目录
- kafka 核心API 之 流API
- Kafka流API的作用：
- 流API的核心API：
- 使用流API编程的大致步骤如下：
- 代码演示 流API 用法
- MessageStream 流API 代码
- 演示消息从 test1主题 导流到 test2主题
- 演示使用匿名内部类对消息进行处理
- Topology 拓扑结构 讲解
- 代码：
- MessageProducer 消息生产者
- Consumer01 消费者01
- Consumer02 消费者02
- MessageStream 流API 功能演示类
- pom 依赖
kafka 核心API 之 流API
Kafka流API的作用：
流API 的作用 是创建多个主题之间的消息流，从而允许将消息从一个主题“导流”到另一个主题，在消息“导流”的过程中，客户端程序可对消息进行任意自定义的转换（转换也就是对消息进行业务操作）。
这个 sink主题并不是指具体的一个叫sink的主题，只是类似于 源和目标 中的目标一样。
我把某个主题的方法导流到另一个主题上面去而已。这个sink主题也可以是a主题，也可以是b主题。
流API的核心API：
流API 的核心API包括如下几个：
StreamsBuilder： 从名称就知道，它的作用是创建Stream。但它不是直接创建KafkaStream，而是创建KStream。
KStream： KStream 代表key-value数据流，它的主要功能就是定义流的拓扑（Topology）结构。通俗来说，就是设置source主题，设置sink主题等。
Topology： 代表流的拓扑（Topology）结构，它也提供了大量重载的 addSource()、addSink()方法来添加 source主题 和 sink主题。
KafkaStreams： 代表程序要用到的数据流，调用它的 start()方法开始导流，调用它的 close()方法可关闭导流。
使用流API编程的大致步骤如下：
1、使用StreamsBuilder创建KStream，创建KStream时已经指定了source主题。
2、通过KStream设置sink主题、要流所做到转换处理。
KStream提供了大量重载的flatMap()、map()、filter()……等方法对流进行转换， 调用这些处理方法时，通常都需要传入自定义的处理器，常使用Lambda表达式来定义这些处理器。
3、调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对，该对象已经封装了通过KSteam所设置的source主题、sink主题等信息。
如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。
4、以Topology为参数，创建KafkaStreams对象，创建该对象时，还需要传入一个Properties对象对该流进行配置。
5、调用KafkaStreams对象的start()方法开始导流；导流结束后调用 close()方式关闭流。
流API要使用自己的依赖库：
<!-- 导入Kafka流API的JAR包 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>3.6.1</version>
</dependency>
依赖
代码演示 流API 用法
KafkaStreams 官方API 示例
MessageStream 流API 代码
这个导流的类，功能就是把test1主题的消息自动导流到test2主题里面，导流的时候还对消息做了业务处理，就是在消息前面加上 "【 ljh: " 这个字符串操作
启动 流API 这个类，开始导流
演示消息从 test1主题 导流到 test2主题
前景提要，消费者01和消费者02都是在监听test2这个主题的消息的。
两个消费者在不同的消费者组，所以都可以监听到test2主题的所有消息。类似发布/订阅模式。
打开一个小黑窗，往test1主题发送消息
C:\Users\JH> kafka-console-producer --bootstrap-server localhost:9092 ^
More? --topic test1
导流成功：
如图：我往 test1主题 发送的消息，因为成功导流到 test2 主题，所以也被消费者01 和 消费者02 监听到了。
而且消息也做了处理，在消息前面加了–> 【 ljh:
5分钟后，导流结束，关闭这个导流功能的线程。
演示使用匿名内部类对消息进行处理
通过代码处理，以空格为分割点，将带有空格的消息分割成多个消息
此处是一条消息，转换后变成多条消息
如图：发送的这一条消息，带有多个空格
通过业务处理后，一条消息通过空格，分割成6条消息
Topology 拓扑结构 讲解
调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对像，该对象已经封装了通过KSteam所设置的 source主题、sink主题等信息。如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。
通过打印这个拓扑结构，看下我们设置的 source主题、sink主题等信息。
如图：我们设置的 source主题 就是 test1 主题，设置的 sink主题 就是test2 主题
代码：
MessageProducer 消息生产者
这个在演示中用不到，不过为了方便后期研究，也贴上来
package cn.ljh;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
//生产者
import java.util.Properties;
/**
* Properties： Kafka 设计了 Properties 来封装所有的配置属性
* <p>
* KafkaProducer：用来创建消息生产者，是 生产者API 的核心类，
* 它提供了一个 send()方法 来发送消息，该方法需要传入一个 ProducerRecord<K,V>对象
* <p>
* ProducerRecord：代表了一条消息，Kafka 的消息是包含了key、value、timestamp
*/
public class MessageProducer
{
//主题常量
public static final String TEST_TOPIC = "test2";
public static void main(String[] args)
{
//Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
Properties props = new Properties();
//指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
//指定Kafka的消息确认机制
//0：不等待消息确认；1：只等待领导者分区的消息写入之后确认；all：等待所有分区的消息都写入之后才确认
props.put("acks", "all");
//指定消息发送失败的重试多少次
props.put("retries", 0);
//控制生产者在发送消息之前等待的时间
//props.put("linger.ms", 3);
//设置序列化器
