JavaWeb_LeadNews_Day11-KafkaStream实现实时计算文章分数

news2024/11/23 19:12:24

JavaWeb_LeadNews_Day11-KafkaStream实现实时计算文章分数

  • KafkaStream
    • 概述
    • 案例-统计单词个数
    • SpringBoot集成
  • 实时计算文章分值
  • 来源
  • Gitee

KafkaStream

概述

  • Kafka Stream: 提供了对存储与Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能
  • 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
    • 通过可容错地state, store实现高效地状态操作(如windowed join和aggregation)
    • 支持基于事件时间地窗口操作, 并且可处理晚到的数据(late arrival of records)
  • 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
  • KStream:
    • 数据结构类似于map, key-value键值对.
    • 一段顺序的, 无限长, 不断更新的数据集.

案例-统计单词个数

  • 依赖
    依赖中有排除部分依赖, 还是一整个放上来好了
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <!-- kafkfa -->
        <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>
    </dependencies>
    
  • 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, "192.168.174.133:9092");
            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
         * @param streamsBuilder
         */
        private static void streamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder) {
            // 创建Kstream对象, 同时指定从哪个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>>() {
                @Override
                public Iterable<String> apply(String value) {
                    String[] valAry = value.split(" ");
                    return Arrays.asList(valAry);
                }
            })
                    // 按照value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+",value:"+value);
                        return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
                    })
                    // 发送消息
                    .to("itcast-topic-out");
        }
    }
    
  • 发送消息
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        ProducerRecord<String, String> kvProducerRecord = new ProducerRecord<>("icast-topic-input", "hello kafka");
        producer.send(kvProducerRecord);
    }
    
  • 接收消息
    // 订阅主题
    consumer.subscribe(Collections.singleton("itcast-topic-out"));
    

SpringBoot集成

  • 配置
    config.java
    /**
     * 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);
        }
    }
    
    application.yml
    kafka:
      hosts: 192.168.174.133:9092
      group: ${spring.application.name}
    
    BeanConfig.java
    @Slf4j
    @Configuration
    public class KafkaStreamHelloListener {
    
        @Bean
        public KStream<String, String> KStream(StreamsBuilder streamsBuilder)
        {
            // 创建Kstream对象, 同时指定从哪个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>>() {
                        @Override
                        public Iterable<String> apply(String value) {
                            String[] valAry = value.split(" ");
                            return Arrays.asList(valAry);
                        }
                    })
                    // 按照value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+",value:"+value);
                        return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
                    })
                    // 发送消息
                    .to("itcast-topic-out");
            return stream;
        }
    }
    

实时计算文章分值

  1. nacos: leadnews-behavior配置kafka生产者
    kafka:
      bootstrap-servers: 192.168.174.133:9092
      producer:
        retries: 10
        key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
        value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
    
  2. 修改leadnews-behavior
    like
    public ResponseResult likesBehavior(LikesBehaviorDto dto) {
    
        ...
    
        UpdateArticleMess mess = new UpdateArticleMess();
        mess.setArticleId(dto.getArticleId());
        mess.setType(UpdateArticleMess.UpdateArticleType.LIKES);
    
        if(dto.getOperation() == 0){
            ...
            mess.setAdd(1);
        }else{
            ...
            mess.setAdd(-1);
        }
    
        // kafka: 发送消息, 数据聚合
        kafkaTemplate.send(HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_SCORE_TOPIC, JSON.toJSONString(mess));
    
        ...
    }
    
    view
    public ResponseResult readBehavior(ReadBehaviorDto dto) {
    
        ...
    
