SpringBoot+Nacos+Kafka簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)微服務(wù)流編排
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前言 準(zhǔn)備工作 總結(jié)
前言
準(zhǔn)備工作
| Nacos 安裝及使用入門
自己學(xué)習(xí)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(wù)：
docker run --env MODE=standalone --name nacos -d -p 8848:8848 nacos/nacos-server
| 準(zhǔn)備三個(gè) SpringBoot 服務(wù)，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>
spring:
kafka:
bootstrap-servers: kafka-server:9092
producer:
acks: all
consumer:
group-id: node1-group #三個(gè)服務(wù)分別為node1 node2 node3
enable-auto-commit: false
# 部署的nacos服務(wù)
nacos:
config:
server-addr: nacos-server:8848
| 業(yè)務(wù)解讀
我們現(xiàn)在需要對(duì)三個(gè)服務(wù)進(jìn)行編排，保障每個(gè)服務(wù)可以插拔，也可以調(diào)整服務(wù)的位置。
示意圖如上：
node1 服務(wù)監(jiān)聽(tīng)前置服務(wù)發(fā)送的數(shù)據(jù)流，輸入的 topic 為前置數(shù)據(jù)服務(wù)輸出 topic node2 監(jiān)聽(tīng) node1 處理后的數(shù)據(jù)，所以 node2 監(jiān)聽(tīng)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(diǎn) 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(gè)服務(wù)就可以靈活的嵌入的不同項(xiàng)目的數(shù)據(jù)流處理業(yè)務(wù)中，做到即插即用（當(dāng)然，數(shù)據(jù)格式這些業(yè)務(wù)層面的都是需要約定好的） 動(dòng)態(tài)可調(diào)還可以保證服務(wù)某一節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)候，即時(shí)改變數(shù)據(jù)流向，比如發(fā)送到數(shù)暫存服務(wù)，避免 Kafka 中積累太多數(shù)據(jù)，吞吐不平衡
| Nacos 配置
①創(chuàng)建配置
通常流編排里面每個(gè)服務(wù)都有一個(gè)輸入及輸出，分別為 input 及 sink，所以每個(gè)服務(wù)我們需要配置兩個(gè) 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(xiàng)需要配置 groupId，dataId，通常我們用服務(wù)名稱作為 groupId，配置項(xiàng)的名稱作為 dataId。
如 node1-server 服務(wù)有一個(gè) input 配置項(xiàng)，配置如下：
完成其中一個(gè)服務(wù)的配置，其它服務(wù)參考下圖配置即可：
②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(huì)刷新，false代表只會(huì)使用服務(wù)啟動(dòng)時(shí)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;
}
}
③監(jiān)聽(tīng)配置改變
服務(wù)的輸入需要在服務(wù)啟動(dòng)時(shí)候創(chuàng)建消費(fèi)者，在 topic 發(fā)生改變時(shí)候重新創(chuàng)建消費(fèi)者，移除舊 topic 的消費(fèi)者，輸出是業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的，無(wú)需監(jiān)聽(tīng)改變，在每次發(fā)送時(shí)候讀取到的都是最新配置的 topic。
因?yàn)樵谏厦娴呐渲妙愔?autoRefreshed = true，這個(gè)只會(huì)刷新 nacosConfig 中的配置值，服務(wù)需要知道配置改變?nèi)ヲ?qū)動(dòng)消費(fèi)的創(chuàng)建業(yè)務(wù)，需要?jiǎng)?chuàng)建 nacos 配置監(jiān)聽(tīng)。
/**
* 監(jiān)聽(tīng)Nacos配置改變，創(chuàng)建消費(fèi)者，更新消費(fèi)
*/
@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(dāng)前消費(fèi)者使用的topic
private String topic;
// 用于執(zhí)行消費(fèi)者線程
private ExecutorService executorService;
/**
* 監(jiān)聽(tīng)input
*/
@NacosConfigListener(dataId = "node1-server", groupId = "input")
public void inputListener(String input) {
// 這個(gè)監(jiān)聽(tīng)觸發(fā)的時(shí)候 實(shí)際NacosConfig中input的值已經(jīng)是最新的值了 我們只是需要這個(gè)監(jiān)聽(tīng)觸發(fā)我們更新消費(fèi)者的業(yè)務(wù)
String inputTopic = nacosConfig.getInput();
// 我使用nacosConfig中讀取的原因是因?yàn)楸O(jiān)聽(tīng)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(huì)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(dāng)前局部變量topic是否有值,有值代表是更新消費(fèi)者，沒(méi)有值只需要?jiǎng)?chuàng)建即可
if(topic != null) {
// 停止舊的消費(fèi)者線程
executorService.shutdownNow();
executorService == null;
}
// 根據(jù)為新的topic創(chuàng)建消費(fèi)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(fèi)業(yè)務(wù)
executorService.execute(() -> consumer(topic));
}
/**
* 創(chuàng)建消費(fèi)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(wù) 省略業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)
String handleMessage = handle(message);
// 處理完成后發(fā)送到下一個(gè)節(jié)點(diǎn)
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(lái)說(shuō)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(shí)現(xiàn)自己的動(dòng)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(shí)際業(yè)務(wù)中，還有許多業(yè)務(wù)問(wèn)題需要去突破，我們這樣處理更多是因?yàn)榉?wù)可插拔，便于流處理微服務(wù)在項(xiàng)目靈活搭配。
因?yàn)槲椰F(xiàn)在工作是在傳統(tǒng)公司，由于一些原因很難去推動(dòng)新框架的使用，經(jīng)常會(huì)用一些現(xiàn)有技術(shù)棧組合搞一些 sao 操作，供大家參考，希望大家多多指教。
END
關(guān)注 Stephen，一起學(xué)習(xí)，一起成長(zhǎng)。
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