SpringBoot+Nacos+Kafka微服務流編排的簡單實現(xiàn)
前言
最近一直在做微服務開發(fā),涉及了一些數(shù)據(jù)處理模塊的開發(fā),每個處理業(yè)務都會開發(fā)獨立的微服務,便于后面拓展和流編排,學習了SpringCloud Data Flow等框架,感覺這個框架對于我們來說太重了,維護起來也比較麻煩,于是根據(jù)流編排的思想,基于我們目前的技術棧實現(xiàn)簡單的流編排功能。
簡單的說,我們希望自己的流編排就是微服務可插拔,微服務數(shù)據(jù)入口及輸出可不停機修改。
準備工作
Nacos安裝及使用入門
自己學習的話推薦使用docker安裝,命令如下
- 拉取鏡像 docker pull nacos/nacos-server
- 創(chuàng)建服務 docker run --env MODE=standalone --name nacos -d -p 8848:8848 nacos/nacos-server
然后在瀏覽器輸入 ip:8848/nacos 賬號nacos 密碼nacos

docker能夠幫助我們快速安裝服務,減少再環(huán)境準備花的時間
準備三個SpringBoot服務,引入Nacos及Kafka
<parent> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId> <version>2.1.0.RELEASE</version> </parent> <dependency> <groupId>org.springframework.kafka</groupId> <artifactId>spring-kafka</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>com.alibaba.boot</groupId> <artifactId>nacos-config-spring-boot-starter</artifactId> <version>0.2.1</version> </dependency>
配置文件
spring:
kafka:
bootstrap-servers: kafka-server:9092
producer:
acks: all
consumer:
group-id: node1-group #三個服務分別為node1 node2 node3
enable-auto-commit: false
# 部署的nacos服務
nacos:
config:
server-addr: nacos-server:8848
建議配置本機host 就可以填寫xxx-server 不用填寫服務ip
業(yè)務解讀
我們現(xiàn)在需要對三個服務進行編排,保障每個服務可以插拔,也可以調(diào)整服務的位子示意圖如下:

- node1服務監(jiān)聽前置服務發(fā)送的數(shù)據(jù)流,輸入的topic為前置數(shù)據(jù)服務輸出topic
- node2監(jiān)聽node1處理后的數(shù)據(jù),所以node2監(jiān)聽的topic為node1輸出的topic,node3同理,最終node3處理完成后將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)流終點
- 我們現(xiàn)在要調(diào)整流程 移除node2-server,我們只需要把node1-sink改變成node2-sink即可,這樣我們這幾個服務就可以靈活的嵌入的不同項目的數(shù)據(jù)流處理業(yè)務中,做到即插即用(當然,數(shù)據(jù)格式這些業(yè)務層面的都是需要約定好的)
- 動態(tài)可調(diào)還可以保證服務某一節(jié)點出現(xiàn)問題時候,即時改變數(shù)據(jù)流向,比如發(fā)送到數(shù)暫存服務,避免Kafka中積累太多數(shù)據(jù),吞吐不平衡
Nacos配置
創(chuàng)建配置
通常流編排里面每個服務都有一個輸入及輸出,分別為input及sink,所以每個服務我們需要配置兩個topic,分別是input-topic output-topic,我們就在nacos里面添加輸入輸出配置
nacos配置項需要配置groupId,dataId,通常我們用服務名稱作為groupId,配置項的名稱作為dataId,如node1-server服務有一個input配置項,配置如下:

完成其中一個服務的配置,其它服務參考下圖配置即可

讀取配置
@Configuration
@NacosPropertySource(dataId = "input", groupId = "node1-server", autoRefreshed = true)
// autoRefreshed=true指的是nacos中配置發(fā)生改變后會刷新,false代表只會使用服務啟動時候讀取到的值
@NacosPropertySource(dataId = "sink", groupId = "node1-server", autoRefreshed = true)
public class NacosConfig {
@NacosValue(value = "${input:}", autoRefreshed = true)
private String input;
@NacosValue(value = "${sink:}", autoRefreshed = true)
private String sink;
public String getInput() {
return input;
}
public String getSink() {
return sink;
}
}
監(jiān)聽配置改變
服務的輸入需要在服務啟動時候創(chuàng)建消費者,在topic發(fā)生改變時候重新創(chuàng)建消費者,移除舊topic的消費者,輸出是業(yè)務驅(qū)動的,無需監(jiān)聽改變,在每次發(fā)送時候讀取到的都是最新配置的topic,因為在上面的配置類中autoRefreshed = true,這個只會刷新nacosConfig中的配置值,服務需要知道配置改變?nèi)ヲ?qū)動消費的創(chuàng)建業(yè)務,需要創(chuàng)建nacos配置監(jiān)聽
/**
* 監(jiān)聽Nacos配置改變,創(chuàng)建消費者,更新消費
*/
@Component
public class ConsumerManager {
@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String servers;
@Value("${spring.kafka.consumer.enable-auto-commit}")
private boolean enableAutoCommit;
@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
private boolean groupId;
@Autowired
private NacosConfig nacosConfig;
@Autowired
private KafkaTemplate kafkaTemplate;
// 用于存放當前消費者使用的topic
private String topic;
// 用于執(zhí)行消費者線程
private ExecutorService executorService;
/**
* 監(jiān)聽input
*/
@NacosConfigListener(dataId = "node1-server", groupId = "input")
public void inputListener(String input) {
// 這個監(jiān)聽觸發(fā)的時候 實際NacosConfig中input的值已經(jīng)是最新的值了 我們只是需要這個監(jiān)聽觸發(fā)我們更新消費者的業(yè)務
String inputTopic = nacosConfig.getInput();
// 我使用nacosConfig中讀取的原因是因為監(jiān)聽到內(nèi)容是input=xxxx而不是xxxx,如果使用需要自己截取一下,nacosConfig中的內(nèi)容框架會處理好,大家看一下第一張圖的配置內(nèi)容就明白了
// 先檢查當前局部變量topic是否有值,有值代表是更新消費者,沒有值只需要創(chuàng)建即可
if(topic != null) {
// 停止舊的消費者線程
executorService.shutdownNow();
executorService == null;
}
// 根據(jù)為新的topic創(chuàng)建消費者
topic = inputTopic;
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat(topic + "-pool-%d").build();
executorService = new ThreadPoolExecutor(1, 1, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runnable>(2), threadFactory);
// 執(zhí)行消費業(yè)務
executorService.execute(() -> consumer(topic));
}
/**
* 創(chuàng)建消費者
*/
public void consumer(String topic) {
Properties properties = new Properties();
properties.put("bootstrap.servers", servers);
properties.put("enable.auto.commit", enableAutoCommit);
properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
properties.put("group.id", groupId);
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
try {
while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {
Duration duration = Duration.ofSeconds(1L);
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(duration);
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
String message = record.value();
// 執(zhí)行數(shù)據(jù)處理業(yè)務 省略業(yè)務實現(xiàn)
String handleMessage = handle(message);
// 處理完成后發(fā)送到下一個節(jié)點
kafkaTemplate.send(nacosConfig.getSink(), handleMessage);
}
}
consumer.commitAsync();
}
} catch (Exception e) {
LOGGER.error(e.getMessage(), e);
} finally {
try {
consumer.commitSync();
} finally {
consumer.close();
}
}
}
}
總結(jié)
流編排的思路整體來說就是數(shù)據(jù)流方向可調(diào),我們以此為需求,根據(jù)一些主流框架提供的api實現(xiàn)自己的動態(tài)調(diào)整方案,可以幫助自己更好的理解流編碼思想及原理,在實際業(yè)務中,還有許多業(yè)務問題需要去突破,我們這樣處理更多是因為服務可插拔,便于流處理微服務在項目靈活搭配,因為我現(xiàn)在工作是在傳統(tǒng)公司,由于一些原因很難去推動新框架的使用,經(jīng)常會用一些現(xiàn)有技術棧組合搞一些sao操作,供大家參考,希望大家多多指教。
到此這篇關于SpringBoot+Nacos+Kafka微服務流編排的簡單實現(xiàn)的文章就介紹到這了,更多相關SpringBoot+Nacos+Kafka流編排內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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