前言

前面说了很多Kafka的性能优点,有些童鞋要说了,这Kafka在企业开发或者企业级应用中要怎么用呢?今天咱们就来简单探究一下。

1、 使用 Kafka 进行消息的异步处理

Kafka 提供了一个可靠的消息传递机制,使得企业能够将不同组件之间的通信解耦,实现高效的异步处理。在企业级应用中,可以通过以下步骤来使用 Kafka 进行消息的异步处理:

  1. 创建一个或多个主题(topic)用于存储消息。主题可以按照业务逻辑进行划分,每个主题可以有多个分区(partition)。
  2. 生产者(Producer)将消息发送到指定的主题中。
  3. 消费者(Consumer)从主题订阅消息,并将其处理逻辑与生产者解耦。消费者可以根据需求选择不同的消费模式,如订阅所有消息或只订阅特定分区的消息。
  4. 消费者可以将处理结果发送到其他系统,或者将消息转发到其他 Kafka 主题中进行进一步处理。

通过使用 Kafka 进行消息的异步处理,企业可以实现高效、可伸缩的系统架构,并且降低各个组件之间的耦合程度。

2、 Kafka 的消息转发和备份机制

Kafka 借助其分布式的架构和复制机制,实现了消息的转发和备份,确保数据的可靠性和持久性:

  1. 消息转发:Kafka 通过将消息分发到多个分区来实现消息的转发,每个分区可以由多个消费者订阅。分区之间的消息转发通过消费者群组协调器(Consumer Group Coordinator)来实现,协调器负责将消息均匀地分发给消费者。
  2. 备份机制:Kafka 将每个分区的消息进行副本(Replica)备份,并将副本分布在不同的 Broker 节点上。如果某个 Broker 节点发生故障,可以通过副本在其他节点上进行数据的恢复,确保数据的可靠性和持久性。

通过消息转发和备份机制,Kafka 实现了高可用性和数据冗余,保证了数据流的可靠性和持久性。

3、 Kafka Connect 和 Kafka Streams 的用途和特性

  1. Kafka Connect:是 Kafka 提供的一个工具,用于将外部系统和 Kafka 进行连接。通过 Kafka Connect,企业可以轻松地实现数据的导入和导出,与各种数据源(如数据库、文件系统)进行集成,并且可以自定义开发 Connectors,与特定的数据源进行交互。Kafka Connect 实现了高性能、可伸缩的数据传输,并且提供了故障恢复和数据转换等功能。

使用 Kafka Connect 在 Java 中有两种方式:Standalone 模式和分布式模式。

  1. Standalone 模式:
importorg.apache.kafka.connect.runtime.ConnectorConfig;importorg.apache.kafka.connect.runtime.standalone.StandaloneConfig;importorg.apache.kafka.connect.runtime.Connect;importjava.util.Properties;publicclassKafkaConnectStandaloneApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{//创建配置Propertiesprops=newProperties();props.setProperty(StandaloneConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");props.setProperty(StandaloneConfig.KEY_CONVERTER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter");props.setProperty(StandaloneConfig.VALUE_CONVERTER_CLASS_CONFIG,"org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter");//创建Standalone模式的KafkaConnectConnectconnect=newConnect(newStandaloneConfig(props));connect.start();//启动KafkaConnectThread.sleep(5000);//等待一段时间//停止KafkaConnectconnect.stop();}}
  1. 分布式模式:
importorg.apache.kafka.connect.runtime.ConnectorConfig;importorg.apache.kafka.connect.runtime.distributed.DistributedConfig;importorg.apache.kafka.connect.runtime.Connect;importjava.util.Properties;publicclassKafkaConnectDistributedApp{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsInterruptedException{//创建配置Propertiesprops=newProperties();props.setProperty(DistributedConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");//创建分布式模式的KafkaConnectConnectconnect=newConnect(newDistributedConfig(props));connect.start();//启动KafkaConnectThread.sleep(5000);//等待一段时间//停止KafkaConnectconnect.stop();}}

注意:上述示例代码中的配置项可以根据实际需要进行调整,例如连接到的 Kafka 服务器地址,序列化器等。

2. Kafka Streams:是一个轻量级的流处理库,用于对 Kafka 主题的数据进行实时处理和转换。通过 Kafka Streams,企业可以构建实时的数据处理应用程序,实现数据的实时计算、流合并、按键分组和聚合等功能。

Kafka Streams 提供了高性能的流处理和事件驱动的架构,并且与 Kafka 生态系统的其他组件无缝集成,提供了可扩展、容错的流处理解。引入jar包

org.apache.kafkakafka-streams2.8.0
importorg.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;importorg.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;importorg.apache.kafka.common.serialization.Serdes;importorg.apache.kafka.streams.KafkaStreams;importorg.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;importorg.apache.kafka.streams.StreamsConfig;importorg.apache.kafka.streams.kstream.Consumed;importorg.apache.kafka.streams.kstream.Printed;importorg.apache.kafka.streams.kstream.Produced;importjava.util.Properties;publicclassKafkaStreamsApp{publicstaticvoidmain(String[]args){//创建配置Propertiesprops=newProperties();props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG,"kafka-streams-app");props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG,"localhost:9092");props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG,Serdes.String().getClass());props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG,"earliest");//创建流构建器StreamsBuilderbuilder=newStreamsBuilder();//从输入主题接收数据builder.stream("input-topic",Consumed.with(Serdes.String(),Serdes.String())).peek((k,v)->System.out.println("Received:key="+k+",value="+v)).to("output-topic",Produced.with(Serdes.String(),Serdes.String()));//创建KafkaStreams应用程序KafkaStreamsstreams=newKafkaStreams(builder.build(),props);//启动应用程序streams.start();//添加关闭钩子以优雅地关闭应用程序Runtime.getRuntime().addShutdownHook(newThread(streams::close));}}

作者|小年轻在奋斗

本文来自博客园,作者:古道轻风,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/88223100/p/Practice-of-Kafka-in-Enterprise-Level-Applications.html