SpringCloudStream集成kafka

Spring Cloud Stream是构建消息驱动的微服务应用程序框架。提供统一的接收发送管道以连接到消息代理。通过@EnableBinding注解开启SpringCloudStream的支持。通过@StreamListener注解，使其接收流处理的时间。

 

一、引入依赖包

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-stream</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-stream-binder-kafka</artifactId>
</dependency>

二、自定义信息通道

官方提供了Sink（输入通道）、Source（输出通道）、Processor（集成Sink和Source通道），我们也可以自定义我们自己的信息通道。
@Input注解标识一个输入通道
@Output注解标识一个输出通道
通道名称作为参数，如果未提供参数，默认使用方法名称作为通道名称。
如下我们自定义信息通道EsChannel

/**
 * 自定义信息通道
 * @author 47Gamer
 * @date 2019/9/26 14:54
 */
public interface EsChannel {
    /**
     * 缺省发送消息通道名称
     */
    String ES_DEFAULT_OUTPUT = "es_default_output";

    /**
     * 缺省接收消息通道名称
     */
    String ES_DEFAULT_INPUT = "es_default_input";

    /**
     * 告警发送消息通道名称
     */
    String ES_ALARM_OUTPUT = "es_alarm_output";

    /**
     * 告警接收消息通道名称
     */
    String ES_ALARM_INPUT = "es_alarm_input";

    /**
     * 缺省发送消息通道
     * @return channel 返回缺省信息发送通道
     */
    @Output(ES_DEFAULT_OUTPUT)
    MessageChannel sendEsDefaultMessage();

    /**
     * 告警发送消息通道
     * @return channel 返回告警信息发送通道
     */
    @Output(ES_ALARM_OUTPUT)
    MessageChannel sendEsAlarmMessage();

    /**
     * 缺省接收消息通道
     * @return channel 返回缺省信息接收通道
     */
    @Input(ES_DEFAULT_INPUT)
    MessageChannel recieveEsDefaultMessage();

    /**
     * 告警接收消息通道
     * @return channel 返回告警信息接收通道
     */
    @Input(ES_ALARM_INPUT)
    MessageChannel recieveEsAlarmMessage();
}

三、@EnableBinding使应用程序连接到消息代理

@EnableDiscoveryClient
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
@EnableHystrix
@MapperScan(basePackages = "com.es.mapper")
@EnableBinding(EsChannel.class)
public class EsOnenetApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EsOnenetApplication.class, args);
    }
}

四、SpringCloudStream及kafka配置

#==============================================================
#spring-cloud-stream-Kafka配置 开始
#==============================================================
#是否开启kafka（非spring-cloud-stream配置）
spring.kafka.enabled=false
#缺省的输入、输出通道
spring.cloud.stream.bindings.es_default_input.destination=es_default_topic
spring.cloud.stream.bindings.es_default_input.binder=kafka
spring.cloud.stream.bindings.es_default_input.group=es_default_group

spring.cloud.stream.bindings.es_default_output.destination=es_default_topic
spring.cloud.stream.bindings.es_default_output.binder=kafka

#入站消费者的并发性
spring.cloud.stream.bindings.es_default_input.consumer.concurrency=2

#告警的输入、输出通道（多主题、分组测试用，实际开发中根据业务需求定义）
spring.cloud.stream.bindings.es_alarm_input.destination=es_alarm_topic
spring.cloud.stream.bindings.es_alarm_input.binder=kafka
spring.cloud.stream.bindings.es_alarm_input.group=es_alarm_group

spring.cloud.stream.bindings.es_alarm_output.destination=es_alarm_topic
spring.cloud.stream.bindings.es_alarm_output.binder=kafka

#kafka配置
spring.cloud.stream.kafka.binder.brokers=172.*.*.6:9092,172.*.*.7:9092,172.*.*.8:9092
spring.cloud.stream.kafka.binder.zkNodes=172.*.*.6:2181,172.*.*.7:2181,172.*.*.8:2181
spring.cloud.stream.kafka.binder.requiredAcks=1
#==============================================================
#spring-cloud-stream-Kafka配置 结束
#==============================================================

从上面配置可以看出
1、定义了通道名称及分组，binder代表绑定实现的标识名称（如kafka或者rabbit），与3中的定义名称相对应。
2、定义了入站消费者的并发性，指在一个实例内的并发性，不同实例之间本身就是并发的，默认值为1
spring.cloud.stream.bindings.<channelName>.consumer.concurrency=2
3、定义了kafka连接信息
如果未配置autoCommitOffset,默认自动提交偏移量
详细参数配置可参考官网

五、发送消息到输出通道

/**
 * kafka消息发送器
 * @author 47Gamer
 * @date 2019/9/26 17:50
 */
@Component
public class EsKafkaMessageSender {
    @Autowired
    private EsChannel channel;

    /**
     * 消息发送到默认通道：缺省通道对应缺省主题
     * @param message
     */
    public void sendToDefaultChannel(String message){
        channel.sendEsDefaultMessage().send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }

    /**
     * 消息发送到告警通道：告警通道对应告警主题
     * @param message
     */
    public void sendToAlarmChannel(String message){
        channel.sendEsAlarmMessage().send(MessageBuilder.withPayload(message).build());
    }
}

注入先前定义的通道EsChannel，sendToDefaultChannel、sendToAlarmChannel分别为我们自定义的两个发送方法，可将消息发送到不同的通道中，每个通道对应一个kafka的主题。

六、从输入通道订阅消息

@EnableBinding(value = EsChannel.class)
public class EsStreamListener {

    /**
     * 从缺省通道接收消息
     * @param message
     */
    @StreamListener(EsChannel.ES_DEFAULT_INPUT)
    public void receive(Message<String> message){
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
        System.out.println(sdf.format(new Date())+"------start--------安全用电默认消息：" + message);
        try {
            Thread.sleep(1000*10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(sdf.format(new Date())+"------end--------安全用电默认消息");
    }

    /**
     * 从告警通道接收消息
     * @param message
     */
    @StreamListener(EsChannel.ES_ALARM_INPUT)
    public void receiveAlarm(Message<String> message){
        System.out.println("订阅告警消息：" + message);
    }
}

从不同的通道实现消息的订阅。

七、这样完整的消息系统就搭建好了，定义Controller发送消息测试

@ApiOperation(value = "test1", httpMethod = "POST")
    @PostMapping(value = "/test1", produces = "application/json;charset=UTF-8")
    public void test1(String message, HttpServletRequest request,
                             HttpServletResponse response) {
        sender.sendToDefaultChannel(message);
        sender.sendToDefaultChannel(message);
        sender.sendToDefaultChannel(message);
        sender.sendToDefaultChannel(message);
    }

    @ApiOperation(value = "test", httpMethod = "POST")
    @PostMapping(value = "/test2", produces = "application/json;charset=UTF-8")
    public void test2(String message, HttpServletRequest request,
                      HttpServletResponse response) {
        sender.sendToAlarmChannel(message);
    }

test1：发送消息的缺省消息通道
test2：发送消息到告警消息通道

八、并发性测试

如七中所示，一次发送4条消息到缺省消息通道中，并启动两个实例（即两个微服务组成一个小型集群）,在并发性配置为1的情况下，即spring.cloud.stream.bindings.es_default_input.consumer.concurrency=1

实例1:

2019-09-30 11:13:14------start--------默认消息...
2019-09-30 11:13:24------end--------默认消息

实例2:

2019-09-30 11:13:14------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:13:24------end--------默认消息

2019-09-30 11:13:24------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:13:34------end--------默认消息

2019-09-30 11:13:34------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:13:44------end--------默认消息

通过打印日志（日志做了简化处理）可以看出，两个实例之间是做到了并发消费，但是在1个实例内部，并没有并发消费。
如果将concurrency修改为2.
日志如下
实例1:

2019-09-30 11:31:13------start--------：...
2019-09-30 11:31:13------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:31:23------end--------默认消息
2019-09-30 11:31:23------end--------默认消息
2019-09-30 11:31:23------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:31:33------end--------默认消息

实例2:

2019-09-30 11:31:13------start--------默认消息：...
2019-09-30 11:31:23------end--------

从日志可以看出，实例1中实现了两个线程的并发消费。