分布式流处理框架,能够轻松地处理实时数据。在生产中应用Kafka Streams时,需要注意以下几个方面。
为了确保Kafka Streams在生产环境中的高可用性,我们需要将其部署在一个高可用性集群中。这意味着Kafka Streams需要有多个实例运行,即多个Kafka Streams应用程序实例。这些实例应该被分布在多个物理机或虚拟机上,以避免单点故障。
以下是一个基于Java的Kafka Streams高可用性集群部署示例:
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-kafka-streams-app");
properties.setProperty(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, properties);
streams.start();
在生产环境中,当Kafka Streams应用程序出现故障或异常时,我们需要及时得到通知并采取相应的措施。因此,对Kafka Streams进行监控是非常重要的。
例如,我们可以使用Kafka Streams提供的StreamsConfig.STATE_DIR_CONFIG
属性将状态存储在本地文件系统中,以便在发生错误时进行还原。此外,我们还可以使用一些开源监控工具,如Prometheus和Grafana,来监控Kafka Streams应用程序的运行状况,并发送报警信息。
以下是一个基于Java的Kafka Streams监控和报警示例:
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-kafka-streams-app");
properties.setProperty(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
properties.setProperty(StreamsConfig.STATE_DIR_CONFIG, "/tmp/kafka-streams");
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, properties);
streams.start();
// 使用Prometheus和Grafana进行监控并发送报警信息
MonitoringInterceptorUtils monitoringInterceptorUtils = new MonitoringInterceptorUtils();
monitoringInterceptorUtils.register(streams);
在生产环境中,我们需要对Kafka Streams应用程序的日志进行管理。如果我们不谨慎处理日志,那么将可能对性能产生负面影响,并导致无法排查问题。
为了管理Kafka Streams应用程序的日志,我们可以将其记录到文件或日志收集系统(如ELK或Graylog)中,以便更好地进行分析和调试。
以下是一个基于Java的Kafka Streams日志管理示例:
Properties properties = new Properties(); properties.setProperty(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-kafka-streams-app"); properties.setProperty(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); properties.setProperty(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName()); properties.setProperty(StreamsConfig.STATE_DIR_CONFIG, "/tmp/kafka-streams"); KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, properties); streams.start(); // 将日志记录到文件中 Appender fileAppender = RollingFileAppender.newBuilder() .setName("fileLogger") .setFileName("/tmp/kafka-streams.log") .build(); fileAppender.start(); LoggerContext context = (LoggerContext) LogManager.getContext(false); Configuration config = context.getConfiguration(); config.addAppender(fileAppender); AppenderRef ref = AppenderRef.createAppenderRef("fileLogger", null, null); AppenderRef[] refs = new AppenderRef[] {ref}; LoggerConfig loggerConfig = LoggerConfig.createLogger(false, Level.INFO, "my.kafkastreams", "true", refs, null, config, null); loggerConfig.addAppender(fileAppender, null, null); config.addLogger("my.kafkastreams", loggerConfig); context.updateLoggers();
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