实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。
Kafka Stream
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
- 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
- 提供记录级服务器托管网的处理能力，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）
相关术语
源处理器和Sink处理器是Kafka Streams中的两个重要组件，它们分别用于从输入流获取数据并将处理后的数据发送到输出流。以下是它们的工作流程的文字图示表达：
[Source Processor] -> [Processor Topology] -> [Sink Processor]- 源处理器（Source Processor）：
- 源处理器负责从一个或多个输入主题（topics）中提取数据，并将数据转换为KStream或KTable对象。
- 它通常是处理拓扑结构的起点，从一个或多个输入主题中读取数据，并将其发送到处理拓扑中的下一个处理器。
- Sink 处理器（Sink Processor）：
- Sink处理器负责将经过处理的数据发送到一个或多个输出主题，或者执行其他终端操作。
- 它通常是处理拓扑结构的终点，在处理拓扑的最后阶段接收处理后的数据，并将其发送到输出主题，或者执行其他终端操作，如存储到数据库、发送到外部系统等。
- Processor Topology：
- 处理拓扑包含了源处理器、中间处理器和Sink处理器，它定义了数据流的处理逻辑。
- 在处理拓扑中，数据流会通过一系列的处理器进行转换、聚合和处理，最终到达Sink处理器，完成整个处理流程。
通过这种处理流程，Kafka Streams可以实现对数据流的灵活处理和转换，使得你能够方便地构建实时流处理应用程序。
kafka stream demo
依赖
org.springframework.kafka
spring-kafka
2.5.5.RELEASE
org.apache.kafka
kafka-clients
2.5.1
org.apache.kafka
kafka-streams
2.5.1
环境准备
- 安装kafka
- 建立topic，我以keycloak为例，它有login_in这个主题，用来记录登录信息
- 建立topic，如total_record，用来存储login_in的实时统计的结果
- 可使用springboot继承的消费者，去消费total_record，如写入数据库进行持久化
业务代码
- 配置类
@Configuration
@EnableKafkaStreams
public class KafkaStreamConfig {
private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16 * 1024 * 1024;
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String hosts;
@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
private String group;
@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {
Map props = new HashMap();
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, group + "_stream_aid");
props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, group + "_stream_cid");
props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");//从最近的消息开始消费
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);
}
}- 消费类
@Configuration
@Slf4j
public class KafkaStreamListener {
@Autowired
ReportLoginTypeMapper reportLoginTypeMapper;
@KafkaListener(topics = "total_record")
public void listen(ConsumerRecord record) {
// 将时间戳转换为本地日期时间
LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(record.timestamp()), ZoneId.systemDefault());
ReportLoginType reportLoginType=new ReportLoginType();
reportLoginType.setLoginType(record.key());
reportLoginType.setCreateAt(dateTime);
reportLoginType.setCount(Integer.parseInt(record.value()));
reportLoginTypeMapper.insert(reportLoginType);
}
@Bean
public KStream kStream(StreamsBuilder streamsBuilder) {
KStream stream = streamsBuilder.stream("KC_LOGIN");
KStream serializedStream = stream.mapValues(jsonString -> {
// 分组依据
if (JSONUtil.parseObj(jsonString).containsKey("details")) {
JSONObject details = JSONUtil.parseObj(jsonString).getJSONObject("details");
if (details.containsKey("loginType")) {
String loginType = details.getStr("loginType");
return loginType;
}
return "";
}
服务器托管网else {
return "";
}
});
/**
* 处理消息的value
*/
serializedStream.flatMapValues(new ValueMapper>() {
@Override
public Iterable apply(String value) {
return Arrays.asList(value.split(" "));
}
}).filter((key, value) -> !value.equals(""))
// 按照value进行聚合处理
.groupBy((key, value) -> value)// 这进而的value是kafka的消息内容
// 时间窗口
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(60)))
// 统计单词的个数
.count()
// 转换为kStream
.toStream().map((key, value) -> {
// key是分组的key,它是一个window对象，它里面有分组key和时间窗口的开始时间和结束时间，方便后期我们统计，value是分组count的结果
return new KeyValue(key.toString(), value.toString());
})
// 发送消息
.to("topic-out");
return stream;
}
}上面代码在分组统计之后，给把数据发到topic-out的kafka主题里，需要注意kafka主题的key是一个代码分组key和窗口期的字符串，方便我们后期做数据统计，一般这些窗口期的数据和key一样，会写到数据表里，像我们查询数据表时，会根据它们选择最大的value值，因为同一窗口里的计数，我们取最大就可以，它已经包含了相同窗口期的其它值。
select login_type,window_start,window_end,max(count) FROM report_login_type
where login_type='password' and create_at>='2024-01-10 14:00:00'
group by login_type,window_start,window_end最后看一下total_record的内容
作者：仓储大叔，张占岭，
荣誉：微软MVP
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