热点文章-实时计算
1 今日内容
1.1 定时计算与实时计算
1.2 今日内容
kafkaStream
- 什么是流式计算
- kafkaStream概述
- kafkaStream入门案例
- Springboot集成kafkaStream
实时计算
- 用户行为发送消息
- kafkaStream聚合处理消息
- 更新文章行为数量
- 替换热点文章数据
2 实时流式计算
2.1 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。
2.2 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
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。
2.3 技术方案选型
- Hadoop
- Apche Storm
Storm 是一个分布式实时大数据处理系统，可以帮助我们方便地处理海量数据，具有高可靠、高容错、高扩展的特点。是流式框架，有很高的数据吞吐能力。
- Kafka Stream
可以轻松地将其嵌入任何Java应用程序中，并与用户为其流应用程序所拥有的任何现有打包，部署和操作工具集成。
3 Kafka Stream
3.1 概述
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的特点如下：
- 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 Kafka Streams的关键概念
- 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。
3.3 KStream
（1）数据结构类似于map,如下图，key-value键值对
（2）KStream
KStream数据流（data stream），即是一段顺序的，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。
为了说明这一点，让我们想象一下以下两个数据记录正在发送到流中：
（“ alice”，1）->（“” alice“，3）
如果您的流处理应用是要总结每个用户的价值，它将返回4了alice。为什么？因为第二条数据记录将不被视为先前记录的更新。（insert）新数据
3.4 Kafka Stream入门案例编写
（1）需求分析，求单词个数（word count）
（2）引入依赖
在之前的kafka-demo工程的pom文件中引入
<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>(3)创建原生的kafka staream入门案例
package com.heima.kafka.sample;
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的配置信息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");}
}(4)测试准备
- 使用生产者在topic为：itcast_topic_input中发送多条消息
- 使用消费者接收topic为：itcast_topic_out
结果：
- 通过流式计算，会把生产者的多条消息汇总成一条发送到消费者中输出
3.5 SpringBoot集成Kafka Stream
（1）自定配置参数
package com.heima.kafka.config;
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);//连接信息props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");//组props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_cid");//应用名称props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 10);//重试次数props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());//key序列化器props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());return new KafkaStreamsConfiguration(props);}
}修改application.yml文件，在最下方添加自定义配置
kafka:hosts: 192.168.200.130:9092group: ${spring.application.name}(2)新增配置类，创建KStream对象，进行聚合
package com.heima.kafka.stream;
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：
启动微服务，正常发送消息，可以正常接收到消息
3 app端热点文章计算
3.1 思路说明
3.2 功能实现
3.2.1 用户行为（阅读量，评论，点赞，收藏）发送消息，以阅读和点赞为例
①在heima-leadnews-behavior微服务中集成kafka生产者配置
修改nacos，新增内容
spring:application:name: leadnews-behaviorkafka:bootstrap-servers: 192.168.200.130:9092producer:retries: 10key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializervalue-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer②修改ApLikesBehaviorServiceImpl新增发送消息
定义消息发送封装类：UpdateArticleMess
package com.heima.model.mess;import lombok.Data;@Data
public class UpdateArticleMess {/*** 修改文章的字段类型*/private UpdateArticleType type;/*** 文章ID*/private Long articleId;/*** 修改数据的增量，可为正负*/private Integer add;public enum UpdateArticleType{COLLECTION,COMMENT,LIKES,VIEWS;}
}topic常量类：
package com.heima.common.constants;
public class HotArticleConstants {public static final String HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC="hot.article.score.topic";
}完整代码如下：
package com.heima.behavior.service.impl;import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
@Transactional
@Slf4j
public class ApLikesBehaviorServiceImpl implements ApLikesBehaviorService {@Autowiredprivate CacheService cacheService;@Autowiredprivate KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;@Overridepublic ResponseResult like(LikesBehaviorDto dto) {//1.检查参数if (dto == null || dto.getArticleId() == null || checkParam(dto)) {return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);}//2.是否登录ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();if (user == null) {return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);}UpdateArticleMess mess = new UpdateArticleMess();mess.setArticleId(dto.getArticleId());mess.setType(UpdateArticleMess.UpdateArticleType.LIKES);//3.点赞 保存数据if (dto.getOperation() == 0) {Object obj = cacheService.hGet(BehaviorConstants.LIKE_BEHAVIOR + dto.getArticleId().toString(), user.getId().toString());if (obj != null) {return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID, "已点赞");}// 保存当前keylog.info("保存当前key:{} ,{}, {}", dto.getArticleId(), user.getId(), dto);cacheService.hPut(BehaviorConstants.LIKE_BEHAVIOR + dto.getArticleId().toString(), user.getId().toString(), JSON.toJSONString(dto));mess.setAdd(1);} else {// 删除当前keylog.info("删除当前key:{}, {}", dto.getArticleId(), user.getId());cacheService.hDelete(BehaviorConstants.LIKE_BEHAVIOR + dto.getArticleId().toString(), user.getId().toString());mess.setAdd(-1);}//发送消息，数据聚合kafkaTemplate.send(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC,JSON.toJSONString(mess));return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);}/*** 检查参数** @return*/private boolean checkParam(LikesBehaviorDto dto) {if (dto.getType() > 2 || dto.getType() < 0 || dto.getOperation() > 1 || dto.getOperation() < 0) {return true;}return false;}
