mac启动rabbitmq_从0到1学习Flink—— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

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前言

之前有文章 《从0到1学习Flink》—— Flink 写入数据到 Kafka 写过 Flink 将处理后的数据后发到 Kafka 消息队列中去，当然我们常用的消息队列可不止这一种，还有 RocketMQ、RabbitMQ 等，刚好 Flink 也支持将数据写入到 RabbitMQ，所以今天我们就来写篇文章讲讲如何将 Flink 处理后的数据写入到 RabbitMQ。

前提准备

安装 RabbitMQ

这里我直接用 docker 命令安装吧，先把 docker 在 mac 上启动起来。

在命令行中执行下面的命令：

docker run -d  -p 15672:15672  -p  5672:5672  -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin --name rabbitmq rabbitmq:3-management

对这个命令不懂的童鞋可以看看我以前的文章：http://www.54tianzhisheng.cn/2018/01/26/SpringBoot-RabbitMQ/

登录用户名和密码分别是：admin / admin ，登录进去是这个样子就代表安装成功了：

依赖

pom.xml 中添加 Flink connector rabbitmq 的依赖如下：

<dependency>    <groupId>org.apache.flinkgroupId>    <artifactId>flink-connector-rabbitmq_${scala.binary.version}artifactId>    <version>${flink.version}version>dependency>

生产者

这里我们依旧自己写一个工具类一直的往 RabbitMQ 中的某个 queue 中发数据，然后由 Flink 去消费这些数据。

注意按照我的步骤来一步步操作，否则可能会出现一些错误！

RabbitMQProducerUtil.java

import com.rabbitmq.client.Channel;import com.rabbitmq.client.Connection;import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;public class RabbitMQProducerUtil {    public final static String QUEUE_NAME = "zhisheng";    public static void main(String[] args) throws Exception {        //创建连接工厂        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();        //设置RabbitMQ相关信息        factory.setHost("localhost");        factory.setUsername("admin");        factory.setPassword("admin");        factory.setPort(5672);        //创建一个新的连接        Connection connection = factory.newConnection();        //创建一个通道        Channel channel = connection.createChannel();        // 声明一个队列//        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);        //发送消息到队列中        String message = "Hello zhisheng";        //我们这里演示发送一千条数据        for (int i = 0; i 1000; i++) {            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (message + i).getBytes("UTF-8"));            System.out.println("Producer Send +'" + message + i);        }        //关闭通道和连接        channel.close();        connection.close();    }}

Flink 主程序

import com.zhisheng.common.utils.ExecutionEnvUtil;import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;import org.apache.flink.streaming.connectors.rabbitmq.RMQSource;import org.apache.flink.streaming.connectors.rabbitmq.common.RMQConnectionConfig;/** * 从 rabbitmq 读取数据 */public class Main {    public static void main(String[] args) throws Exception {        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();        ParameterTool parameterTool = ExecutionEnvUtil.PARAMETER_TOOL;        //这些配置建议可以放在配置文件中，然后通过 parameterTool 来获取对应的参数值        final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig                .Builder().setHost("localhost").setVirtualHost("/")                .setPort(5672).setUserName("admin").setPassword("admin")                .build();        DataStreamSource zhisheng = env.addSource(new RMQSource<>(connectionConfig,"zhisheng",true,new SimpleStringSchema()))                .setParallelism(1);        zhisheng.print();//如果想保证 exactly-once 或 at-least-once 需要把 checkpoint 开启//        env.enableCheckpointing(10000);        env.execute("flink learning connectors rabbitmq");    }}

运行 RabbitMQProducerUtil 类，再运行 Main 类！注意⚠️：

1、RMQConnectionConfig 中设置的用户名和密码要设置成 admin/admin，如果你换成是 guest/guest，其实是在 RabbitMQ 里面是没有这个用户名和密码的，所以就会报这个错误：

nested exception is com.rabbitmq.client.AuthenticationFailureException: ACCESS_REFUSED - Login was refused using authentication mechanism PLAIN. For details see the broker logfile.

不出意外的话应该你运行 RabbitMQProducerUtil 类后，立马两个运行的结果都会出来，速度还是很快的。

2、如果你在 RabbitMQProducerUtil 工具类中把注释的那行代码打开的话：

 // 声明一个队列//        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

就会出现这种错误：

Caused by: com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException: channel error; protocol method: #method(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'durable' for queue 'zhisheng' in vhost '/': received 'true' but current is 'false', class-id=50, method-id=10)

这是因为你打开那个注释的话，一旦你运行了该类就会创建一个叫做 zhisheng 的 Queue，当你再运行 Main 类中的时候，它又会创建这样一个叫 zhisheng 的 Queue，然后因为已经有同名的 Queue 了，所以就有了冲突，解决方法就是把那行代码注释就好了。

3、该 connector(连接器)中提供了 RMQSource 类去消费 RabbitMQ queue 中的消息和确认 checkpoints 上的消息，它提供了三种不一样的保证：

• Exactly-once(只消费一次): 前提条件有，1 是要开启 checkpoint，因为只有在 checkpoint 完成后，才会返回确认消息给 RabbitMQ(这时，消息才会在 RabbitMQ 队列中删除)；2 是要使用 Correlation ID，在将消息发往 RabbitMQ 时，必须在消息属性中设置 Correlation ID。数据源根据 Correlation ID 把从 checkpoint 恢复的数据进行去重；3 是数据源不能并行，这种限制主要是由于 RabbitMQ 将消息从单个队列分派给多个消费者。

• At-least-once(至少消费一次): 开启了 checkpoint，但未使用相 Correlation ID 或 数据源是并行的时候，那么就只能保证数据至少消费一次了

• No guarantees(无法保证): Flink 接收到数据就返回确认消息给 RabbitMQ

Sink 数据到 RabbitMQ

RabbitMQ 除了可以作为数据源，也可以当作下游，Flink 消费数据做了一些处理之后也能把数据发往 RabbitMQ，下面演示下 Flink 消费 Kafka 数据后写入到 RabbitMQ。

public class Main1 {    public static void main(String[] args) throws Exception {        final ParameterTool parameterTool = ExecutionEnvUtil.createParameterTool(args);        StreamExecutionEnvironment env = ExecutionEnvUtil.prepare(parameterTool);        DataStreamSource data = KafkaConfigUtil.buildSource(env);final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig                .Builder().setHost("localhost").setVirtualHost("/")                .setPort(5672).setUserName("admin").setPassword("admin")                .build();//注意，换一个新的 queue，否则也会报错        data.addSink(new RMQSink<>(connectionConfig, "zhisheng001", new MetricSchema()));        env.execute("flink learning connectors rabbitmq");    }}

是不是很简单？但是需要注意的是，要换一个之前不存在的 queue，否则是会报错的。

不出意外的话，你可以看到 RabbitMQ 的监控页面会出现新的一个 queue 出来，如下图：

总结

本文先把 RabbitMQ 作为数据源，写了个 Flink 消费 RabbitMQ 队列里面的数据进行打印出来，然后又写了个 Flink 消费 Kafka 数据后写入到 RabbitMQ 的例子！

本文原创地址是: http://www.54tianzhisheng.cn/2019/01/20/Flink-RabbitMQ-sink/ , 未经允许禁止转载。

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本文的项目代码在 https://github.com/zhisheng17/flink-learning/tree/master/flink-learning-connectors/flink-learning-connectors-rabbitmq

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