Apache Kafka Streams 支持
从 1.1.4 版本开始,Spring for Apache Kafka 提供了对 Kafka Streams 的一流支持。要在 Spring 应用程序中使用它,必须在类路径上存在 kafka-streams
jar 包。它是 Spring for Apache Kafka 项目的一个可选依赖项,不会被传递性下载。
基础
参考 Apache Kafka Streams 文档建议以下使用 API 的方法
// Use the builders to define the actual processing topology, e.g. to specify
// from which input topics to read, which stream operations (filter, map, etc.)
// should be called, and so on.
StreamsBuilder builder = ...; // when using the Kafka Streams DSL
// Use the configuration to tell your application where the Kafka cluster is,
// which serializers/deserializers to use by default, to specify security settings,
// and so on.
StreamsConfig config = ...;
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
// Start the Kafka Streams instance
streams.start();
// Stop the Kafka Streams instance
streams.close();
因此,我们有两个主要组件
-
StreamsBuilder
:具有构建KStream
(或KTable
)实例的 API。 -
KafkaStreams
:管理这些实例的生命周期。
通过单个 StreamsBuilder 公开到 KafkaStreams 实例的所有 KStream 实例都同时启动和停止,即使它们具有不同的逻辑。换句话说,由 StreamsBuilder 定义的所有流都与单个生命周期控制绑定。一旦 KafkaStreams 实例通过 streams.close() 关闭,则无法重新启动。相反,必须创建一个新的 KafkaStreams 实例来重新启动流处理。 |
Spring 管理
为了简化从 Spring 应用程序上下文角度使用 Kafka Streams 并通过容器使用生命周期管理,Spring for Apache Kafka 引入了 StreamsBuilderFactoryBean
。这是一个 AbstractFactoryBean
实现,用于将 StreamsBuilder
单例实例作为 bean 公开。以下示例创建了这样的 bean
@Bean
public FactoryBean<StreamsBuilder> myKStreamBuilder(KafkaStreamsConfiguration streamsConfig) {
return new StreamsBuilderFactoryBean(streamsConfig);
}
从 2.2 版本开始,流配置现在作为 KafkaStreamsConfiguration 对象提供,而不是 StreamsConfig 。 |
StreamsBuilderFactoryBean
还实现了 SmartLifecycle
来管理内部 KafkaStreams
实例的生命周期。与 Kafka Streams API 类似,您必须在启动 KafkaStreams
之前定义 KStream
实例。这也适用于 Kafka Streams 的 Spring API。因此,当您在 StreamsBuilderFactoryBean
上使用默认的 autoStartup = true
时,必须在应用程序上下文刷新之前在 StreamsBuilder
上声明 KStream
实例。例如,KStream
可以是常规 bean 定义,而 Kafka Streams API 在没有任何影响的情况下使用。以下示例显示了如何做到这一点
@Bean
public KStream<?, ?> kStream(StreamsBuilder kStreamBuilder) {
KStream<Integer, String> stream = kStreamBuilder.stream(STREAMING_TOPIC1);
// Fluent KStream API
return stream;
}
如果您想手动控制生命周期(例如,通过某些条件停止和启动),您可以通过使用工厂 bean (&
) 前缀 直接引用 StreamsBuilderFactoryBean
bean。由于 StreamsBuilderFactoryBean
使用其内部 KafkaStreams
实例,因此可以安全地停止并重新启动它。每次 start()
都会创建一个新的 KafkaStreams
。如果您想分别控制 KStream
实例的生命周期,您可能还需要考虑使用不同的 StreamsBuilderFactoryBean
实例。
您还可以指定 KafkaStreams.StateListener
、Thread.UncaughtExceptionHandler
和 StateRestoreListener
选项在 StreamsBuilderFactoryBean
上,这些选项将委托给内部 KafkaStreams
实例。此外,除了在 StreamsBuilderFactoryBean
上间接设置这些选项外,从版本 2.1.5 开始,您可以使用 KafkaStreamsCustomizer
回调接口来配置内部 KafkaStreams
实例。请注意,KafkaStreamsCustomizer
覆盖了 StreamsBuilderFactoryBean
提供的选项。如果您需要直接执行一些 KafkaStreams
操作,可以使用 StreamsBuilderFactoryBean.getKafkaStreams()
访问该内部 KafkaStreams
实例。您可以按类型自动装配 StreamsBuilderFactoryBean
bean,但您应该确保在 bean 定义中使用完整类型,如下例所示
@Bean
public StreamsBuilderFactoryBean myKStreamBuilder(KafkaStreamsConfiguration streamsConfig) {
return new StreamsBuilderFactoryBean(streamsConfig);
}
...
