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【天衍系列 05】Flink集成KafkaSink组件：实现流式数据的可靠传输 & 高效协同

文章目录

01 KafkaSink 版本&导言

Flink版本：

本文主要是基于Flink1.14.4 版本

导言：

Apache Flink 作为流式处理领域的先锋，为实时数据处理提供了强大而灵活的解决方案。其中，KafkaSink 是 Flink 生态系统中的关键组件之一，扮演着将 Flink 处理的数据可靠地发送到 Kafka 主题的角色。本文将深入探讨 KafkaSink 的工作原理、配置和最佳实践，帮助读者全面掌握在 Flink 中使用 KafkaSink 的技巧和方法。

02 KafkaSink 基本概念

KafkaSink 是 Apache Flink 提供的用于将流式数据发送到 Kafka 的连接器。它允许 Flink 应用程序将经过处理的数据以高效和可靠的方式传输到 Kafka 主题，从而实现流处理与消息队列的无缝集成。

特性和优势：

  1. Exactly-Once 语义： KafkaSink 提供 Exactly-Once 语义，确保数据不会丢失，也不会重复写入 Kafka 主题。这是通过 Flink 提供的端到端一致性保障的一部分。
  2. 高性能： KafkaSink 被设计为高性能的组件，能够处理大规模的数据流，并以低延迟将数据发送到 Kafka。其底层使用 Kafka 生产者 API，充分利用 Kafka 的并发性和批量处理能力。
  3. 配置灵活： 用户可以通过配置参数定制 KafkaSink 的行为，包括 Kafka 服务器地址、主题名称、生产者配置等。这种灵活性使得 KafkaSink 可以适应不同场景和需求。
  4. Exactly-Once Sink Semantics： KafkaSink 通过 Kafka 生产者的事务支持，确保在发生故障时能够保持数据的一致性，即使在 Flink 任务重新启动后也能继续从上次中断的地方进行。

03 KafkaSink 工作原理

KafkaSink是Apache Flink中用于将流式数据写入Apache Kafka的关键组件。其工作原理涉及几个主要步骤，同时我将介绍一些源码片段以解释其内部实现。

1.初始化连接

用户需要配置Kafka连接属性，包括Kafka服务器地址、序列化器等。在Flink中，这通常通过创建Properties对象来完成。

 // 创建KafksSink配置
 Properties properties = new Properties();
 properties.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
 properties.setProperty(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, "0");
 properties.setProperty(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, "10000");

2.定义序列化模式

KafkaRecordSerializationSchema

是 Apache Flink 中用于将数据流转换为 Kafka 记录（record）的序列化模式（Serialization Schema）。它允许将 Flink 数据流中的元素转换为 Kafka 生产者记录，并定义了如何序列化元素的逻辑。

在 Flink 中，当你想要将数据发送到 Kafka 主题，需要一个序列化模式来将 Flink 数据流中的元素序列化为 Kafka 记录。而 

KafkaRecordSerializationSchema

就是为此目的而设计的。

// 序列化模式
KafkaRecordSerializationSchema<String> recordSerializer = KafkaRecordSerializationSchema.builder()
        //设置对哪个主题进行序列化
        .setTopic("topic_a")
        //设置数据值序列化方式
        .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
        //设置数据key序列化方式
        .setKeySerializationSchema(new SimpleStringSchema())
        .build();

3.创建KafkaSink算子

使用Flink提供的

KafkaSink

类创建一个Kafka生产者实例。以下是简化的源码片段，展示了如何创建实例：

注意：如果传递保证选择Exactly Once (精确一次)，需要设置 客户端的超时时间 ，否则会报错

Caused by: org.apache.kafka.common.KafkaException: Unexpected error in InitProducerIdResponse; The transaction timeout is larger than the maximum value allowed by the broker (as configured by transaction.max.timeout.ms)，需要设置 transaction.timeout.ms 小于15分钟，后续会专门出一篇关于这个传递保证的博客讲述。

