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

news2024/12/25 12:25:03

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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