开发中,服务与服务之间通信通常会用到消息中间件,如果我们使用了某一个MQ,那么消息中间件与我们的系统算是高耦合。将来有一天,要替换成另外的MQ,我们的改动就会比较大。为了解决这个问题,我们可以使用Spring Cloud Stream 来整合我们的消息中间件,降低耦合度,使服务可以更多关注自己的业务逻辑等。
今天为大家带来一个人人可实操的SpringCloudStream集成Kafka的快速入门示例。
SpringCloudStream是一个构建高扩展性的事件消息驱动的微服务框架。简单点说就是帮助你操作MQ,可以与底层MQ框架解耦。将来想要替换MQ框架的时候会比较容易。
Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统,源于LinkedIn的一个项目,2011年成为开源Apache项目。
ZooKeeper 是 Apache 软件基金会的一个软件项目,它为大型分布式计算提供开源的分布式配置服务、同步服务和命名注册,Kafka的实现同时也依赖于zookeeper。
使用Kafka首先需要启动zookeeper,windows中搭建zookeeper也很简单。以下几步即可完成:
默认启动端口2181为。
本地使用kafka同样也是如下的几个步骤:
由于我们直接使用Spring Cloud Stream 集成Kafka,官方也已经有现成的starter。
org.springframework.cloud
spring-cloud-starter-stream-kafka
2.1.0.RELEASE
spring:
application:
name: shop-server
cloud:
stream:
bindings:
#配置自己定义的通道与哪个中间件交互
input: #MessageChannel里Input和Output的值
destination: test #目标主题 相当于kafka的topic
output:
destination: test1 #本例子创建了另外一个topic (test1)用于区分不同的功能区分。
default-binder: kafka #默认的binder是kafka
kafka:
binder:
zk-nodes: localhost:2181
bootstrap-servers: localhost:9092 #kafka服务地址,集群部署的时候需要配置多个,
consumer:
group-id: consumer1
producer:
key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.ByteArraySerializer
client-id: producer1
server:
port: 8100
首先需要定义SubscribableChannel 接口方法使用Input注解。
public interface Sink {
String INPUT = "input";
@Input("input")
SubscribableChannel input();
}
然后简单的使用 StreamListener 监听某一通道的消息。
@Service
@EnableBinding(Sink.class)
public class MessageSinkHandler {
@StreamListener(Sink.INPUT)
public void handler(Message msg){
System.out.println(" received message : "+msg);
}
}
cloud stream配置中绑定了对应的Kafka topic,如下
cloud:
stream:
bindings:
#配置自己定义的通道与哪个中间件交互
input: #SubscribableChannel里Input值
destination: test #目标主题
我们使用Kafka console producer 生产消息。
kafka-console-producer.bat --broker-list localhost:9092 --topic test
同时启动我们的示例SpringBoot项目,使用producer推送几条消息。
我们同时启动一个Kafka console consumer
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test
首先需要定义生产者MessageChannel,这里会用到Output注解
public interface KafkaSource {
String OUTPUT = "output";
@Output(KafkaSource.OUTPUT)
MessageChannel output();
}
使用MessageChannel 发送消息。
@Component
public class MessageService {
@Autowired
private KafkaSource source;
public Object sendMessage(Object msg) {
source.output().send(MessageBuilder.withPayload(msg).build());
return msg;
}
定义一个Rest API 来触发消息发送
@RestController
public class MessageController {
@Autowired
private MessageService messageService;
@GetMapping(value = "/sendMessage/{msg}")
public String sendMessage(@PathVariable("msg") String msg){
messageService.sendMessage("messageService send out : " + msg + LocalDateTime.now());
return "sent message";
}
}
配置中关于producer的配置如下
cloud:
stream:
bindings:
input:
destination: test
output:
destination: test1 #目标topic
启动SpringBoot App, 并触发如下API call
http://localhost:8100/sendMessage/JavaNorthProducer
我们同时启动一个Kafka console consumer,这里我们使用另一个test1 topic
kafka-console-consumer.bat --bootstrap-server localhost:9092 --topic test1
本章初步介绍了Spring Cloud Stream 集成Kafka的简单示例,实现了简单的发布-订阅功能。但是Spring Cloud Stream肯定还有更多的功能,我们后续还将继续深入学习更多Stream的功能。