// 创建KafkaSink算子
KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
        //设置kafka各种参数
        .setKafkaProducerConfig(properties)
        //设置序列化模式
        .setRecordSerializer(recordSerializer)
        //设置传递保证
        //At Most Once (至多一次)： 系统保证消息要么被成功传递一次，要么根本不被传递。这种保证意味着消息可能会丢失，但不会被传递多
        //At Least Once (至少一次)： 系统保证消息至少会被传递一次，但可能会导致消息的重复传递。这种保证确保了消息的不丢失，但应用
        //Exactly Once (精确一次)： 系统保证消息会被确切地传递一次，而没有任何重复。这是最高级别的传递保证，确保消息不会丢失且不会
        .setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
        //设置集群地址
        .setBootstrapServers("127.0.0.1:9092")
        //设置事务前缀
        .setTransactionalIdPrefix("flink_")
        .build();

4.创建数据源

创建数据源，每隔1000ms下发一笔数据

// 生成一个数据流
SourceFunction<String> sourceFunction = new SourceFunction<String>() {
    @Override
    public void run(SourceContext<String> sourceContext) throws Exception {
        while (true) {
            String id = UUID.randomUUID().toString();
            sourceContext.collect( id);
            logger.info("正在下发数据:{}",id);
            Thread.sleep(1000);
        }
    }
    @Override
    public void cancel() {
    }
    
// 创建数据源
DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction).setParallelism(1);

5.将数据流添加到KafkaSink

在Flink应用程序中，通过

addSink()

方法将要写入Kafka主题数据流添加到KafkaSink，以下是一个简化的示例：

// 数据流数据通过KafkaSink算子写入kafka
dataStreamSource.sinkTo(kafkaSink).setParallelism(1);

// 执行任务
env.execute("KafkaSinkStreamJobDemo");

6.内部工作机制

KafkaSink会将接收到的数据流分区为若干个并行的数据流，每个并行数据流由一个Kafka生产者实例负责向Kafka主题写入数据。这样可以提高写入的吞吐量和并行度。

以下是源码中的一部分，展示了KafkaSink是如何将数据发送到Kafka的：

@Override
public void invoke(IN value, Context context) throws Exception {
    // 将数据发送到Kafka主题
    producer.send(new ProducerRecord<>(topic, value.toString()));
}

KafkaSink的源码相对复杂，涉及到与Kafka的交互、并行处理、容错等方面的实现。

总的来说，KafkaSink通过整合Flink和Kafka的功能，提供了一种高效、可靠的方式将流式数据写入Kafka主题，适用于各种实时数据处理场景。

04 KafkaSink参数配置

需要根据具体的安全需求和环境配置 Kafka 的安全性参数。建议查阅最新版本的 Kafka 文档以获取详细的安全配置指南：https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs

在 Apache Flink 中，

ProducerConfig

是用于配置 Kafka 生产者的类，它是 Kafka 客户端库中的一部分。下面是一些常见的配置选项及其解释：

bootstrap.servers

集群的地址列表，用于初始化连接。生产者会从这些服务器中选择一个 broker 进行连接。

public static final String BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG = "bootstrap.servers";

metadata.max.age.ms

元数据的最大缓存时间。在此时间内，生产者将重复使用已经获取的元数据，而不会向服务器发送新的元数据请求

public static final String METADATA_MAX_AGE_CONFIG = "metadata.max.age.ms";

batch.size

控制批量发送到 Kafka 的消息大小。当消息积累到一定大小时，生产者会将它们一起发送到 Kafka 以提高效率

public static final String BATCH_SIZE_CONFIG = "batch.size";

acks

消息确认机制，控制生产者收到确认的方式。可以是“all”（所有副本都确认），“1”（至少一个副本确认）或“0”（不需要确认）

public static final String ACKS_CONFIG = "acks";

linger.ms

生产者在发送批量消息前等待的时间，以使更多的消息聚合成一个批次。默认是0，表示立即发送

public static final String LINGER_MS_CONFIG = "linger.ms";