@Autowired
private StreamsBuilderFactoryBean myKStreamBuilderFactoryBean;
或者,如果您使用接口 Bean 定义,则可以通过名称注入 @Qualifier
。以下示例演示了如何操作
@Bean
public FactoryBean<StreamsBuilder> myKStreamBuilder(KafkaStreamsConfiguration streamsConfig) {
return new StreamsBuilderFactoryBean(streamsConfig);
}
...
@Autowired
@Qualifier("&myKStreamBuilder")
private StreamsBuilderFactoryBean myKStreamBuilderFactoryBean;
从 2.4.1 版本开始,工厂 Bean 有一个新的属性 infrastructureCustomizer
,类型为 KafkaStreamsInfrastructureCustomizer
;这允许在创建流之前自定义 StreamsBuilder
(例如添加状态存储)和/或 Topology
。
public interface KafkaStreamsInfrastructureCustomizer {
void configureBuilder(StreamsBuilder builder);
void configureTopology(Topology topology);
}
提供了默认的无操作实现,以避免在不需要其中一种方法时必须实现两种方法。
提供了一个 CompositeKafkaStreamsInfrastructureCustomizer
,用于需要应用多个自定义程序时。
Kafka Streams Micrometer 支持
在 2.5.3 版本中引入,您可以配置 KafkaStreamsMicrometerListener
以自动注册工厂 Bean 管理的 KafkaStreams
对象的 Micrometer 指标
streamsBuilderFactoryBean.addListener(new KafkaStreamsMicrometerListener(meterRegistry,
Collections.singletonList(new ImmutableTag("customTag", "customTagValue"))));
Streams JSON 序列化和反序列化
为了在以 JSON 格式读取或写入主题或状态存储时序列化和反序列化数据,Spring for Apache Kafka 提供了一个 JsonSerde
实现,该实现使用 JSON,并委托给序列化、反序列化和消息转换中描述的 JsonSerializer
和 JsonDeserializer
。JsonSerde
实现通过其构造函数(目标类型或 ObjectMapper
)提供相同的配置选项。在以下示例中,我们使用 JsonSerde
来序列化和反序列化 Kafka 流的 Cat
负载(JsonSerde
可以类似地用于需要实例的任何地方)
stream.through(Serdes.Integer(), new JsonSerde<>(Cat.class), "cats");
在以编程方式构造序列化器/反序列化器以在生产者/消费者工厂中使用时,从 2.3 版本开始,您可以使用流畅的 API,这简化了配置。
stream.through(
new JsonSerde<>(MyKeyType.class)
.forKeys()
.noTypeInfo(),
new JsonSerde<>(MyValueType.class)
.noTypeInfo(),
"myTypes");
使用 KafkaStreamBrancher
KafkaStreamBrancher
类引入了一种更方便的方法来构建 KStream
之上的条件分支。
考虑以下不使用 KafkaStreamBrancher
的示例
KStream<String, String>[] branches = builder.stream("source").branch(
(key, value) -> value.contains("A"),
(key, value) -> value.contains("B"),
(key, value) -> true
);
branches[0].to("A");
branches[1].to("B");
branches[2].to("C");
以下示例使用 KafkaStreamBrancher
new KafkaStreamBrancher<String, String>()
.branch((key, value) -> value.contains("A"), ks -> ks.to("A"))
.branch((key, value) -> value.contains("B"), ks -> ks.to("B"))
//default branch should not necessarily be defined in the end of the chain!
.defaultBranch(ks -> ks.to("C"))
.onTopOf(builder.stream("source"));
//onTopOf method returns the provided stream so we can continue with method chaining
配置
要配置 Kafka Streams 环境,StreamsBuilderFactoryBean
需要一个 KafkaStreamsConfiguration
实例。有关所有可能的选项,请参阅 Apache Kafka 文档。
从 2.2 版本开始,流配置现在作为 KafkaStreamsConfiguration 对象提供,而不是作为 StreamsConfig 提供。 |
为了避免大多数情况下的样板代码,尤其是在开发微服务时,Spring for Apache Kafka 提供了 @EnableKafkaStreams
注解,您应该将其放置在 @Configuration
类上。您只需声明一个名为 defaultKafkaStreamsConfig
的 KafkaStreamsConfiguration
Bean。一个名为 defaultKafkaStreamsBuilder
的 StreamsBuilderFactoryBean
Bean 会自动在应用程序上下文中声明。您也可以声明和使用任何其他 StreamsBuilderFactoryBean
Bean。您可以通过提供一个实现 StreamsBuilderFactoryBeanConfigurer
的 Bean 来执行该 Bean 的其他自定义。如果有多个这样的 Bean,则将根据其 Ordered.order
属性应用它们。
清理和停止配置
当工厂停止时,KafkaStreams.close()
将被调用,并带有 2 个参数
-
closeTimeout:等待线程关闭的时间(默认为设置为 10 秒的
DEFAULT_CLOSE_TIMEOUT
)。可以使用StreamsBuilderFactoryBean.setCloseTimeout()
进行配置。 -
leaveGroupOnClose:触发来自组的消费者离开调用(默认为
false
)。可以使用StreamsBuilderFactoryBean.setLeaveGroupOnClose()
进行配置。
默认情况下,当工厂 Bean 停止时,会调用 KafkaStreams.cleanUp()
方法。从 2.1.2 版本开始,工厂 Bean 有其他构造函数,接受一个 CleanupConfig
对象,该对象具有允许您控制在 start()
或 stop()
或两者都不调用 cleanUp()
方法的属性。从 2.7 版本开始,默认情况下永远不会清理本地状态。
Header 增强器
3.0 版本添加了 HeaderEnricherProcessor
扩展的 ContextualProcessor
;提供与已弃用的 HeaderEnricher
相同的功能,后者实现了已弃用的 Transformer
接口。这可用于在流处理中添加标头;标头值是 SpEL 表达式;表达式计算的根对象具有 3 个属性
-
record
-org.apache.kafka.streams.processor.api.Record
(key
、value
、timestamp
、headers
) -
key
- 当前记录的键 -
value
- 当前记录的值 -
context
-ProcessorContext
,允许访问当前记录元数据
表达式必须返回 byte[]
或 String
(这将使用 UTF-8
转换为 byte[]
)。
要在流中使用增强器
.process(() -> new HeaderEnricherProcessor(expressions))
处理器不会更改 key
或 value
;它只是添加标头。
您需要为每条记录创建一个新实例。 |
.process(() -> new HeaderEnricherProcessor<..., ...>(expressionMap))
这是一个简单的示例,添加一个文字标头和一个变量
Map<String, Expression> headers = new HashMap<>();
headers.put("header1", new LiteralExpression("value1"));
SpelExpressionParser parser = new SpelExpressionParser();
headers.put("header2", parser.parseExpression("record.timestamp() + ' @' + record.offset()"));
ProcessorSupplier supplier = () -> new HeaderEnricher<String, String>(headers);
KStream<String, String> stream = builder.stream(INPUT);
stream
.process(() -> supplier)
.to(OUTPUT);
MessagingProcessor
3.0 版本添加了 MessagingProcessor
扩展的 ContextualProcessor
,提供与已弃用的 MessagingTransformer
相同的功能,后者实现了已弃用的 Transformer
接口。这允许 Kafka Streams 拓扑与 Spring Messaging 组件(例如 Spring Integration 流)交互。转换器需要 MessagingFunction
的实现。
@FunctionalInterface
public interface MessagingFunction {
Message<?> exchange(Message<?> message);
}
Spring Integration 使用其 GatewayProxyFactoryBean
自动提供实现。它还需要一个 MessagingMessageConverter
来将键、值和元数据(包括标头)转换为/从 Spring Messaging Message<?>
转换。有关更多信息,请参阅 [从 KStream
调用 Spring Integration 流]。
从反序列化异常中恢复
2.3 版本引入了 RecoveringDeserializationExceptionHandler
,当发生反序列化异常时,它可以采取一些措施。请参阅 Kafka 文档中关于 DeserializationExceptionHandler
的内容,RecoveringDeserializationExceptionHandler
是其一个实现。RecoveringDeserializationExceptionHandler
使用 ConsumerRecordRecoverer
实现进行配置。框架提供了 DeadLetterPublishingRecoverer
,它将失败的记录发送到死信主题。有关此恢复程序的更多信息,请参阅 发布死信记录。
要配置恢复程序,请将以下属性添加到您的流配置中
@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
public KafkaStreamsConfiguration kStreamsConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
...
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_DESERIALIZATION_EXCEPTION_HANDLER_CLASS_CONFIG,
RecoveringDeserializationExceptionHandler.class);
props.put(RecoveringDeserializationExceptionHandler.KSTREAM_DESERIALIZATION_RECOVERER, recoverer());
...
return new KafkaStreamsConfiguration(props);
}
@Bean
public DeadLetterPublishingRecoverer recoverer() {
return new DeadLetterPublishingRecoverer(kafkaTemplate(),
(record, ex) -> new TopicPartition("recovererDLQ", -1));
}
当然,recoverer()
Bean 可以是您自己的 ConsumerRecordRecoverer
实现。
交互式查询支持
从 3.2 版本开始,Spring for Apache Kafka 提供了 Kafka Streams 中交互式查询所需的基本设施。交互式查询在有状态的 Kafka Streams 应用程序中很有用,因为它们提供了一种持续查询应用程序中有状态存储的方法。因此,如果应用程序想要具体化正在考虑的系统的当前视图,则交互式查询提供了一种方法。要了解有关交互式查询的更多信息,请参阅此 文章。Spring for Apache Kafka 中的支持围绕一个名为 KafkaStreamsInteractiveQueryService
的 API,它是 Kafka Streams 库中交互式查询 API 的外观。应用程序可以将此服务的实例创建为 Bean,然后稍后使用它按名称检索状态存储。
以下代码片段显示了一个示例。
@Bean
public KafkaStreamsInteractiveQueryService kafkaStreamsInteractiveQueryService(StreamsBuilderFactoryBean streamsBuilderFactoryBean) {
final KafkaStreamsInteractiveQueryService kafkaStreamsInteractiveQueryService =
new KafkaStreamsInteractiveQueryService(streamsBuilderFactoryBean);
return kafkaStreamsInteractiveQueryService;
}
假设 Kafka Streams 应用程序有一个名为 app-store
的状态存储,则可以通过 KafkStreamsInteractiveQuery
API 检索该存储,如下所示。
@Autowired
private KafkaStreamsInteractiveQueryService interactiveQueryService;
ReadOnlyKeyValueStore<Object, Object> appStore = interactiveQueryService.retrieveQueryableStore("app-store", QueryableStoreTypes.keyValueStore());
一旦应用程序访问了状态存储,它就可以从中查询键值信息。
在这种情况下,应用程序使用的状态存储是只读键值存储。Kafka Streams 应用程序可以使用其他类型的状态存储。例如,如果应用程序更喜欢查询基于窗口的存储,它可以在 Kafka Streams 应用程序业务逻辑中构建该存储,然后稍后检索它。由于这个原因,在 KafkaStreamsInteractiveQueryService
中检索可查询存储的 API 具有通用存储类型签名,以便最终用户可以分配正确的类型。
这是 API 的类型签名。
public <T> T retrieveQueryableStore(String storeName, QueryableStoreType<T> storeType)
调用此方法时,用户可以专门请求正确的状态存储类型,就像我们在上面的示例中所做的那样。
重试状态存储检索
尝试使用 KafkaStreamsInteractiveQueryService
检索状态存储时,可能会由于各种原因找不到状态存储。如果这些原因是暂时的,KafkaStreamsInteractiveQueryService
提供了一个通过允许注入自定义 RetryTemplate
来重试状态存储检索的选项。默认情况下,KafkaStreamsInteractiveQueryService
中使用的 RetryTemmplate
使用最大尝试次数为 3,固定回退时间为 1 秒。
以下是如何将自定义 RetryTemmplate
注入到 KafkaStreamsInteractiveQueryService
中,最大尝试次数为 10。
@Bean
public KafkaStreamsInteractiveQueryService kafkaStreamsInteractiveQueryService(StreamsBuilderFactoryBean streamsBuilderFactoryBean) {
final KafkaStreamsInteractiveQueryService kafkaStreamsInteractiveQueryService =
new KafkaStreamsInteractiveQueryService(streamsBuilderFactoryBean);
RetryTemplate retryTemplate = new RetryTemplate();
retryTemplate.setBackOffPolicy(new FixedBackOffPolicy());
RetryPolicy retryPolicy = new SimpleRetryPolicy(10);
retryTemplate.setRetryPolicy(retryPolicy);
kafkaStreamsInteractiveQueryService.setRetryTemplate(retryTemplate);
return kafkaStreamsInteractiveQueryService;
}
查询远程状态存储
上面显示的用于检索状态存储的 API - retrieveQueryableStore
