`

Kafka与Spring的集成

阅读更多
producer
public class KafkaServiceImpl implements KafkaService {

	private Producer<byte[], byte[]> inner;
	
	private Properties properties;

	
	public void setInner(Producer<byte[], byte[]> inner) {
		this.inner = inner;
	}

	public void setProperties(Properties properties) {
		this.properties = properties;
	}

	public void init() throws IOException {
		ProducerConfig config = new ProducerConfig(properties);
		inner = new Producer<byte[], byte[]>(config);
	}
	@Override
	public void sendMessage(String topicName, byte[] message) {
		if (topicName == null || message == null) {
			return;
		}
		KeyedMessage<byte[], byte[]> km = new KeyedMessage<byte[], byte[]>(topicName, "".getBytes(), message);
		inner.send(km);
	}
}


配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" 
	xmlns:util="http://www.springframework.org/schema/util" 
	xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context"
	xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
		http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-4.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/util
		http://www.springframework.org/schema/util/spring-util-4.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/tx 
		http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-4.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/context
		http://www.springframework.org/schema/context/spring-context-4.0.xsd
		http://www.springframework.org/schema/task
		http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-4.0.xsd">

	
	<bean id="producerConfig" class="org.springframework.beans.factory.config.PropertiesFactoryBean">  
        <property name="locations">  
            <list>  
                <value>config/properties/producer.properties</value>  
            </list>  
        </property>  
    </bean>
	<bean id="kafkaService" class="com.aiyou.gamecloud.kafka.KafkaServiceImpl" init-method="init"> 
		<property name="properties" ref="producerConfig"/>
	</bean>
</beans>


property
metadata.broker.list=192.168.113.181:9092
producer.type=async  
compression.codec=0  
#serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder 
#key.serializer.class=kafka.serializer.StringEncoder

编解码部分如果使用字符串需要设置,默认是字节数组
使用异(async)通信时,消息队列默认发送时间间隔由queue.buffering.max.ms决定(kafka.producer.async.AsyncProducerConfig中),默认时间间隔为5000ms,也就是说异步方式默认每5s发送一次消息

Customer

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.context.support.ClassPathXmlApplicationContext;
import org.springframework.integration.channel.QueueChannel;
import org.springframework.messaging.Message;

import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;

import kafka.consumer.Consumer;

/**
 * @project: gate
 * @Title: KafkaCustomerService.java
 * @author: chenpeng
 * @email: 46731706@qq.com
 * @date: 2016年1月14日下午1:40:47
 * @description:
 * @version:
 */
public class KafkaCustomerService {
	private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(KafkaCustomerService.class);
	private static final String CONFIG = "kafka-customer-config.xml";
	private static Random rand = new Random();

	public static void main(String[] args) {

		final ClassPathXmlApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext(CONFIG, Consumer.class);
		ctx.start();

		final QueueChannel channel = ctx.getBean("inputFromKafka", QueueChannel.class);
		Message msg;
		while ((msg = channel.receive()) != null) {
			HashMap map = (HashMap) msg.getPayload();

			System.out.println("Here in  disb ================" + map.size());
			Set<Map.Entry> set = map.entrySet();

			for (Map.Entry entry : set) {
				String topic = (String) entry.getKey();
				System.out.println("Topic:" + topic);
				ConcurrentHashMap<Integer, List<byte[]>> messages = (ConcurrentHashMap<Integer, List<byte[]>>) entry
						.getValue();
				Collection<List<byte[]>> values = messages.values();

				for (Iterator<List<byte[]>> iterator = values.iterator(); iterator.hasNext();) {
					List<byte[]> list = iterator.next();
					System.out.println("================" + list.size());
					for (byte[] bytes : list) {
						try {
							BroadcastMessage message = BroadcastMessage.parseFrom(bytes);
							logger.debug(message.getGameId());
						} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
							// TODO Auto-generated catch block
							e.printStackTrace();
						}

					}

				}

			}

		}

		try {
			Thread.sleep(100000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		ctx.close();
	}
}



配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans:beans xmlns:int="http://www.springframework.org/schema/integration"
	xmlns:int-kafka="http://www.springframework.org/schema/integration/kafka"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:beans="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:int-stream="http://www.springframework.org/schema/integration/stream"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
  http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration
  http://www.springframework.org/schema/integration/spring-integration-4.1.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration/kafka
  http://www.springframework.org/schema/integration/kafka/spring-integration-kafka.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration/stream
  http://www.springframework.org/schema/integration/stream/spring-integration-stream.xsd">