request.timeout.ms

发送请求到 Kafka 服务器的超时时间

public static final String REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG = "request.timeout.ms";

delivery.timeout.ms

这个参数在 Kafka 生产者的配置中是存在的，它表示生产者在发送消息后等待生产者确认的最大时间。如果在这段时间内没有收到确认，生产者将重试发送消息或者抛出异常，具体取决于 retries 参数的配置

public static final String DELIVERY_TIMEOUT_MS_CONFIG = "delivery.timeout.ms";

client.id

用于区分不同生产者实例的客户端 ID

public static final String CLIENT_ID_CONFIG = "client.id";

send.buffer.bytes

Kafka 消费者用于网络 socket 发送数据的缓冲区大小

public static final String SEND_BUFFER_CONFIG = "send.buffer.bytes";

receive.buffer.bytes

Kafka 消费者用于网络 socket 接收数据的缓冲区大小

public static final String RECEIVE_BUFFER_CONFIG = "receive.buffer.bytes";

max.request.size

单个请求发送的最大字节数

public static final String MAX_REQUEST_SIZE_CONFIG = "max.request.size";

reconnect.backoff.ms

用于控制在与 Kafka 服务器连接断开后重新连接的时间间隔。具体来说，它定义了在发起重新连接尝试之间等待的时间量，以毫秒为单位。如果连接失败，生产者将在此时间间隔之后尝试重新连接到 Kafka 服务器

public static final String RECONNECT_BACKOFF_MS_CONFIG = "reconnect.backoff.ms";

reconnect.backoff.max.ms

用于控制重新连接的最大退避时间。具体来说，它定义了在发起重新连接尝试之间等待的最长时间量，以毫秒为单位。如果连接失败，生产者将在此时间间隔之后尝试重新连接到 Kafka 服务器

public static final String RECONNECT_BACKOFF_MAX_MS_CONFIG = "reconnect.backoff.max.ms";

max.block.ms

当 Kafka 队列已满时，生产者将阻塞的最长时间（毫秒），超时后会抛出异常

public static final String MAX_BLOCK_MS_CONFIG = "max.block.ms";

buffer.memory

生产者用于缓冲等待发送到服务器的消息的内存大小。默认是33554432字节（32MB）

public static final String BUFFER_MEMORY_CONFIG = "buffer.memory";

retries

生产者发送失败后的重试次数。默认是0，表示不重试

public static final String RETRIES_CONFIG = "retries";

key.serializer

用于序列化消息键的序列化器类。通常是指实现了Serializer接口的类的全限定名

public static final String KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG = "key.serializer";

value.serializer

用于序列化消息值的序列化器类

public static final String VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG = "value.serializer";

connections.max.idle.ms

客户端与服务器保持空闲连接的最长时间（毫秒）。默认值为 540000（即 9 分钟）。例如：

"900000"

表示客户端与服务器保持空闲连接的最长时间为 15 分钟

public static final String CONNECTIONS_MAX_IDLE_MS_CONFIG = "connections.max.idle.ms";

partitioner.class

用于指定消息将被发送到哪个分区的算法，即分区器的实现类。Kafka 中的主题（topic）通常被划分为多个分区，每个分区都包含有序的消息序列。分区器决定了生产者发送的消息应该被分配到哪个分区中。

通过配置 

partitioner.class

，用户可以自定义分区算法，以满足特定的业务需求。Kafka 提供了默认的分区器，也允许用户根据自己的逻辑实现自定义的分区器。

例如，以下是配置 

partitioner.class

的示例：

partitioner.class=com.example.CustomPartitioner

在这个示例中，

com.example.CustomPartitioner

是用户自定义的分区器类的全限定名。该类必须实现 Kafka 提供的 

org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner

接口，该接口定义了确定消息应该被发送到哪个分区的方法。

自定义分区器可以根据消息的内容、键（如果有）、以及其他上下文信息，灵活地决定消息应该被发送到哪个分区。这样的自定义分区策略可以帮助实现一些特定的业务逻辑，例如确保相关的消息被发送到相同的分区，以提高消费的局部性。

