快捷導(dǎo)航

流式圖表拒絕增刪改查之kafka核心消費邏輯上篇

更新時間：2023年04月12日 15:07:17 作者：在下uptown

這篇文章主要為大家介紹了流式圖表拒絕增刪改查之kafka核心消費邏輯詳解的上篇，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

消費邏輯

框架搭建好之后著手開發(fā)下kafka的核心消費邏輯，流式圖表的核心消費邏輯就是實現(xiàn)一個消費鏈接池維護(hù)消費者客戶端鏈接，將kafka client封裝成Runable任務(wù)提交到線程池里做一個常駐線程，實時消費數(shù)據(jù)，消費到數(shù)據(jù)后存到redis中，并通過websocket推送到瀏覽器，瀏覽器刷新圖表實現(xiàn)流式圖表功能。

代碼設(shè)計

按照之前的代碼劃分，核心邏輯寫在matrix-core子模塊中，整體結(jié)構(gòu)用maven的父子模塊依賴?yán)^承的特性管理依賴。

maxtrix-core模塊只做kafka client的管理和消費邏輯，盡量輕一點，只需要引入redis和kafka依賴即可。

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.uptown</groupId>
    <artifactId>matrix-common</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
</dependency>

反序列化工具、線程池工具、lombok都放到matrix-common中，具體用google的包，這樣其他內(nèi)部模塊直接引用common模塊即可使用。

<dependency>
    <groupId>com.google.code.gson</groupId>
    <artifactId>gson</artifactId>
</dependency>

消費池

首先要創(chuàng)建出一個線程池出來，由于我們的業(yè)務(wù)要實時監(jiān)聽數(shù)據(jù)，所以線程池提交的線程必須是個常駐線程。所以需要重寫線程池的任務(wù)失敗策略和異常處理器。

// 自定義異常處理器，捕獲錯誤日志
@Slf4j
public class ConsumerExceptionHandler implements Thread.UncaughtExceptionHandler {
   @Override
   public void uncaughtException(Thread t, Throwable e) {
        log.error(e.getMessage(), e);
   }
}

// 任務(wù)失敗策略
@Slf4j
class ConsumerThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor {
   ConsumerThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                        int maximumPoolSize,
                        long keepAliveTime,
                        TimeUnit unit,
                        BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                        ThreadFactory threadFactory,
                        RejectedExecutionHandler rejectedExecutionHandler) {
      super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue, threadFactory, rejectedExecutionHandler);
   }
   @Override
   protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
      super.afterExecute(r, t);
      //若線程執(zhí)行某任務(wù)失敗了，重新提交該任務(wù)
      if (t != null) {
         log.error("restart kafka consumer task for {}", (Object) t.getStackTrace());
      }
      execute(r);
   }
}

剩下的創(chuàng)建出線程池即可，消費邏輯中只需要注入到具體類中即可。

@Data
@Component
@Slf4j
public class KafkaConsumerConfig {
    // 線程池維護(hù)線程的最少數(shù)量
    @Value(value = "${kafka.core-pool-size:20}")
    private int corePoolSize;
    // 線程池維護(hù)線程的最大數(shù)量
    @Value(value = "${kafka.max-pool-size:20}")
    private int maxPoolSize;
    // 線程池維護(hù)線程所允許的空閑時間
    @Value(value = "${kafka.keep-alive-time:0}")
    private int keepAliveTime;
    // 線程池所使用的緩沖隊列大小
    @Value(value = "${kafka.work-queue-size:0}")
    private int workQueueSize;
   // 統(tǒng)一存放kafka客戶端的map
   @Bean
   public Map<String, KafkaConsumerRunnable> globalKafkaConsumerThreadMap() {
      return Maps.newConcurrentMap();
   }
    /**
     * kafka監(jiān)聽任務(wù) 線程池
     */
    @Bean(name = "defaultThreadPool")
    public ThreadPoolExecutor defaultThreadPool() {
       // 使用google線程工廠 線程掛掉重啟策略
      ConsumerExceptionHandler exceptionHandler = new ConsumerExceptionHandler();
      ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("kafka-consumer-%d")
         .setUncaughtExceptionHandler(exceptionHandler).build();
      return new ConsumerThreadPoolExecutor(
         corePoolSize,                                
         maxPoolSize,                                  
         keepAliveTime,                                
         TimeUnit.SECONDS,
         new LinkedBlockingDeque<>(maxPoolSize),
         threadFactory,
         new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
      );
    }
}

這么搞的主要原因是防止消費線程中出現(xiàn)消費異常，比如反序列化異常、客戶端監(jiān)聽網(wǎng)絡(luò)異常等，為啥不在任務(wù)中try catch住異常是因為這樣做更優(yōu)雅點，讓kafka client和線程的生命綁定一塊，比較好管理。

統(tǒng)一存放kafka客戶端的map算是做一個統(tǒng)計，統(tǒng)計內(nèi)存中已提交的kafka監(jiān)聽線程數(shù)，具體的Runable任務(wù)放在下一篇提供，畢竟上班寫文章容易翻車。

以上就是流式圖表拒絕增刪改查之kafka核心消費邏輯上篇的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于kafka消費流式圖表的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

您可能感興趣的文章: