四川南充网站建设,wordpress邮箱插件下载,电子商务网站建设服务,深圳品牌产品设计公司一、Kafka作为消息队列的好处 高吞吐量#xff1a;Kafka能够处理大规模的数据流#xff0c;并支持高吞吐量的消息传输。 持久性#xff1a;Kafka将消息持久化到磁盘上#xff0c;保证了消息不会因为系统故障而丢失。 分布式#xff1a;Kafka是一个分布式系统#xff0c…一、Kafka作为消息队列的好处 高吞吐量Kafka能够处理大规模的数据流并支持高吞吐量的消息传输。 持久性Kafka将消息持久化到磁盘上保证了消息不会因为系统故障而丢失。 分布式Kafka是一个分布式系统可以在多个节点上运行具有良好的可扩展性和容错性。 支持多种协议Kafka支持多种协议如TCP、HTTP、UDP等可以与不同的系统进行集成。 灵活的消费模式Kafka支持多种消费模式如拉取和推送可以根据需要选择合适的消费模式。 可配置性强Kafka的配置参数非常丰富可以根据需要进行灵活配置。 社区支持Kafka作为Apache旗下的开源项目拥有庞大的用户基础和活跃的社区支持方便用户得到及时的技术支持。
二、springboot中使用Kafka 添加依赖在pom.xml文件中添加Kafka的依赖包括spring-kafka和kafka-clients。确保版本与你的项目兼容。 创建生产者创建一个Kafka生产者类实现Producer接口并使用KafkaTemplate发送消息。 配置生产者在Spring Boot的配置文件中配置Kafka生产者的相关参数例如bootstrap服务器地址、Kafka主题等。 发送消息在需要发送消息的地方注入Kafka生产者并使用其发送消息到指定的Kafka主题。 创建消费者创建一个Kafka消费者类实现Consumer接口并使用KafkaTemplate订阅指定的Kafka主题。 配置消费者在Spring Boot的配置文件中配置Kafka消费者的相关参数例如group id、auto offset reset等。 接收消息在需要接收消息的地方注入Kafka消费者并使用其接收消息。 处理消息对接收到的消息进行处理例如保存到数据库或进行其他业务逻辑处理。
三、使用Kafka
pom中填了依赖
dependency groupIdorg.springframework.kafka/groupId artifactIdspring-kafka/artifactId version2.8.1/version
/dependency
dependency groupIdorg.apache.kafka/groupId artifactIdkafka-clients/artifactId version2.8.1/version
/dependency 创建生产者创建一个Kafka生产者类实现Producer接口并使用KafkaTemplate发送消息。
import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component; Component
public class KafkaProducer { Value(${kafka.bootstrap}) private String bootstrapServers; Value(${kafka.topic}) private String topic; private KafkaTemplateString, String kafkaTemplate; public KafkaProducer(KafkaTemplateString, String kafkaTemplate) { this.kafkaTemplate kafkaTemplate; } public void sendMessage(String message) { ProducerString, String producer new KafkaProducer(bootstrapServers, new StringSerializer(), new StringSerializer()); try { producer.send(new ProducerRecord(topic, message)); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { producer.close(); } }
} 配置生产者在Spring Boot的配置文件中配置Kafka生产者的相关参数例如bootstrap服务器地址、Kafka主题等。
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerConfig;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
import org.springframework.context.annotation.PropertySource;
import java.util.*;
import org.springframework.beans.factory.*;
import org.springframework.*;
import org.springframework.*;expression.*;value; Value(${kafka}) Properties kafkaProps new Properties(); Bean public KafkaTemplateString, String kafkaTemplate(ProducerFactoryString, String pf){ KafkaTemplateString, String template new KafkaTemplate(pf); template .setMessageConverter(new StringJsonMessageConverter()); template .setSendTimeout(Duration .ofSeconds(30)); return template ; } Bean public ProducerFactoryString, String producerFactory(){ DefaultKafkaProducerFactoryString, String factory new DefaultKafkaProducerFactory(kafkaProps); factory .setBootstrapServers(bootstrapServers); factory .setKeySerializer(new StringSerializer()); factory .setValueSerializer(new StringSerializer()); return