在没有显式配置 

partitioner.class

的情况下，Kafka 使用默认的分区器，该分区器根据消息的键（如果有）或者采用轮询的方式将消息平均分配到所有分区。

public static final String PARTITIONER_CLASS_CONFIG = "partitioner.class";

interceptor.classes

用于指定一组拦截器类。拦截器类是实现 Kafka 接口 

org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor

或者 

org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerInterceptor

的类，用于在生产者或消费者发送或接收消息之前或之后对消息进行处理。

拦截器允许用户对消息进行自定义的预处理或后处理。这些操作可以包括但不限于：

  1. 对消息进行加工、转换、过滤。
  2. 在消息发送或接收之前或之后记录日志。
  3. 对消息的时间戳或键进行修改。

通过配置 

interceptor.classes

参数，可以指定一组拦截器类，并且它们将按顺序应用于每个消息。这样的拦截器链使得在消息处理过程中可以执行多个不同的操作。

例如，以下是配置 

interceptor.classes

的示例：

interceptor.classes=com.example.MyProducerInterceptor, com.example.MyConsumerInterceptor

在这个示例中，

com.example.MyProducerInterceptor

和 

com.example.MyConsumerInterceptor

是用户定义的拦截器类的全限定名。这两个类必须分别实现 Kafka 提供的 

org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor

和 

org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerInterceptor

接口。

需要注意的是，拦截器类的顺序很重要。拦截器将按照它们在 

interceptor.classes

参数中声明的顺序依次应用于每个消息。如果需要确保拦截器按照特定的顺序应用，可以通过配置参数来指定顺序。

拦截器提供了一种灵活的方式来实现特定的消息处理逻辑，同时也允许用户对消息进行监控和记录。

public static final String INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG = "interceptor.classes";

enable.idempotence

public static final String ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG = "enable.idempotence";

transaction.timeout.ms

public static final String TRANSACTION_TIMEOUT_CONFIG = "transaction.timeout.ms";

transactional.id

用于启用生产者的幂等性。幂等性是指对于同一个生产者实例，无论消息发送多少次，最终只会产生一条副本（实际上是一个幂等序列）的性质。这可以防止由于网络错误、重试或者生产者重新启动等情况导致的重复消息。

启用生产者的幂等性可以通过设置 

enable.idempotence

参数为 

true

来实现。例如：

enable.idempotence=true

启用幂等性会自动设置一些与幂等性相关的配置，例如：

  • acks 配置将被设置为 “all”，确保所有的 ISR（In-Sync Replicas）都已经接收到消息。
  • max.in.flight.requests.per.connection 将被设置为 1，以确保在一个连接上只有一个未确认的请求。

幂等性对于确保消息传递的精确一次语义非常重要。在启用幂等性的情况下，生产者会为每条消息分配一个唯一的序列号，以便在重试发生时 Broker 能够正确地识别并去重重复的消息。

需要注意的是，启用幂等性会对性能产生一些开销，因为它引入了额外的序列号和一些额外的网络开销。在生产环境中，需要仔细评估幂等性对性能的影响，并根据实际需求权衡性能和可靠性。

public static final String TRANSACTIONAL_ID_CONFIG = "transactional.id";

security.providers

参数已经被 Kafka 移除了。在较早的 Kafka 版本中，这个参数可能被用于指定安全性相关的提供者。然而，从 Kafka 2.0 开始，Kafka 已经采用了基于 JAAS（Java Authentication and Authorization Service）的身份验证和授权机制，这个参数不再被使用。