        // kafka: 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));
    
        ...
    }
    
  3. leadnews-article中添加流式聚合处理
    @Slf4j
    @Configuration
    public class HotArticleStreamHandler {
    
        @Bean
        public 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和value
                return new KeyValue<>(mess.getArticleId().toString(), mess.getType().name()+":"+mess.getAdd());
            })
                    // 根据文章id进行聚合
                    .groupBy((key, value)->key)
                    // 时间窗口
                    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
                    // 自行实现聚合计算
                    .aggregate(
                            // 初始方法, 返回值是消息的value
                            new Initializer<String>() {
                                @Override
                                public 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>() {
                                @Override
                                public 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-article-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
        */
        private String formatObj(String articleId, String value) {
            ArticleVisitStreamMess mess = new ArticleVisitStreamMess();
            mess.setArticleId(Long.valueOf(articleId));
    
            // COLLECTION:0,COMMENT:0,LIKES:0,VIEWS:0
            String[] 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);
        }
    
    }
    
    
  4. leadnews-article添加聚合数据监听器
    @Slf4j
    @Component
    public class ArticleIncrHandlerListener {
    
        @Autowired
        private ApArticleService apArticleService;
        
        @KafkaListener(topics = HotArticleConstants.HOT_ARTICLE_INCR_HANDLE_TOPIC)
        public void onMessage(String mess)
        {
            if(StringUtils.isNotBlank(mess)){
                ArticleVisitStreamMess articleVisitStreamMess = JSON.parseObject(mess, ArticleVisitStreamMess.class);
                apArticleService.updateScore(articleVisitStreamMess);
                System.out.println(mess);
            }
        }
    
    }
    
  5. 替换redis中的热点数据
    /**
     * 更新 文章分值, 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 = updateArticleBehavior(mess);
    
        // 2. 计算文章的分值
        Integer score = hotArticleService.computeArticleScore(apArticle);
        score *= 3;
    
        // 3. 替换当前文章对应频道的热点数据
        replaceDataToRedis(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + apArticle.getChannelId(), apArticle, score);
    
        // 4. 替换推荐对应的热点数据
        replaceDataToRedis(ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE + ArticleConstants.DEFAULT_TAG, apArticle, score);
    }
    
    /**
     * 替换数据并且存入到redis中
     * @param HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE
     * @param apArticle
     * @param score
     */
    private void replaceDataToRedis(String HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE, ApArticle apArticle, Integer score) {
        String articleList = cacheService.get(HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE);
        if(StringUtils.isNotBlank(articleList)){
            List<HotArticleVo> hotArticleVoList = JSON.parseArray(articleList, HotArticleVo.class);
            boolean flag = true;
            // 3.1 文章已是热点文章, 则更新文章分数
            for (HotArticleVo hotArticleVo : hotArticleVoList) {
                if(hotArticleVo.getId().equals(apArticle.getId())){
                    hotArticleVo.setScore(score);
                    flag = false;
                    break;
                }
            }
            // 3.2 文章还不是热点文章, 则替换分数最小的文章
            if(flag){
                if(hotArticleVoList.size() >= 30){
                    // 热点文章超过30条
                    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 hotArticleVo = new HotArticleVo();
                        BeanUtils.copyProperties(apArticle, hotArticleVo);
                        hotArticleVo.setScore(score);
                        hotArticleVoList.add(hotArticleVo);
                    }
                }else{
                    // 热点文章没超过30条
                    HotArticleVo hotArticleVo = new HotArticleVo();
                    BeanUtils.copyProperties(apArticle, hotArticleVo);
                    hotArticleVo.setScore(score);
                    hotArticleVoList.add(hotArticleVo);
                }
            }
            // 3.3 缓存到redis
            hotArticleVoList = hotArticleVoList.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).collect(Collectors.toList());
            cacheService.set(HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE, JSON.toJSONString(hotArticleVoList));
        }
    }
    
    /**
     * 更新文章行为数据
     * @param mess
     */
    private ApArticle updateArticleBehavior(ArticleVisitStreamMess mess) {
        ApArticle apArticle = getById(mess.getArticleId());
        apArticle.setComment(apArticle.getComment()==null?0:apArticle.getComment()+mess.getComment());
        apArticle.setCollection(apArticle.getCollection()==null?0:apArticle.getCollection()+mess.getCollect());
        apArticle.setLikes(apArticle.getLikes()==null?0:apArticle.getLikes()+mess.getLike());
        apArticle.setViews(apArticle.getViews()==null?0:apArticle.getViews()+mess.getView());
    
        updateById(apArticle);
    
        return apArticle;
    }
    

来源

黑马程序员. 黑马头条

Gitee

https://gitee.com/yu-ba-ba-ba/leadnews

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