}③修改阅读行为的类ApReadBehaviorServiceImpl发送消息
完整代码：
package com.heima.behavior.service.impl;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;@Service
@Transactional
@Slf4j
public class ApReadBehaviorServiceImpl implements ApReadBehaviorService {@Autowiredprivate CacheService cacheService;@Autowiredprivate KafkaTemplate<String,String> kafkaTemplate;@Overridepublic ResponseResult readBehavior(ReadBehaviorDto dto) {//1.检查参数if (dto == null || dto.getArticleId() == null) {return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.PARAM_INVALID);}//2.是否登录ApUser user = AppThreadLocalUtil.getUser();if (user == null) {return ResponseResult.errorResult(AppHttpCodeEnum.NEED_LOGIN);}//更新阅读次数String readBehaviorJson = (String) cacheService.hGet(BehaviorConstants.READ_BEHAVIOR + dto.getArticleId().toString(), user.getId().toString());if (StringUtils.isNotBlank(readBehaviorJson)) {ReadBehaviorDto readBehaviorDto = JSON.parseObject(readBehaviorJson, ReadBehaviorDto.class);dto.setCount((short) (readBehaviorDto.getCount() + dto.getCount()));}// 保存当前keylog.info("保存当前key:{} {} {}", dto.getArticleId(), user.getId(), dto);cacheService.hPut(BehaviorConstants.READ_BEHAVIOR + dto.getArticleId().toString(), user.getId().toString(), JSON.toJSONString(dto));//发送消息，数据聚合UpdateArticleMess mess = new UpdateArticleMess();mess.setArticleId(dto.getArticleId());mess.setType(UpdateArticleMess.UpdateArticleType.VIEWS);mess.setAdd(1);kafkaTemplate.send(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC,JSON.toJSONString(mess));return ResponseResult.okResult(AppHttpCodeEnum.SUCCESS);}
}3.2.2 使用kafkaStream实时接收消息，聚合内容
①在leadnews-article微服务中集成kafkaStream (参考kafka-demo)
②定义实体类，用于聚合之后的分值封装
package com.heima.model.article.mess;
import lombok.Data;@Data
public class ArticleVisitStreamMess {/*** 文章id*/private Long articleId;/*** 阅读*/private int view;/*** 收藏*/private int collect;/*** 评论*/private int comment;/*** 点赞*/private int like;
}修改常量类：增加常量
package com.heima.common.constans;
public class HotArticleConstants {public static final String HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC="hot.article.score.topic";public static final String HOT_ARTICLE_INCR_HANDLE_TOPIC="hot.article.incr.handle.topic";
}③ 定义stream,接收消息并聚合
package com.heima.article.stream;
import java.time.Duration;@Configuration
@Slf4j
public class HotArticleStreamHandler {@Beanpublic KStream<String,String> kStream(StreamsBuilder streamsBuilder){//接收消息KStream<String,String> stream = streamsBuilder.stream(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC);//聚合流式处理stream.map((key,value)->{UpdateArticleMess mess = JSON.parseObject(value, UpdateArticleMess.class);//重置消息的key:1234343434 和 value: likes:1return new KeyValue<>(mess.getArticleId().toString(),mess.getType().name()+":"+mess.getAdd());})//按照文章id进行聚合.groupBy((key,value)->key)//时间窗口.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))/*** 自行的完成聚合的计算*/.aggregate(new Initializer<String>() {/*** 初始方法，返回值是消息的value* @return*/@Overridepublic String apply() {return "COLLECTION:0,COMMENT:0,LIKES:0,VIEWS:0";}/*** 真正的聚合操作，返回值是消息的value*/}, new Aggregator<String, String, String>() {@Overridepublic String apply(String key, String value, String aggValue) {if(StringUtils.isBlank(value)){return aggValue;}String[] aggAry = aggValue.split(",");int col = 0,com=0,lik=0,vie=0;for (String agg : aggAry) {String[] split = agg.split(":");/*** 获得初始值，也是时间窗口内计算之后的值*/switch (UpdateArticleMess.UpdateArticleType.valueOf(split[0])){case COLLECTION:col = Integer.parseInt(split[1]);break;case COMMENT:com = Integer.parseInt(split[1]);break;case LIKES:lik = Integer.parseInt(split[1]);break;case VIEWS:vie = Integer.parseInt(split[1]);break;}}/*** 累加操作*/String[] valAry = value.split(":");switch (UpdateArticleMess.UpdateArticleType.valueOf(valAry[0])){case COLLECTION:col += Integer.parseInt(valAry[1]);break;case COMMENT:com += Integer.parseInt(valAry[1]);break;case LIKES:lik += Integer.parseInt(valAry[1]);break;case VIEWS:vie += Integer.parseInt(valAry[1]);break;}String formatStr = String.format("COLLECTION:%d,COMMENT:%d,LIKES:%d,VIEWS:%d", col, com, lik, vie);System.out.println("文章的id:"+key);System.out.println("当前时间窗口内的消息处理结果："+formatStr);return formatStr;}}, Materialized.as("hot-atricle-stream-count-001")).toStream().map((key,value)->{return new KeyValue<>(key.key().toString(),formatObj(key.key().toString(),value));})//发送消息.to(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_INCR_HANDLE_TOPIC);return stream;}/*** 格式化消息的value数据* @param articleId* @param value* @return*/public String formatObj(String articleId,String value){ArticleVisitStreamMess mess = new ArticleVisitStreamMess();mess.setArticleId(Long.valueOf(articleId));//COLLECTION:0,COMMENT:0,LIKES:0,VIEWS:0String[] valAry = value.split(",");for (String val : valAry) {String[] split = val.split(":");switch (UpdateArticleMess.UpdateArticleType.valueOf(split[0])){case COLLECTION:mess.setCollect(Integer.parseInt(split[1]));break;case COMMENT:mess.setComment(Integer.parseInt(split[1]));break;case LIKES:mess.setLike(Integer.parseInt(split[1]));break;case VIEWS:mess.setView(Integer.parseInt(split[1]));break;}}log.info("聚合消息处理之后的结果为:{}",JSON.toJSONString(mess));return JSON.toJSONString(mess);}
}3.2.3 重新计算文章的分值，更新到数据库和缓存中
①在ApArticleService添加方法，用于更新数据库中的文章分值
/*** 更新文章的分值 同时更新缓存中的热点文章数据* @param mess*/
public void updateScore(ArticleVisitStreamMess mess);实现类方法
/*** 更新文章的分值 同时更新缓存中的热点文章数据* @param mess*/
@Override
public void updateScore(ArticleVisitStreamMess mess) {//1.更新文章的阅读、点赞、收藏、评论的数量ApArticle apArticle = updateArticle(mess);//2.计算文章的分值Integer score = computeScore(apArticle);score = score * 3;//3.替换当前文章对应频道的热点数据replaceDataToRedis(apArticle, score, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + apArticle.getChannelId());//4.替换推荐对应的热点数据replaceDataToRedis(apArticle, score, ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + ArticleConstants.DEFAULT_TAG);
}/*** 替换数据并且存入到redis* @param apArticle* @param score* @param s*/
private void replaceDataToRedis(ApArticle apArticle, Integer score, String s) {String articleListStr = cacheService.get(s);if (StringUtils.isNotBlank(articleListStr)) {List<HotArticleVo> hotArticleVoList = JSON.parseArray(articleListStr, HotArticleVo.class);boolean flag = true;//如果缓存中存在该文章，只更新分值for (HotArticleVo hotArticleVo : hotArticleVoList) {if (hotArticleVo.getId().equals(apArticle.getId())) {hotArticleVo.setScore(score);flag = false;break;}}//如果缓存中不存在，查询缓存中分值最小的一条数据，进行分值的比较，如果当前文章的分值大于缓存中的数据，就替换if (flag) {if (hotArticleVoList.size() >= 30) {hotArticleVoList = hotArticleVoList.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());HotArticleVo lastHot = hotArticleVoList.get(hotArticleVoList.size() - 1);if (lastHot.getScore() < score) {hotArticleVoList.remove(lastHot);HotArticleVo hot = new HotArticleVo();BeanUtils.copyProperties(apArticle, hot);hot.setScore(score);hotArticleVoList.add(hot);}} else {HotArticleVo hot = new HotArticleVo();BeanUtils.copyProperties(apArticle, hot);hot.setScore(score);hotArticleVoList.add(hot);}}//缓存到redishotArticleVoList = hotArticleVoList.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());cacheService.set(s, JSON.toJSONString(hotArticleVoList));}
}/*** 更新文章行为数量* @param mess*/
private ApArticle updateArticle(ArticleVisitStreamMess mess) {ApArticle apArticle = getById(mess.getArticleId());apArticle.setCollection(apArticle.getCollection()==null?0:apArticle.getCollection()+mess.getCollect());apArticle.setComment(apArticle.getComment()==null?0:apArticle.getComment()+mess.getComment());apArticle.setLikes(apArticle.getLikes()==null?0:apArticle.getLikes()+mess.getLike());apArticle.setViews(apArticle.getViews()==null?0:apArticle.getViews()+mess.getView());updateById(apArticle);return apArticle;
}/*** 计算文章的具体分值* @param apArticle* @return*/
private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {Integer score = 0;if(apArticle.getLikes() != null){score += apArticle.getLikes() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;}if(apArticle.getViews() != null){score += apArticle.getViews();}if(apArticle.getComment() != null){score += apArticle.getComment() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;}if(apArticle.getCollection() != null){score += apArticle.getCollection() * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;}return score;
}