现在，Kafka 的安全性配置主要包括以下几个方面：

  1. 身份验证机制（Authentication Mechanisms）：Kafka 支持多种身份验证机制，如SSL/TLS、SASL（Simple Authentication and Security Layer）、OAuth等。通过配置 security.protocol 参数选择所需的身份验证机制。
  2. 授权机制（Authorization Mechanisms）：Kafka 使用 ACL（Access Control Lists）来控制对主题和分区的访问权限。可以通过配置 authorizer.class.name 参数选择 ACL 的实现类。
  3. 加密通信（Encryption）：可以通过配置 SSL/TLS 来对 Kafka 通信进行加密，以保护数据在传输过程中的安全性。
  4. 客户端配置（Client Configuration）：客户端需要根据服务端的安全配置进行相应的配置，如设置 SSL/TLS 的信任证书、SASL 的认证信息等。

需要根据具体的安全需求和环境配置 Kafka 的安全性参数。建议查阅最新版本的 Kafka 文档以获取详细的安全配置指南。

public static final String SECURITY_PROVIDERS_CONFIG = "security.providers";

retry.backoff.ms

用于定义在发生可重试的发送错误后，生产者在进行重试之前等待的时间间隔，以毫秒为单位。

当生产者发送消息到 Kafka 时，可能会遇到一些可重试的错误，例如网络问题、Kafka 服务器繁忙等。retry.backoff.ms 允许在出现这些可重试错误后等待一段时间，然后再次尝试发送消息，以避免频繁的重试。这样的设计有助于在短时间内解决暂时性的问题，而不至于对 Kafka 服务器造成额外的负担。

具体而言，如果发生了可重试的错误，生产者将等待 retry.backoff.ms 指定的时间间隔，然后进行下一次重试。如果重试依然失败，生产者可能会继续进行更多的重试，每次之间间隔逐渐增加，以避免过度压力和频繁的连接尝试。

默认情况下，retry.backoff.ms 的值通常是 100 毫秒，但可以根据实际需求和环境进行调整

public static final String RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG = "retry.backoff.ms";

compression.type

控制发送到 Kafka 的消息是否压缩。可以是“none”、“gzip”、“snappy”或“lz4”

public static final String COMPRESSION_TYPE_CONFIG = "compression.type";

metrics.sample.window.ms

用于配置 Kafka Broker 的参数，用于定义度量指标（metrics）的采样窗口的时间跨度，以毫秒为单位。

具体来说，这个参数指定了度量指标的采样窗口的持续时间。在这个时间段内，Kafka Broker 会收集和计算各种指标，比如吞吐量、延迟、请求处理时间等。然后，这些度量指标可以被监控工具或者外部系统使用，以便实时地监控 Kafka Broker 的运行状态和性能指标。

通过调整 

metrics.sample.window.ms

这个参数，可以改变度量指标采样的时间窗口长度，以适应不同的监控和性能分析需求。较短的采样窗口可以提供更加实时的性能指标，但也会增加系统资源的开销；而较长的采样窗口则可以减少资源开销，但会牺牲一些实时性。

默认情况下，

metrics.sample.window.ms

的值通常是 30000 毫秒（30秒），但根据具体的 Kafka 集群配置和监控需求，可以进行调整。

public static final String METRICS_SAMPLE_WINDOW_MS_CONFIG = "metrics.sample.window.ms";

metrics.num.samples

用于配置 Kafka Broker 的参数，用于指定在每个度量指标采样窗口中收集的样本数量。

具体来说，度量指标（metrics）是用于监视 Kafka Broker 运行状态和性能的关键数据，比如吞吐量、延迟、请求处理时间等。而 

metrics.num.samples

参数则控制了在每个采样窗口内收集多少个样本。这些样本可以用于计算度量指标的平均值、最大值、最小值等统计信息。

通过调整 

metrics.num.samples

这个参数，可以平衡度量指标的准确性和资源消耗之间的权衡。较大的样本数量可以提供更加准确的度量指标统计信息，但会增加系统资源的开销；而较小的样本数量则可以减少资源消耗，但可能会牺牲一些准确性。

默认情况下，

metrics.num.samples

的值通常是 2，但根据具体的 Kafka 集群配置和监控需求，可以进行调整。

public static final String METRICS_NUM_SAMPLES_CONFIG = "metrics.num.samples";

metrics.recording.level

用于配置度量指标（metrics）的记录级别。这个参数决定了哪些度量指标会被记录和汇报。

具体来说，

metrics.recording.level

可以设置为以下几个级别之一：

  • INFO：记录常规的度量指标，如吞吐量、延迟等。
  • DEBUG：记录更详细的度量指标信息，可能包括更多的细节和较低级别的度量指标。
  • TRACE：记录非常详细的度量指标信息，包括所有细节和最低级别的度量指标。

通过调整 

metrics.recording.level

这个参数，可以灵活地控制记录的度量指标的级别，以满足不同场景下的监控和分析需求。例如，在生产环境中，通常会将记录级别设置为 

INFO

或者 

DEBUG

，以便实时监控 Kafka 集群的运行状态和性能指标；而在调试或者故障排查时，可以将记录级别设置为 

TRACE

，以获取更详细的信息。

默认情况下，

metrics.recording.level

的值通常是 

INFO

，但可以根据具体的需求和环境进行调整。

public static final String METRICS_RECORDING_LEVEL_CONFIG = "metrics.recording.level";

metric.reporters

用于指定要使用的度量指标（metrics）报告器。度量指标报告器负责将 Kafka Broker 收集到的度量指标信息发送到指定的位置，以供监控和分析使用。

具体来说，

metric.reporters

参数接受一个逗号分隔的报告器类名列表，这些报告器类名必须实现 Kafka 的 

org.apache.kafka.common.metrics.MetricsReporter

接口。通过配置这个参数，可以启用不同的度量指标报告器，并将度量指标信息发送到不同的目的地，比如日志、JMX、Graphite、InfluxDB 等。

例如，可以使用以下配置启用 JMX 报告器和日志报告器：

metric.reporters=jmx, kafka.metrics.KafkaMetricsReporter

这样配置后，Kafka Broker 将同时使用 JMX 报告器和日志报告器，将度量指标信息发送到 JMX 和日志中。

默认情况下，

metric.reporters

参数为空，表示不使用任何度量指标报告器。在实际部署中，根据监控和分析需求，可以配置不同的度量指标报告器来收集和报告度量指标信息。

public static final String METRIC_REPORTER_CLASSES_CONFIG = "metric.reporters";

max.in.flight.requests.per.connection

用于控制在任何给定时间内允许向单个 Broker 发送的未确认请求的最大数量。

在 Kafka 中，生产者发送消息到 Broker 时，可以选择等待服务器确认（acknowledgement）消息发送成功后再发送下一条消息，或者继续发送下一条消息而不等待前一条消息的确认。当生产者选择继续发送下一条消息时，这些未确认的消息就会处于 “in-flight” 状态。

max.in.flight.requests.per.connection

参数就是用来限制在这种情况下的未确认请求的数量。如果未确认请求的数量达到了这个限制，生产者将会阻塞，直到有一些请求被确认，才会继续发送新的请求。

通过调整 

max.in.flight.requests.per.connection

参数，可以平衡生产者的吞吐量和消息传递的可靠性之间的权衡。较大的值可以提高生产者的吞吐量，因为它允许更多的消息在未确认状态下发送，而较小的值可以提高消息传递的可靠性，因为它限制了未确认请求的数量，从而减少了消息丢失的风险。

默认情况下，

max.in.flight.requests.per.connection

的值是 5。根据应用程序的要求和实际情况，可以适当地调整这个参数的值。

public static final String MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION = "max.in.flight.requests.per.connection";

05 KafkaSink 应用依赖

<!-- Flink kafka 连接器依赖 start -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId>
    <version>1.14.4</version>
</dependency>
<!-- Flink kafka 连接器依赖 end -->

06 KafkaSink 快速入门

6.1 包结构

在这里插入图片描述

6.2 项目配置

log4j2.properties

rootLogger.level=INFO
rootLogger.appenderRef.console.ref=ConsoleAppender
appender.console.name=ConsoleAppender
appender.console.type=CONSOLE
appender.console.layout.type=PatternLayout
appender.console.layout.pattern=%d{HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
log.file=D:\\tmproot
Logger.level=INFO

