Kafka Stream实时流式计算

1 概念

一般流式计算会与批量计算相比较。在流式计算模型中，输入是持续的，可以认为在时间上是无界的，也就意味着，永远拿不到全量数据去做计算。同时，计算结果是持续输出的，也即计算结果在时间上也是无界的。流式计算一般对实时性要求较高，同时一般是先定义目标计算，然后数据到来之后将计算逻辑应用于数据。同时为了提高计算效率，往往尽可能采用增量计算代替全量计算。

2 应用场景

• 日志分析网站的用户访问日志进行实时的分析，计算访问量，用户画像，留存率等等，实时的进行数据分析，帮助企业进行决策
• 大屏看板统计可以实时的查看网站注册数量，订单数量，购买数量，金额等。
• 公交实时数据可以随时更新公交车方位，计算多久到达站牌等
• 实时文章分值计算头条类文章的分值计算，通过用户的行为实时文章的分值，分值越高就越被推荐。

• 3 技术方案选型

• Hadoop

• 
• Apche StormStorm 是一个分布式实时大数据处理系统，可以帮助我们方便地处理海量数据，具有高可靠、高容错、高扩展的特点。是流式框架，有很高的数据吞吐能力。
• Kafka Stream可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中，并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包，部署和操作工具集成

Kafka Stream

1 概述

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。

Kafka Stream的特点如下：

• Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署
• 除了Kafka外，无任何外部依赖
• 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证
• 通过可容错的state store实现高效的状态操作（如windowed join和aggregation）
• 支持正好一次处理语义
• 提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟
• 支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）
• 同时提供底层的处理原语Processor（类似于Storm的spout和bolt），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的map/group/reduce）

3.2 Kafka Streams的关键概念

• 源处理器（Source Processor）：源处理器是一个没有任何上游处理器的特殊类型的流处理器。它从一个或多个kafka主题生成输入流。通过消费这些主题的消息并将它们转发到下游处理器。
• Sink处理器：sink处理器是一个没有下游流处理器的特殊类型的流处理器。它接收上游流处理器的消息发送到一个指定的Kafka主题。

3.3 KStream

• （1）数据结构类似于map,如下图，key-value键值对（2）KStreamKStream数据流（data stream），即是一段顺序的，可以无限长，不断更新的数据集。 数据流中比较常记录的是事件，这些事件可以是一次鼠标点击（click），一次交易，或是传感器记录的位置数据。KStream负责抽象的，就是数据流。与Kafka自身topic中的数据一样，类似日志，每一次操作都是向其中插入（insert）新数据。为了说明这一点，让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中：（“ alice”，1）->（“” alice“，3）如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值，它将返回4了alice。为什么？因为第二条数据记录将不被视为先前记录的更新。（insert）新数据#### 3.4 Kafka Stream入门案例编写（1）需求分析，求单词个数（word count）（2）引入依赖在之前的kafka-demo工程的pom文件中引入<dependency> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-streams</artifactId> <exclusions> <exclusion> <artifactId>connect-json</artifactId> <groupId>org.apache.kafka</groupId> </exclusion> <exclusion> <groupId>org.apache.kafka</groupId> <artifactId>kafka-clients</artifactId> </exclusion> </exclusions></dependency>

(3)创建原生的kafka staream入门案例

package com.heima.kafka.sample;

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

/**
 * 流式处理
 */
public class KafkaStreamQuickStart {

    public static void main(String[] args) {

        //kafka的配置信心
        Properties prop = new Properties();
        prop.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"192.168.200.130:9092");
        prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        prop.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        prop.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"streams-quickstart");

        //stream 构建器
        StreamsBuilder streamsBuilder = new StreamsBuilder();

        //流式计算
        streamProcessor(streamsBuilder);

        //创建kafkaStream对象
        KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(streamsBuilder.build(),prop);
        //开启流式计算
        kafkaStreams.start();
    }

    /**
     * 流式计算
     * 消息的内容：hello kafka  hello itcast
     * @param streamsBuilder
     */
    private static void streamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder) {
        //创建kstream对象，同时指定从那个topic中接收消息
        KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("itcast-topic-input");
        /**
         * 处理消息的value
         */
        stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                return Arrays.asList(value.split(" "));
            }
        })
                //按照value进行聚合处理
                .groupBy((key,value)->value)
                //时间窗口
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
                //统计单词的个数
                .count()
                //转换为kStream
                .toStream()
                .map((key,value)->{
                    System.out.println("key:"+key+",vlaue:"+value);
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                })
                //发送消息
                .to("itcast-topic-out");
    }
}

(4)测试准备

• 使用生产者在topic为：itcast_topic_input中发送多条消息
• 使用消费者接收topic为：itcast_topic_out

结果：

• 通过流式计算，会把生产者的多条消息汇总成一条发送到消费者中输出

3.5 SpringBoot集成Kafka Stream

（1）自定配置参数

package com.heima.kafka.config;

import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 通过重新注册KafkaStreamsConfiguration对象，设置自定配置参数
 */

@Setter
@Getter
@Configuration
@EnableKafkaStreams
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
public class KafkaStreamConfig {
    private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16* 1024 * 1024;
    private String hosts;
    private String group;
    @Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
    public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");
        props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_cid");
        props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}

修改application.yml文件，在最下方添加自定义配置

kafka:
  hosts: 192.168.200.130:9092
  group: ${spring.application.name}

(2)新增配置类，创建KStream对象，进行聚合

package com.heima.kafka.stream;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.streams.KeyValue;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.TimeWindows;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;

@Configuration
@Slf4j
public class KafkaStreamHelloListener {

    @Bean
    public KStream<String,String> kStream(StreamsBuilder streamsBuilder){
        //创建kstream对象，同时指定从那个topic中接收消息
        KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("itcast-topic-input");
        stream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
            @Override
            public Iterable<String> apply(String value) {
                return Arrays.asList(value.split(" "));
            }
        })
                //根据value进行聚合分组
                .groupBy((key,value)->value)
                //聚合计算时间间隔
                .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
                //求单词的个数
                .count()
                .toStream()
                //处理后的结果转换为string字符串
                .map((key,value)->{
                    System.out.println("key:"+key+",value:"+value);
                    return new KeyValue<>(key.key().toString(),value.toString());
                })
                //发送消息
                .to("itcast-topic-out");
        return stream;
    }
}

测试：

启动微服务，正常发送消息，可以正常接收到消息