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//1、创建 KafkaProducer 时，需要传入 Properties 对象来配置消息生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
//2、发送消息
for (int i = 0; i < 20; i++)
{
var msg = "这是第【 " + (i + 1) + " 】条消息！";
if (i < 10)
{
//发送带 key 的消息
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TEST_TOPIC, "ljh", msg));
} else
{
//发送不带 key 的消息
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TEST_TOPIC, msg));
}
}
System.out.println("消息发送成功！");
//3、关闭资源
producer.close();
}
}
Consumer01 消费者01
package cn.ljh;
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.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.Scanner;
//消费者01
public class Consumer01
{
//组id：设置这个消费者实例是属于 ConsumerGroupTest_01 这个消费者组的
public static final String GROUP_ID = "ConsumerGroupTest_01";
//1、创建 KafkaConsumer 消费者对象 ,把这个消费者定义成成员变量
public static KafkaConsumer<String, String> consumer = null;
public static void main(String[] args)
{
//Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
Properties props = new Properties();
//指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
//设置这个消费者实例属于哪个消费者组
props.setProperty("group.id", GROUP_ID);
//自动提交offset，就是类似之前的自动消息确认
props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
//多个消息之间，自动提交消息的时间间隔
props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
//设置session的超时时长，默认是10秒,这里设置15秒
props.setProperty("session.timeout.ms", "15000");
//设置每次都从最新的消息开始读取
props.setProperty("auto.offset.reset","latest");
//设置序列化器
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//1、创建 KafkaConsumer 消费者对象
consumer = new KafkaConsumer<>(props);
//2、订阅主题，订阅kafka集群中的test2主题
consumer.subscribe(Arrays.asList(MessageProducer.TEST_TOPIC));
//因为获取消息的循环是一个死循环，没法退出，所以我在这里再加一个线程来关闭这个消费者
//启动一个线程来关闭这个 KafkaConsumer
new Thread(() ->
{
//创建一个Scanner 类来读取控制台数据
Scanner sc = new Scanner(System.in);
//如果有下一行，就读取下一行
while (sc.hasNextLine())
{
//获取控制台下一行的内容
var str = sc.nextLine();
//就是这个线程一直监听控制台，如果我们在控制台输出” :exit “，则关闭这个这个 KafkaConsumer
if (str.equals(":exit"))
{
//取消订阅
consumer.unsubscribe();
//关闭消费者对象
consumer.close();
}
}
}).start();
//这是一个死循环，一直在获取主题中的消息
while (true)
{
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("收到消息： offset = %d, key = %s, value = %s%n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
Consumer02 消费者02
package cn.ljh;
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.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.Scanner;
//消费者02
public class Consumer02
{
//组id：设置这个消费者实例是属于 ConsumerGroupTest_02 这个消费者组的
public static final String GROUP_ID = "ConsumerGroupTest_02";
//1、创建 KafkaConsumer 消费者对象 ,把这个消费者定义成成员变量
public static KafkaConsumer<String, String> consumer = null;
public static void main(String[] args)
{
//Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
Properties props = new Properties();
//指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
//设置这个消费者实例属于哪个消费者组
props.setProperty("group.id", GROUP_ID);
//自动提交offset，就是类似之前的自动消息确认
props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
//多个消息之间，自动提交消息的时间间隔
props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
//设置session的超时时长，默认是10秒,这里设置15秒
props.setProperty("session.timeout.ms", "15000");
//设置每次都从最新的消息开始读取
props.setProperty("auto.offset.reset","latest");
//设置序列化器
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//1、创建 KafkaConsumer 消费者对象