	<int:channel id="inputFromKafka" ><int:queue/></int:channel>

	<int-kafka:inbound-channel-adapter
		id="kafkaInboundChannelAdapter" kafka-consumer-context-ref="consumerContext"
		auto-startup="false" channel="inputFromKafka">
		<int:poller fixed-delay="10" time-unit="MILLISECONDS"
			max-messages-per-poll="50" />
	</int-kafka:inbound-channel-adapter>
	

	<int-kafka:consumer-context id="consumerContext"
		consumer-timeout="10" zookeeper-connect="zookeeperConnect" >
		<int-kafka:consumer-configurations>
			<int-kafka:consumer-configuration
				group-id="default" max-messages="5000">
				<int-kafka:topic id="websocket_01" streams="1" />
			</int-kafka:consumer-configuration>
		</int-kafka:consumer-configurations>
	</int-kafka:consumer-context>
	<int-kafka:zookeeper-connect id="zookeeperConnect"
		zk-connect="192.168.113.181:2121" zk-connection-timeout="6000"
		zk-session-timeout="6000" zk-sync-time="200" />

</beans:beans>


这里需要注意两个参数:
fixed-delay:即从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。即每次sleep的时间间隔。
fixed-rate: 即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔,单位是毫秒。即每次获取消息的时间间隔。
consumer-timeout:如果在指定的时间间隔后,没有发现可用的消息可消费,则抛出一个timeout异常,我的理解是处理完一个消息后等待fixed-delay+consumer-timeout时间间隔,如果还没消息就重连(不知道理解的对不对,不过实验证明将consumer-timeout值修改后会影响接收消息的频率)

结合spring,还可以使用Spring Integration方式进行配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans:beans xmlns:int="http://www.springframework.org/schema/integration"
	xmlns:int-kafka="http://www.springframework.org/schema/integration/kafka"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:beans="http://www.springframework.org/schema/beans"
	xmlns:int-stream="http://www.springframework.org/schema/integration/stream"
	xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
  http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration
  http://www.springframework.org/schema/integration/spring-integration-4.1.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration/kafka
  http://www.springframework.org/schema/integration/kafka/spring-integration-kafka.xsd
  http://www.springframework.org/schema/integration/stream
  http://www.springframework.org/schema/integration/stream/spring-integration-stream.xsd">

	<int:channel id="inputFromKafka"></int:channel>

	<int:service-activator auto-startup="true"
		input-channel="inputFromKafka" ref="disbService" method="distribute">
	</int:service-activator>


	<int:poller default="true" id="default" fixed-rate="5"
		time-unit="MILLISECONDS">
	</int:poller>

	<int-kafka:inbound-channel-adapter
		kafka-consumer-context-ref="consumerContext" channel="inputFromKafka">
	</int-kafka:inbound-channel-adapter>

	<int-kafka:consumer-context id="consumerContext"
		consumer-timeout="5" zookeeper-connect="zookeeperConnect">
		<int-kafka:consumer-configurations>
			<int-kafka:consumer-configuration
				group-id="default" max-messages="5000">
				<int-kafka:topic id="${gateId}" streams="1" />
			</int-kafka:consumer-configuration>
		</int-kafka:consumer-configurations>
	</int-kafka:consumer-context>
	<int-kafka:zookeeper-connect id="zookeeperConnect"
		zk-connect="192.168.113.181:2121" zk-connection-timeout="6000"
		zk-session-timeout="6000" zk-sync-time="2000" />

</beans:beans>


service实现

import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Service;

import com.google.protobuf.InvalidProtocolBufferException;

import io.netty.buffer.ByteBuf;
import io.netty.buffer.Unpooled;
import io.netty.handler.codec.http.websocketx.BinaryWebSocketFrame;


@Service("disbService")
public class DisbService {
	private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DisbService.class);

	@Value("#{configProperties['server.requestType']}")
	private String requestType = ERequestType.SOCKET.getValue();
	@Autowired
	private CacheService cacheService;