6.3 pom文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.aurora</groupId>
    <artifactId>aurora_kafka_connector</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <!--属性设置-->
    <properties>
        <!--java_JDK版本-->
        <java.version>1.8</java.version>
        <!--maven打包插件-->
        <maven.plugin.version>3.8.1</maven.plugin.version>
        <!--编译编码UTF-8-->
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <!--输出报告编码UTF-8-->
        <project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
        <!--json数据格式处理工具-->
        <fastjson.version>1.2.75</fastjson.version>
        <!--log4j版本-->
        <log4j.version>2.17.1</log4j.version>
        <!--flink版本-->
        <flink.version>1.14.4</flink.version>
        <!--scala版本-->
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    </properties>

    <!--依赖管理-->
    <dependencies>

        <!-- fastJson工具类依赖 start -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba</groupId>
            <artifactId>fastjson</artifactId>
            <version>${fastjson.version}</version>
        </dependency>
        <!-- fastJson工具类依赖 end -->

        <!-- log4j日志框架依赖 start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-slf4j-impl</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-api</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
            <artifactId>log4j-core</artifactId>
            <version>${log4j.version}</version>
        </dependency>

        <!-- log4j日志框架依赖 end -->

        <!-- Flink基础依赖 start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Flink基础依赖 end -->

        <!-- Flink kafka 连接器依赖 start -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <!-- Flink kafka 连接器依赖 end -->

    </dependencies>

    <!--编译打包-->
    <build>
        <finalName>${project.name}</finalName>
        <!--资源文件打包-->
        <resources>
            <resource>
                <directory>src/main/resources</directory>
            </resource>
            <resource>
                <directory>src/main/java</directory>
                <includes>
                    <include>**/*.xml</include>
                </includes>
            </resource>
        </resources>

        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
                <version>3.1.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>shade</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <artifactSet>
                                <excludes>
                                    <exclude>org.apache.flink:force-shading</exclude>
                                    <exclude>org.google.code.flindbugs:jar305</exclude>
                                    <exclude>org.slf4j:*</exclude>
                                    <excluder>org.apache.logging.log4j:*</excluder>
                                </excludes>
                            </artifactSet>
                            <filters>
                                <filter>
                                    <artifact>*:*</artifact>
                                    <excludes>
                                        <exclude>META-INF/*.SF</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
                                        <exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
                                    </excludes>
                                </filter>
                            </filters>
                            <transformers>
                                <transformer
                                        implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                                    <mainClass>com.aurora.demo,ElasticsearchSinkStreamingJobDemo</mainClass>
                                </transformer>
                            </transformers>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>

        <!--插件统一管理-->
        <pluginManagement>
            <plugins>
                <!--maven打包插件-->
                <plugin>
                    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
                    <version>${spring.boot.version}</version>
                    <configuration>
                        <fork>true</fork>
                        <finalName>${project.build.finalName}</finalName>
                    </configuration>
                    <executions>
                        <execution>
                            <goals>
                                <goal>repackage</goal>
                            </goals>
                        </execution>
                    </executions>
                </plugin>

                <!--编译打包插件-->
                <plugin>
                    <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                    <version>${maven.plugin.version}</version>
                    <configuration>
                        <source>${java.version}</source>
                        <target>${java.version}</target>
                        <encoding>UTF-8</encoding>
                        <compilerArgs>
                            <arg>-parameters</arg>
                        </compilerArgs>
                    </configuration>
                </plugin>
            </plugins>
        </pluginManagement>
    </build>

</project>

6.4 Flink集成KafkaSink作业

package com.aurora;

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.connector.base.DeliveryGuarantee;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaRecordSerializationSchema;
import org.apache.flink.connector.kafka.sink.KafkaSink;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import java.util.Properties;
import java.util.UUID;