consumer = new KafkaConsumer<>(props);
//2、订阅主题，订阅kafka集群中的test2主题
consumer.subscribe(Arrays.asList(MessageProducer.TEST_TOPIC));
//因为获取消息的循环是一个死循环，没法退出，所以我在这里再加一个线程来关闭这个消费者
//启动一个线程来关闭这个 KafkaConsumer
new Thread(() ->
{
//创建一个Scanner 类来读取控制台数据
Scanner sc = new Scanner(System.in);
//如果有下一行，就读取下一行
while (sc.hasNextLine())
{
//获取控制台下一行的内容
var str = sc.nextLine();
//就是这个线程一直监听控制台，如果我们在控制台输出” :exit “，则关闭这个这个 KafkaConsumer
if (str.equals(":exit"))
{
//取消订阅
consumer.unsubscribe();
//关闭消费者对象
consumer.close();
}
}
}).start();
//这是一个死循环，一直在获取主题中的消息
while (true)
{
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
System.out.printf("收到消息： offset = %d, key = %s, value = %s%n",
record.offset(), record.key(), record.value());
}
}
}
MessageStream 流API 功能演示类
package cn.ljh;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
//流API
public class MessageStream
{
//定义常量，这个是主题的常量
public static final String SOURCE_TOPIC = "test1";
public static final String TO_TOPIC = "test2";
public static void main(String[] args) throws InterruptedException
{
//1、使用StreamsBuilder创建KStream
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
//2、通过KStream设置sink主题、要流所做到转换处理。
// KStream提供了大量重载的flatMap()、map()、filter()……等方法对流进行转换，
// 调用这些处理方法时，通常都需要传入自定义的处理器，常使用Lambda表达式来定义这些处理器。
builder
//设置 source 主题，类似的源的主题
.<String, String>stream(SOURCE_TOPIC)
//这里的 mapValues 就是对消息（数据项、记录）进行转换处理（也可以理解为业务处理），这里我在消息前面加上 "【 ljh: " 这个字符串操作
//使用lambda表达式来构建转换器
//此处是一条消息，转换后也还是一条消息，只是在消息内容的前后添加特定的字符串
//.mapValues(value -> "【 ljh: " + value + " 】")
//此处使用匿名内部类构建转换器
.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>()
{
@Override
//该方法的参数就代表传入的一个数据项（消息）
public Iterable<String> apply(String value)
{
//Arrays.asList : 把一个数组转换成list
//value.split("\\w+") ：（ 一条带有空格的消息）通过空格将消息分解成多个消息
//此处是一条消息，转换后变成多条消息
return Arrays.asList(value.split("\\W+"));
}
})
//设置sink主题：就是把test01主题的消息导流到这个test02主题
.to(TO_TOPIC);
//Properties： Kafka 设计了 Properties 来封装所有的配置属性
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-stream-processing-application");
//指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
//设置 key 的序列化器
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
//设置 value 的序列化器
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
//3、调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对像，该对象已经封装了通过KSteam所设置的source主题、sink主题等信息。
//如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。
Topology topology = builder.build();
System.err.println(topology.describe());
//4、以Topology为参数，创建KafkaStreams对象，创建该对象时，还需要传入一个Properties对象对该流进行配置。
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
//5、调用KafkaStreams对象的start()方法开始导流；导流结束后调用 close()方式关闭流。
//调用 KafkaStreams 对象的 start() 方法开始导流
streams.start();
System.err.println("---------开始导流----------");
//程序暂停300秒后停止导流
Thread.sleep(300 * 1000);
streams.close();
System.err.println("---------导流结束----------");
}
}
pom 依赖
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<!-- 导入 Kafka 客户端API的JAR包 -->
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<version>3.6.1</version>
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<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>3.6.1</version>
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