	@SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
	public void distribute(HashMap map) {
		System.out.println("Here in  disb ================" + map.size());
		Set<Map.Entry> set = map.entrySet();

		for (Map.Entry entry : set) {
			String topic = (String) entry.getKey();
			logger.debug("Topic:" + topic);
			ConcurrentHashMap<Integer, List<byte[]>> messages = (ConcurrentHashMap<Integer, List<byte[]>>) entry
					.getValue();
			Collection<List<byte[]>> values = messages.values();

			for (Iterator<List<byte[]>> iterator = values.iterator(); iterator.hasNext();) {
				List<byte[]> list = iterator.next();
				System.out.println("================" + list.size());
				for (byte[] bytes : list) {
					// 这里获取到的是广播的信息
					try {
						if (ERequestType.HTTP.getValue().equals(requestType)) {
							// 缓存起来!!!
						} else {
							Message.BroadcastMessage message = Message.BroadcastMessage.parseFrom(bytes);
							if (message.getUserIdsList().isEmpty()) {
								List<ChannelCache> channelList = cacheService.getGameChannelList(topic,
										message.getGameId(), message.getServerId());
								for (ChannelCache channelCache : channelList) {
									sendMessage(channelCache, message);
								}
							}

							for (String userId : message.getUserIdsList()) {
								ChannelCache channelCache = cacheService.getCachedChannel(message.getGameId(),
										message.getServerId(), userId);
								sendMessage(channelCache, message);
							}
						}

					} catch (InvalidProtocolBufferException e) {
						e.printStackTrace();
					}

				}

			}

		}
	}

	private void sendMessage(ChannelCache channelCache, Message.BroadcastMessage message) {
		if (channelCache != null) {
			switch (ERequestType.parse(requestType)) {
			case HTTP:
				break;
			case SOCKET:
				try {
					if (channelCache.getChannel().isActive()) {
						ByteBuf messageData = Unpooled.buffer();
						messageData.writeInt(message.getMessage().toByteArray().length);
						messageData.writeBytes(message.getMessage().toByteArray());
						channelCache.getChannel().writeAndFlush(messageData).sync();
					} else {
						cacheService.userLogout(channelCache.getChannel().hashCode());
					}

				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				break;

			case WEBSOCKET:
				try {
					if (channelCache.getChannel().isActive()) {
						ByteBuf messageData = Unpooled.buffer();
						messageData.writeInt(message.getMessage().toByteArray().length);
						messageData.writeBytes(message.getMessage().toByteArray());
						channelCache.getChannel().writeAndFlush(new BinaryWebSocketFrame(messageData)).sync();
					} else {
						cacheService.userLogout(channelCache.getChannel().hashCode());
					}

				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			default:
				break;

			}
		}
	}

}




分享到:
评论

相关推荐

    Kafka与spring集成

    Kafka与Spring集成指南 Kafka分布式消息系统是一种高吞吐量、可扩展、基于发布订阅模式的消息系统,广泛应用于大数据处理、实时数据处理和日志处理等领域。Spring Framework是一种流行的Java应用程序框架,提供了一...

    Spring 集成 Kafka的配置文件及代码讲解

    在本文中,我们将深入探讨如何将Spring框架与Apache Kafka集成,以便实现...压缩包中的"Kafka与spring集成的代码"文件应该包含了这些示例的完整实现,供你参考和学习。记得根据实际的Kafka集群配置和业务需求调整代码。

    22.Spring Cloud整合RabbitMQ或Kafka消息驱动

    在Spring Cloud中集成Kafka,你需要: 1. 添加依赖:在`pom.xml`文件中引入`spring-kafka`依赖。 2. 配置Kafka:配置Kafka服务器地址、端口等信息。 3. 定义消息:创建消息的Java类,可以使用`@KafkaListener`注解...

    spring boot集成kafka

    在这个项目中,Spring Boot通过其内置的自动配置能力与Kafka进行集成。以下是一些关键点: 1. **依赖管理**:在`pom.xml`中,我们需要添加Spring Boot对Kafka的依赖。这通常包括`spring-boot-starter-data-jpa`和`...

    springboot和kafka的集成

    在本文中,我们将深入探讨如何将Spring Boot框架与Apache Kafka进行集成,以便在微服务架构中实现高效的数据流处理。Apache Kafka是一个分布式流处理平台,它允许开发者构建实时数据管道和流应用程序。Spring Boot...

    spring-boot集成kafka

    本文将详细讲解如何在Spring Boot项目中集成Kafka,实现消息的发送与接收。 首先,我们需要在Spring Boot项目的`pom.xml`文件中添加Kafka相关的依赖。Spring for Apache Kafka提供了与Spring Boot整合的便利,通过...

    spring-kafka 整合官方文档

    spring-kafka是Spring框架对Apache Kafka消息系统进行整合的一个项目,它简化了Kafka的使用,使其更容易与Spring应用程序集成。Apache Kafka是一个分布式流处理平台,主要用于构建实时数据管道和流应用程序。它具备...

