14、Kafka ------ kafka 核心API 之流API（就是把一个主题的消息导流到另一个主题里面去）

发布时间：2024年01月23日

kafka 核心API 之流API

Kafka流API的作用：

流API 的作用是创建多个主题之间的消息流，从而允许将消息从一个主题“导流”到另一个主题，在消息“导流”的过程中，客户端程序可对消息进行任意自定义的转换（转换也就是对消息进行业务操作）。

这个 sink主题并不是指具体的一个叫sink的主题，只是类似于源和目标中的目标一样。
我把某个主题的方法导流到另一个主题上面去而已。这个sink主题也可以是a主题，也可以是b主题。

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流API的核心API：

流API 的核心API包括如下几个：

StreamsBuilder： 从名称就知道，它的作用是创建Stream。但它不是直接创建KafkaStream，而是创建KStream。

KStream： KStream 代表key-value数据流，它的主要功能就是定义流的拓扑（Topology）结构。通俗来说，就是设置source主题，设置sink主题等。

Topology： 代表流的拓扑（Topology）结构，它也提供了大量重载的 addSource()、addSink()方法来添加 source主题和 sink主题。

KafkaStreams： 代表程序要用到的数据流，调用它的 start()方法开始导流，调用它的 close()方法可关闭导流。

使用流API编程的大致步骤如下：

1、使用StreamsBuilder创建KStream，创建KStream时已经指定了source主题。

2、通过KStream设置sink主题、要流所做到转换处理。

KStream提供了大量重载的flatMap()、map()、filter()……等方法对流进行转换，调用这些处理方法时，通常都需要传入自定义的处理器，常使用Lambda表达式来定义这些处理器。

3、调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对，该对象已经封装了通过KSteam所设置的source主题、sink主题等信息。

如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。

4、以Topology为参数，创建KafkaStreams对象，创建该对象时，还需要传入一个Properties对象对该流进行配置。

5、调用KafkaStreams对象的start()方法开始导流；导流结束后调用 close()方式关闭流。

流API要使用自己的依赖库：

	<!-- 导入Kafka流API的JAR包 -->
	<dependency>
		<groupId>org.apache.kafka</groupId>
		<artifactId>kafka-streams</artifactId>
		<version>3.6.1</version>
	</dependency>

依赖
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代码演示流API 用法

KafkaStreams 官方API 示例

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MessageStream 流API 代码

这个导流的类，功能就是把test1主题的消息自动导流到test2主题里面，导流的时候还对消息做了业务处理，就是在消息前面加上 "【 ljh: " 这个字符串操作

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启动流API 这个类，开始导流

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演示消息从 test1主题导流到 test2主题

前景提要，消费者01和消费者02都是在监听test2这个主题的消息的。

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两个消费者在不同的消费者组，所以都可以监听到test2主题的所有消息。类似发布/订阅模式。

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打开一个小黑窗，往test1主题发送消息

C:\Users\JH> kafka-console-producer --bootstrap-server localhost:9092 ^
More? --topic test1

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导流成功：

如图：我往 test1主题发送的消息，因为成功导流到 test2 主题，所以也被消费者01 和消费者02 监听到了。
而且消息也做了处理，在消息前面加了–> 【 ljh:

在这里插入图片描述

5分钟后，导流结束，关闭这个导流功能的线程。

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演示使用匿名内部类对消息进行处理

通过代码处理，以空格为分割点，将带有空格的消息分割成多个消息
此处是一条消息，转换后变成多条消息

在这里插入图片描述

如图：发送的这一条消息，带有多个空格

在这里插入图片描述

通过业务处理后，一条消息通过空格，分割成6条消息

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Topology 拓扑结构讲解

调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对像，该对象已经封装了通过KSteam所设置的 source主题、sink主题等信息。如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。

通过打印这个拓扑结构，看下我们设置的 source主题、sink主题等信息。

如图：我们设置的 source主题就是 test1 主题，设置的 sink主题就是test2 主题

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代码：

MessageProducer 消息生产者

这个在演示中用不到，不过为了方便后期研究，也贴上来

package cn.ljh;

import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

//生产者
import java.util.Properties;

/**
 * Properties： Kafka 设计了 Properties 来封装所有的配置属性
 * <p>
 * KafkaProducer：用来创建消息生产者，是 生产者API 的核心类，
 * 它提供了一个 send()方法 来发送消息，该方法需要传入一个 ProducerRecord<K,V>对象
 * <p>
 * ProducerRecord：代表了一条消息，Kafka 的消息是包含了key、value、timestamp
 */
public class MessageProducer
{
    //主题常量
    public static final String TEST_TOPIC = "test2";

    public static void main(String[] args)
    {

        //Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
        Properties props = new Properties();
        //指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
        //指定Kafka的消息确认机制
        //0：不等待消息确认；1：只等待领导者分区的消息写入之后确认；all：等待所有分区的消息都写入之后才确认
        props.put("acks", "all");
        //指定消息发送失败的重试多少次
        props.put("retries", 0);
        //控制生产者在发送消息之前等待的时间
        //props.put("linger.ms", 3);
        //设置序列化器
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        //1、创建 KafkaProducer 时，需要传入 Properties 对象来配置消息生产者
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        //2、发送消息
        for (int i = 0; i < 20; i++)
        {
            var msg = "这是第【 " + (i + 1) + " 】条消息！";
            if (i < 10)
            {
                //发送带 key 的消息
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TEST_TOPIC, "ljh", msg));

            } else
            {
                //发送不带 key 的消息
                producer.send(new ProducerRecord<String, String>(TEST_TOPIC, msg));
            }
        }
        System.out.println("消息发送成功！");
        //3、关闭资源
        producer.close();
    }
}

Consumer01 消费者01

package cn.ljh;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.Scanner;
//消费者01
public class Consumer01
{
    //组id：设置这个消费者实例是属于 ConsumerGroupTest_01 这个消费者组的
    public static final String GROUP_ID = "ConsumerGroupTest_01";

    //1、创建 KafkaConsumer 消费者对象 ,把这个消费者定义成成员变量
    public static KafkaConsumer<String, String> consumer = null;

    public static void main(String[] args)
    {
        //Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
        Properties props = new Properties();

        //指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");

        //设置这个消费者实例属于哪个消费者组
        props.setProperty("group.id", GROUP_ID);

        //自动提交offset，就是类似之前的自动消息确认
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");

        //多个消息之间，自动提交消息的时间间隔
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");

        //设置session的超时时长，默认是10秒,这里设置15秒
        props.setProperty("session.timeout.ms", "15000");

        //设置每次都从最新的消息开始读取
        props.setProperty("auto.offset.reset","latest");

        //设置序列化器
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //1、创建 KafkaConsumer 消费者对象
        consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        //2、订阅主题，订阅kafka集群中的test2主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList(MessageProducer.TEST_TOPIC));

        //因为获取消息的循环是一个死循环，没法退出，所以我在这里再加一个线程来关闭这个消费者
        //启动一个线程来关闭这个 KafkaConsumer
        new Thread(() ->
        {
            //创建一个Scanner 类来读取控制台数据
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            //如果有下一行，就读取下一行
            while (sc.hasNextLine())
            {
                //获取控制台下一行的内容
                var str = sc.nextLine();
                //就是这个线程一直监听控制台，如果我们在控制台输出” :exit “，则关闭这个这个 KafkaConsumer
                if (str.equals(":exit"))
                {
                    //取消订阅
                    consumer.unsubscribe();
                    //关闭消费者对象
                    consumer.close();
                }
            }

        }).start();

        //这是一个死循环，一直在获取主题中的消息
        while (true)
        {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("收到消息： offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                        record.offset(), record.key(), record.value());
        }

    }
}

Consumer02 消费者02

package cn.ljh;

import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;

import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
import java.util.Scanner;
//消费者02
public class Consumer02
{
    //组id：设置这个消费者实例是属于 ConsumerGroupTest_02 这个消费者组的
    public static final String GROUP_ID = "ConsumerGroupTest_02";

    //1、创建 KafkaConsumer 消费者对象 ,把这个消费者定义成成员变量
    public static KafkaConsumer<String, String> consumer = null;

    public static void main(String[] args)
    {

        //Properties 中所设置的key，有效的value，可以通过Kafka官方文档来查询生产者API支持哪些配置属性
        Properties props = new Properties();
        //指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");
        //设置这个消费者实例属于哪个消费者组
        props.setProperty("group.id", GROUP_ID);
        //自动提交offset，就是类似之前的自动消息确认
        props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
        //多个消息之间，自动提交消息的时间间隔
        props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
        //设置session的超时时长，默认是10秒,这里设置15秒
        props.setProperty("session.timeout.ms", "15000");

        //设置每次都从最新的消息开始读取
        props.setProperty("auto.offset.reset","latest");

        //设置序列化器
        props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        //1、创建 KafkaConsumer 消费者对象
        consumer = new KafkaConsumer<>(props);

        //2、订阅主题，订阅kafka集群中的test2主题
        consumer.subscribe(Arrays.asList(MessageProducer.TEST_TOPIC));

        //因为获取消息的循环是一个死循环，没法退出，所以我在这里再加一个线程来关闭这个消费者
        //启动一个线程来关闭这个 KafkaConsumer
        new Thread(() ->
        {
            //创建一个Scanner 类来读取控制台数据
            Scanner sc = new Scanner(System.in);
            //如果有下一行，就读取下一行
            while (sc.hasNextLine())
            {
                //获取控制台下一行的内容
                var str = sc.nextLine();
                //就是这个线程一直监听控制台，如果我们在控制台输出” :exit “，则关闭这个这个 KafkaConsumer
                if (str.equals(":exit"))
                {
                    //取消订阅
                    consumer.unsubscribe();
                    //关闭消费者对象
                    consumer.close();
                }
            }

        }).start();


        //这是一个死循环，一直在获取主题中的消息
        while (true)
        {
            ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
            for (ConsumerRecord<String, String> record : records)
                System.out.printf("收到消息： offset = %d, key = %s, value = %s%n",
                        record.offset(), record.key(), record.value());
        }


    }
}

MessageStream 流API 功能演示类

package cn.ljh;

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.ValueMapper;

import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;

//流API
public class MessageStream
{
    //定义常量，这个是主题的常量
    public static final String SOURCE_TOPIC = "test1";
    public static final String TO_TOPIC = "test2";

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException
    {

        //1、使用StreamsBuilder创建KStream
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

        //2、通过KStream设置sink主题、要流所做到转换处理。
        // KStream提供了大量重载的flatMap()、map()、filter()……等方法对流进行转换，
        // 调用这些处理方法时，通常都需要传入自定义的处理器，常使用Lambda表达式来定义这些处理器。

        builder
                //设置 source 主题，类似的源的主题
                .<String, String>stream(SOURCE_TOPIC)

                //这里的 mapValues 就是对消息（数据项、记录）进行转换处理（也可以理解为业务处理），这里我在消息前面加上 "【 ljh:  " 这个字符串操作
                //使用lambda表达式来构建转换器
                //此处是一条消息，转换后也还是一条消息，只是在消息内容的前后添加特定的字符串
                //.mapValues(value -> "【 ljh:  " + value + "  】")

                //此处使用匿名内部类构建转换器
                .flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>()
                {
                    @Override
                    //该方法的参数就代表传入的一个数据项（消息）
                    public Iterable<String> apply(String value)
                    {
                        //Arrays.asList : 把一个数组转换成list
                        //value.split("\\w+") ：（ 一条带有空格的消息）通过空格将消息分解成多个消息
                        //此处是一条消息，转换后变成多条消息
                        return Arrays.asList(value.split("\\W+"));
                    }
                })

                //设置sink主题：就是把test01主题的消息导流到这个test02主题
                .to(TO_TOPIC);


        //Properties： Kafka 设计了 Properties 来封装所有的配置属性
        Properties props = new Properties();

        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "my-stream-processing-application");

        //指定连接Kafka的地址，多个地址之间用逗号隔开
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092,localhost:9093,localhost:9094");

        //设置 key 的序列化器
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        //设置 value 的序列化器
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());

        //3、调用StreamsBuilder的build()方法创建代表流关系的Topology对像，该对象已经封装了通过KSteam所设置的source主题、sink主题等信息。
        //如果还需要对流关系进行修改，也可调用Topology对象的addSource()、addSink()方法来添加source主题和sink主题。

        Topology topology = builder.build();
        System.err.println(topology.describe());

        //4、以Topology为参数，创建KafkaStreams对象，创建该对象时，还需要传入一个Properties对象对该流进行配置。
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);

        //5、调用KafkaStreams对象的start()方法开始导流；导流结束后调用 close()方式关闭流。

        //调用 KafkaStreams 对象的 start() 方法开始导流
        streams.start();

        System.err.println("---------开始导流----------");

        //程序暂停300秒后停止导流
        Thread.sleep(300 * 1000);
        streams.close();

        System.err.println("---------导流结束----------");

    }
}

pom 依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>cn.ljh</groupId>
    <artifactId>kafkaproducertest</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <!-- 项目名，和 artifactId 保持一致 -->
    <name>kafkaproducertest</name>


    <properties>
        <!-- 在这里指定编译器的版本 -->
        <maven.compiler.source>11</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>11</maven.compiler.target>
        <java.version>11</java.version>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- 导入 Kafka 客户端API的JAR包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.6.1</version>
        </dependency>

        <!-- 导入Kafka 流API 的JAR包 -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-streams</artifactId>
            <version>3.6.1</version>
        </dependency>

    </dependencies>

</project>

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_44411039/article/details/135759261
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14、Kafka ------ kafka 核心API 之 流API（就是把一个主题的消息 导流 到另一个主题里面去）

目录

kafka 核心API 之 流API

Kafka流API的作用：

流API的核心API：

使用流API编程的大致步骤如下：

代码演示 流API 用法

MessageStream 流API 代码

演示消息从 test1主题 导流到 test2主题

演示使用匿名内部类对消息进行处理

Topology 拓扑结构 讲解

代码：

MessageProducer 消息生产者

Consumer01 消费者01

Consumer02 消费者02

MessageStream 流API 功能演示类

pom 依赖

14、Kafka ------ kafka 核心API 之流API（就是把一个主题的消息导流到另一个主题里面去）

kafka 核心API 之流API

代码演示流API 用法

演示消息从 test1主题导流到 test2主题

Topology 拓扑结构讲解