适用于本地可用的键值状态存储。在生产环境中,Kafka Streams 应用程序很可能根据分区数量进行分布。如果一个主题有四个分区,并且有四个相同 Kafka Streams 处理器实例正在运行,那么每个实例可能负责处理主题中的一个分区。在这种情况下,调用 retrieveQueryableStore
可能不会给出实例正在查找的正确结果,尽管它可能会返回一个有效的存储。假设具有四个分区的主题包含有关各种键的数据,并且单个分区始终负责特定键。如果调用 retrieveQueryableStore
的实例正在查找此实例未托管的特定键的信息,则它将不会接收任何数据。这是因为当前的 Kafka Streams 实例对此键一无所知。要解决此问题,调用实例首先需要确保它们拥有托管特定键的 Kafka Streams 处理器实例的主机信息。这可以从以下相同 application.id
下的任何 Kafka Streams 实例中检索。
@Autowired
private KafkaStreamsInteractiveQueryService interactiveQueryService;
HostInfo kafkaStreamsApplicationHostInfo = this.interactiveQueryService.getKafkaStreamsApplicationHostInfo("app-store", 12345, new IntegerSerializer());
在上面的示例代码中,调用实例正在从名为 app-store
的状态存储中查询特定键 12345
。API 还需要相应的键序列化器,在这种情况下为 IntegerSerializer
。Kafka Streams 遍历其在相同 application.id
下的所有实例,并尝试查找哪个实例托管此特定键,找到后,它会将该主机信息作为 HostInfo
对象返回。
API 的外观如下
public <K> HostInfo getKafkaStreamsApplicationHostInfo(String store, K key, Serializer<K> serializer)
当以这种分布式方式使用相同 application.id
的 Kafka Streams 处理器的多个实例时,应用程序应该提供一个 RPC 层,其中状态存储可以通过 RPC 端点(例如 REST 端点)进行查询。有关此内容的更多详细信息,请参阅 文章。当使用 Spring for Apache Kafka 时,通过使用 spring-web 技术非常容易添加基于 Spring 的 REST 端点。一旦有了 REST 端点,就可以使用它从任何 Kafka Streams 实例查询状态存储,前提是已知实例托管键的 HostInfo
。
如果托管实例的键是当前实例,则应用程序不需要调用 RPC 机制,而是进行 JVM 内调用。但是,问题在于应用程序可能不知道正在进行调用的实例是否是键所在的实例,因为某个特定的服务器可能会由于消费者重新平衡而丢失分区。为了解决此问题,KafkaStreamsInteractiveQueryService
提供了一个方便的 API,用于通过 API 方法 getCurrentKafkaStreamsApplicationHostInfo()
查询当前主机信息,该方法返回当前的 HostInfo
。其思路是,应用程序可以首先获取有关键所在位置的信息,然后将 HostInfo
与有关当前实例的信息进行比较。如果 HostInfo
数据匹配,则可以通过 retrieveQueryableStore
进行简单的 JVM 调用,否则使用 RPC 选项。
Kafka Streams 示例
以下示例结合了我们在本章中介绍的各种主题
@Configuration
@EnableKafka
@EnableKafkaStreams
public class KafkaStreamsConfig {
@Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
public KafkaStreamsConfiguration kStreamsConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "testStreams");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.Integer().getClass().getName());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_TIMESTAMP_EXTRACTOR_CLASS_CONFIG, WallclockTimestampExtractor.class.getName());
return new KafkaStreamsConfiguration(props);
}
@Bean
public StreamsBuilderFactoryBeanConfigurer configurer() {
return fb -> fb.setStateListener((newState, oldState) -> {
System.out.println("State transition from " + oldState + " to " + newState);
});
}
@Bean
public KStream<Integer, String> kStream(StreamsBuilder kStreamBuilder) {
KStream<Integer, String> stream = kStreamBuilder.stream("streamingTopic1");
stream
.mapValues((ValueMapper<String, String>) String::toUpperCase)
.groupByKey()
.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMillis(1_000)))
.reduce((String value1, String value2) -> value1 + value2,
Named.as("windowStore"))
.toStream()
.map((windowedId, value) -> new KeyValue<>(windowedId.key(), value))
.filter((i, s) -> s.length() > 40)
.to("streamingTopic2");
stream.print(Printed.toSysOut());
return stream;
}
}