    Kafka3.0详解,客户端命令,核心配置文件详解。spring集成、webflux集成、集群搭建

    它的客户端命令以及核心配置文件是其操作的核心,而spring集成和webflux集成则可以将Kafka3.0与主流的Java开发框架相结合,集群搭建则是其分布式特性的基础。 消息系统是一种应用程序,用于在不同的软件组件之间...

    SpringCloud与Kafka消息中间件集成教程

    ### SpringCloud与Kafka消息中间件集成教程 #### 一、SpringCloud概述 Spring Cloud 是一个基于Spring Boot的框架,旨在提供一系列开箱即用的工具和服务,帮助开发者轻松构建和部署微服务架构的应用程序。它集合了...

    spring-kafka-demo

    Spring Kafka 是 Spring 框架为集成 Apache Kafka 提供的一个模块,它使得在 Java 应用程序中使用 Kafka 变得简单且直观。本项目 "spring-kafka-demo" 提供了一个完整的示例,涵盖了生产者和消费者的配置与实现,...

    springboot 基于spring-kafka动态创建kafka消费者

    在Spring Boot应用中,我们可以利用Spring Kafka框架来与Apache Kafka进行集成,实现高效的消息传递。本文将详细探讨如何在Spring Boot项目中基于Spring Kafka动态创建Kafka消费者。 首先,了解Kafka基本概念:...

    spring cloud stream kafka 消息驱动集成

    3. **Spring Cloud Stream 与 Kafka 集成**: - 使用 Spring Cloud Stream 集成 Kafka 需要在配置中指定消息代理类型(Binder),例如 `spring.cloud.stream.kafka.bindings`。 - 应用程序可以通过 ...

    spring-kafka源代码

    Spring Kafka是Spring框架的一部分,专为集成Apache Kafka而设计,提供了一套轻量级且强大的API,使得在Java应用中使用Kafka变得更加简单。本文将围绕Spring Kafka的源代码进行深度解析,帮助开发者更好地理解和运用...

    springboot - 2.7.3版本 - (七)整合Kafka

    在`springboot-kafka`目录下,可能包含了一个示例项目,你可以通过导入IDE进行编译和运行,以了解Spring Boot与Kafka集成的实践操作。 通过以上步骤,你已经掌握了如何在Spring Boot 2.7.3中集成Apache Kafka的基本...

    spring-kafka

    在 "kafka-0.10-demo" 文件中,我们可以预期找到一个使用 Spring Kafka 与 Kafka 0.10 版本集成的示例项目。这个示例可能包含生产者和消费者代码,以及相关的配置文件,帮助我们理解如何在实践中使用 Spring Kafka。...

    spring-kafka:spring集成kafka的例子,包含生产者和消费者

    Spring Kafka是Spring框架对Apache Kafka的集成,它允许开发者在Spring应用中轻松地使用Kafka作为消息传递系统。Apache Kafka是一种分布式流处理平台,常用于构建实时数据管道和流应用程序。下面将详细介绍Spring ...

    spring-kafka文档.zip

    Spring Kafka是Spring框架的一部分,它为Java开发者提供了一种集成Apache Kafka的简便方式,使我们能够充分利用Kafka的分布式消息传递能力。本文将深入探讨Spring Kafka的核心概念、主要功能以及实际应用,旨在帮助...

    SpringBoot项目集成kafka

    在本文中,我们将深入探讨如何将Kafka集成到SpringBoot项目中,并且会涉及SpringBoot版本与Swagger版本匹配的重要性,以避免出现访问Swagger文档时的空指针异常。Kafka作为一个分布式流处理平台,常被用于构建实时...

    springboot集成kafka实战项目,kafka生产者、消费者、创建topic,指定消费分区

    在本项目中,我们将深入探讨如何使用Spring Boot与Kafka进行集成,实现一个实战项目,包括Kafka的生产者、消费者以及如何创建Topic,并且特别关注指定消费分区这一高级特性。Kafka是一款高吞吐量的分布式消息系统,...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics