一、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

流式计算就相当于上图的右侧扶梯，是可以源源不断的产生数据，源源不断的接收数据，没有边界。

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

比如应用较广的 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. Kafka Stream

近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、Apache Storm，以及这些年火爆的 Spark 以及 Flink 等。

3.1 Kafka Streams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 关键概念

一个最简单的Streaming的结构如下图所示：

从一个Topic中读取到数据，经过一些处理操作之后，写入到另一个Topic中，这就是一个最简单的Streaming流式计算。其中，Source Topic中的数据会源源不断的产生新数据。
那么，我们再在上面的结构之上扩展一下，假设定义了多个Source Topic及Destination Topic，那就构成如下图所示的较为复杂的拓扑结构：

• 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。
  
  Kafka Streams被认为是开发实时应用程序的最简单方法。它是一个Kafka的客户端API库，编写简单的java就可以实现流式处理。

3.3 KStream

KStream:数据结构类似于map，如下图，key-value键值对

KStream数据流（data stream），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。

二、测试kafkaStream

先看下简单的kafkaStream的KStream测试

需求分析：求单词个数（word count）

1. pom.xml引入依赖：

       <!-- kafka --><dependency><groupId>org.springframework.kafka</groupId><artifactId>spring-kafka</artifactId><exclusions><exclusion><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></dependency><dependency><groupId>com.alibaba</groupId><artifactId>fastjson</artifactId></dependency><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>

2. 配置文件

server:port: 9991
spring:application:name: kafka-demokafka:bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializercompression-type: lz4consumer:group-id: ${spring.application.name}-testkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

3. 编写生产者

ProducerQuickStart.java

package com.kafka.sample;import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.producer.*;import java.util.Properties;@Slf4j
public class ProducerQuickStart {public static void main(String[] args) {//1. kafka的配置信息Properties prop = new Properties();//kafka的链接信息prop.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");//配置重试次数prop.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);//数据压缩prop.put(ProducerConfig.COMPRESSION_TYPE_CONFIG,"lz4");//ack配置  消息确认机制   默认ack=1,即只要集群首领节点收到消息，生产者就会收到一个来自服务器的成功响应
//        prop.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");消息key的序列化器prop.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//消息value的序列化器prop.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//2. 生产者对象KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<String, String>(prop);//封装发送的消息ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<String, String>("itcast-topic-input", "key_001", "hello kafka");//3. 发送消息for (int i = 0; i < 5; i++) {producer.send(producerRecord);}//4. 关闭消息通道  必须关闭，否则消息发不出去producer.close();}
}

4 编写kafkaStream流式处理

KafkaStreamQuickStart.java

package com.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>>() {@Overridepublic 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");}
}

5. 编写消费者

ConsumerQuickStart.java

package com.kafka.sample;import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;import java.time.Duration;
import java.util.Collections;
import java.util.Properties;public class ConsumerQuickStart {public static void main(String[] args) {//1. 添加kafka的配置信息Properties properties = new Properties();// 配置链接信息properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.200.130:9092");//配置消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group-2");//配置消息的反序列化器properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//2. 消费者对象KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<String, String>(properties);//3. 订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("itcast-topic-out"));//当前线程一直监听消息while(true){//4. 消费者拉取消息： 每秒拉取一次ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {System.out.println(record.key());System.out.println(record.value());}}}
}

启动项目：

1. 在远端（192.168.200.130:9092）启动docker中的kafka容器
2. 启动消费者ConsumerQuickStart的main函数
3. 启动kafkastream的mian函数
4. 启动生产者ProducerQuickStart的main函数

5. 控制台打印结果：

整个过程：
生产者向kafka中发送了5条“hello kafka”消息，topic均为itcast-topic-input。kafkastream监听这个topic，每10秒进行一次流式处理，将“hello kakfa”字符串分割，并统计每个单词出现的次数。然后转为kstream，发送消息到kafka中的topic=itcast-topic-out”。消费者监听“itcast-topic-out”的topic，消费消息。

三、Springboot整合kafkaStream

1. 配置文件新增

application.yml

server:port: 9991
spring:application:name: kafka-demokafka:bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializercompression-type: lz4consumer:group-id: ${spring.application.name}-testkey-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializervalue-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
# kafkaStream新增以下配置
kafka:hosts: 192.168.200.130:9092group: ${spring.application.name}

2. 在微服务中新增配置类

KafkaStreamConfig.java

package com.kafka.config;import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
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);}
}

3. 使用kafkaStream监听消息

KafkaStreamHelloListener.java

package com.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 {@Beanpublic 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>>() {@Overridepublic 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springboot应用程序，运行之前的ProducerQuickStart来生产消息，约10秒后，看到kafkaStream消息的处理结果

说明kafkaStream接收到消息并将多条消息进行了统一处理。

参考（推荐阅读）：

1. https://cloud.tencent.com/developer/article/2100664
2. https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11457851.html