/**
 * 描述：Flink集成kafkaSink，实现数据流写入Kafka集群
 *
 * @author 浅夏的猫
 * @version 1.0.0
 * @date 2024-02-18 20:52:25
 */
public class KafkaSinkStreamJobDemo {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaSinkStreamJobDemo.class);

    public static void main(String[] args) {
        try {
            logger.info("开始启动作业!!!");

            // 创建Flink运行环境
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

            // 创建KafksSink配置
            Properties properties = new Properties();
            properties.setProperty(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "1");
            properties.setProperty(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, "0");
            properties.setProperty(ProducerConfig.REQUEST_TIMEOUT_MS_CONFIG, "10000");

            // 序列化模式
            KafkaRecordSerializationSchema<String> recordSerializer = KafkaRecordSerializationSchema.builder()
                    //设置对哪个主题进行序列化
                    .setTopic("topic_a")
                    //设置数据值序列化方式
                    .setValueSerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                    //设置数据key序列化方式
                    .setKeySerializationSchema(new SimpleStringSchema())
                    .build();

            // 创建KafkaSink算子
            KafkaSink<String> kafkaSink = KafkaSink.<String>builder()
                    //设置kafka各种参数
                    .setKafkaProducerConfig(properties)
                    //设置序列化模式
                    .setRecordSerializer(recordSerializer)
                    //设置传递保证
                    //At Most Once (至多一次)： 系统保证消息要么被成功传递一次，要么根本不被传递。这种保证意味着消息可能会丢失，但不会被传递多次。
                    //At Least Once (至少一次)： 系统保证消息至少会被传递一次，但可能会导致消息的重复传递。这种保证确保了消息的不丢失，但应用程序需要能够处理重复消息的情况。
                    //Exactly Once (精确一次)： 系统保证消息会被确切地传递一次，而没有任何重复。这是最高级别的传递保证，确保消息不会丢失且不会被重复
                    .setDeliverGuarantee(DeliveryGuarantee.AT_LEAST_ONCE)
                    //设置集群地址
                    .setBootstrapServers("127.0.0.1:9092")
                    //设置事务前缀
                    .setTransactionalIdPrefix("flink_")
                    .build();

            // 生成一个数据流
            SourceFunction<String> sourceFunction = new SourceFunction<String>() {
                @Override
                public void run(SourceContext<String> sourceContext) throws Exception {
                    while (true) {
                        String id = UUID.randomUUID().toString();
                        sourceContext.collect( id);
                        logger.info("正在下发数据:{}",id);
                        Thread.sleep(1000);
                    }
                }

                @Override
                public void cancel() {

                }
            };

            // 创建数据源
            DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.addSource(sourceFunction).setParallelism(1);

            // 数据流数据通过KafkaSink算子写入kafka
            dataStreamSource.sinkTo(kafkaSink).setParallelism(1);

            // 执行任务
            env.execute("KafkaSinkStreamJobDemo");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

6.5 验证

构建并运行 Flink 应用，确保应用能够成功发送数据到 Kafka 主题。你可以通过 Kafka Consumer 来验证是否成功接收到了消息。

这个简单的示例展示了如何使用 Kafka Sink 集成到流处理系统中，并且它是可运行的。在实际应用中，你可以根据需要配置更多参数，例如序列化器、acks 级别、以及其他相关的生产者和 Kafka 配置。

通过kafka命令启动一个消费者，观察是否实时消费到数据

#windows
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic_a

#linux
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic topic_a

在这里插入图片描述

07 总结

Kafka Sink 是实现流处理到 Kafka 集群的关键组件之一。通过上述示例，你可以开始使用 Kafka Sink 将你的流处理数据发送到 Kafka，从而实现可靠的消息传递。在实际应用中，确保根据业务需求和性能要求调整配置参数，以获得最佳的性能和稳定性。

标签： flink 大数据 kafka
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_40736233/article/details/136161313
版权归原作者 浅夏的猫 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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