factory ; } Bean public ConsumerFactoryString, String consumerFactory(){ DefaultKafkaConsumerFactoryString, String factory new DefaultKafkaConsumerFactory(consumerConfigProps); factory .setBootstrapServers(bootstrapServers); factory .setKeyDeserializer(new StringDeserializer()); factory .setValueDeserializer(new StringDeserializer()); return factory ; } Bean public ConcurrentMessageListenerContainerString, String container(ConsumerFactoryString, String consumerFactory, MessageListener listener){ ConcurrentMessageListenerContainerString, String container new ConcurrentMessageListenerContainer(consumerFactory); container .setMessageListener(listener); container .setConcurrency(3); return container ; } Bean public MessageListener 消费者
import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component; Component
public class KafkaConsumer { Value(${kafka.bootstrap}) private String bootstrapServers; Value(${kafka.group}) private String groupId; Value(${kafka.topic}) private String topic; private KafkaTemplateString, String kafkaTemplate; public KafkaConsumer(KafkaTemplateString, String kafkaTemplate) { this.kafkaTemplate kafkaTemplate; } public void consume() { ConsumerString, String consumer new KafkaConsumer(consumerConfigs()); consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic)); while (true) { ConsumerRecordsString, String records consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecordString, String record : records) { System.out.printf(offset %d, key %s, value %s%n, record.offset(), record.key(), record.value()); } } } private Properties consumerConfigs() { Properties props new Properties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer); return props; }
}
四、kafka与rocketMQ比较
Kafka和RocketMQ都是开源的消息队列系统它们具有许多相似之处但在一些关键方面也存在差异。以下是它们在数据可靠性、性能、消息传递方式等方面的比较
数据可靠性
Kafka使用异步刷盘方式而RocketMQ支持异步实时刷盘、同步刷盘、同步复制和异步复制。这使得RocketMQ在单机可靠性上比Kafka更高因为它不会因为操作系统崩溃而导致数据丢失。此外RocketMQ新增的同步刷盘机制也进一步保证了数据的可靠性。
性能
Kafka和RocketMQ在性能方面各有千秋。由于Kafka的数据以partition为单位一个Kafka实例上可能有多达上百个partition而一个RocketMQ实例上只有一个partition。这使得RocketMQ可以充分利用IO组的commit机制批量传输数据从而在replication时具有更好的性能。然而Kafka的异步replication性能理论上低于RocketMQ的replication因为同步replication与异步replication相比性能上会有约20%-30%的损耗。
消息传递方式
Kafka和RocketMQ在消息传递方式上也有所不同。Kafka采用Producer发送消息后broker马上把消息投递给consumer这种方式实时性较高但会增加broker的负载。而RocketMQ基于Pull模式和Push模式的长轮询机制来平衡Push和Pull模式各自的优缺点。RocketMQ的消息及时性较好严格的消息顺序得到了保证。
其他特性
Kafka在单机支持的队列数超过64个队列而RocketMQ最高支持5万个队列。队列越多可以支持的业务就越多。
五、kafka使用场景
实时数据流处理Kafka可以处理大量的实时数据流这些数据流可以来自不同的源如用户行为、传感器数据、日志文件等。通过Kafka可以将这些数据流进行实时的处理和分析例如进行实时数据分析和告警。消息队列Kafka可以作为一个消息队列使用用于在分布式系统中传递消息。它能够处理高吞吐量的消息并保证消息的有序性和可靠性。事件驱动架构Kafka可以作为事件驱动架构的核心组件将事件数据发布到不同的消费者以便进行实时处理。这种架构可以简化应用程序的设计和开发提高系统的可扩展性和灵活性。数据管道Kafka可以用于数据管道将数据从一个系统传输到另一个系统。例如可以将数据从数据库或日志文件传输到大数据平台或数据仓库。业务事件通知Kafka可以用于通知业务事件例如订单状态变化、库存更新等。通过订阅Kafka主题相关的应用程序和服务可以实时地接收到这些事件通知并进行相应的处理。流数据处理框架集成Kafka可以与流处理框架集成如Apache Flink、Apache Spark等。通过集成可以将流数据从Kafka中实时导入到流处理框架中进行处理实现流式计算和实时分析。
