RocketMQ Streams 1.1.0: 轻量级流处理再出发

本文作者:倪泽,Apache RocketMQ committer、RSQLDB/RocketMQ Streams Maintainer

01 背景

RocketMQ Streams是一款基于RocketMQ为基础的轻量级流计算引擎,具有资源消耗少、部署简单、功能全面的特点,目前已经在社区开源。RocketMQ Streams在阿里云内部被使用在对资源比较敏感,同时又强烈需要流计算的场景,比如在自建机房的云安全场景下。

自RocketMQ Streams开源以来,吸引了大量用户调研和试用。但是也存在一些问题,在RocketMQ Streams 1.1.0中,主要针对以下问题做出了改进和优化。

1、面向用户API不够友好,不能使用泛型,不支持自定义序列化/反序列化;

2、代码冗余,在RocketMQ Streams中存在将流处理拓扑序列化反序列化模块,RocketMQ Streams作为轻量级流处理SDK,构建好流处理节点之后应该可以直接处理数据,不存在将流处理拓扑图本地保存或者网络传输需求。

3、流处理过程不容易理解,含有大量缓存、刷新逻辑;

4、存在大量支持SQL的代码,这部分和SDK方式运行流处理任务的逻辑无关;

在RocketMQ Streams 1.1.0中,对上述问题做出了改进,期望能带来更好的使用体验。同时,重新设计了流处理拓扑构建过程、去掉冗余代码,使得代码更容易被理解。

从今天起,将推出系列文章介绍RocketMQ Streams 1.1.0版本,本次文章主要介绍RocketMQ Streams 1.1.0的API如何使用,如何利用RocketMQ Streams快速构建流处理应用。

02 典型使用示例

本地运行下列示例的步骤:

1、部署RocketMQ 5.0;

2、使用mqAdmin创建topic;

3、构建示例工程,添加依赖,启动示例。RocketMQ Streams 坐标:


    org.apache.rocketmq
    rocketmq-streams
    1.1.0

4、向topic中写入相应数据,并观察结果。

更详细文档请参考:https://github.com/apache/roc...

WordCount

public class WordCount {
    public static void main(String[] args) {
        StreamBuilder builder = new StreamBuilder("wordCount");


        builder.source("sourceTopic", total -> {
                    String value = new String(total, StandardCharsets.UTF_8);
                    return new Pair<>(null, value);
                })
                .flatMap((ValueMapperAction>) value -> {
                    String[] splits = value.toLowerCase().split("\W+");
                    return Arrays.asList(splits);
                })
                .keyBy(value -> value)
                .count()
                .toRStream()
                .print();


        TopologyBuilder topologyBuilder = builder.build();


        Properties properties = new Properties();
        properties.put(MixAll.NAMESRV_ADDR_PROPERTY, "127.0.0.1:9876");


        RocketMQStream rocketMQStream = new RocketMQStream(topologyBuilder, properties);


        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);


        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread("wordcount-shutdown-hook") {
            @Override
            public void run() {
                rocketMQStream.stop();
                latch.countDown();
            }
        });


        try {
            rocketMQStream.start();
            latch.await();
        } catch (final Throwable e) {
            System.exit(1);
        }
        System.exit(0);
    }
}

WordCount示例要点:

1、JobId wordCount唯一标识流处理任务;

2、自定义的反序列化;

3、一对多转化;

4、lambda形式从数据中指定Key;

5、支持有状态计算;

窗口聚合

public class WindowCount {
    public static void main(String[] args) {
        StreamBuilder builder = new StreamBuilder("windowCountUser");


        AggregateAction aggregateAction = (key, value, accumulator) -> new Num(value.getName(), 100);


        builder.source("user", source -> {
                    User user1 = JSON.parseObject(source, User.class);
                    return new Pair<>(null, user1);
                })
                .selectTimestamp(User::getTimestamp)
                .filter(value -> value.getAge() > 0)
                .keyBy(value -> "key")
                .window(WindowBuilder.tumblingWindow(Time.seconds(15)))
                .aggregate(aggregateAction)
                .toRStream()
                .print();


        TopologyBuilder topologyBuilder = builder.build();


        Properties properties = new Properties();
        properties.putIfAbsent(MixAll.NAMESRV_ADDR_PROPERTY, "127.0.0.1:9876");
        properties.put(Constant.TIME_TYPE, TimeType.EVENT_TIME);
        properties.put(Constant.ALLOW_LATENESS_MILLISECOND, 2000);


        RocketMQStream rocketMQStream = new RocketMQStream(topologyBuilder, properties);


        rocketMQStream.start();
    }
}

窗口聚合示例要点:

1、支持指定时间字段;

2、支持滑动、滚动、会话多种类型window;

3、支持自定义UDAF类型聚合;

4、支持自定义时间类型和数据最大迟到时间;

双流JOIN

public class JoinWindow {
    public static void main(String[] args) {
        StreamBuilder builder = new StreamBuilder("joinWindow");


        //左流
        RStream user = builder.source("user", total -> {
            User user1 = JSON.parseObject(total, User.class);
            return new Pair<>(null, user1);
        });


        //右流
        RStream num = builder.source("num", source -> {
            Num user12 = JSON.parseObject(source, Num.class);
            return new Pair<>(null, user12);
        });


        //自定义join后的运算
        ValueJoinAction action = new ValueJoinAction() {
            @Override
            public Union apply(User value1, Num value2) {
                ...
            }
        };


        user.join(num)
                .where(User::getName)
                .equalTo(Num::getName)
                .window(WindowBuilder.tumblingWindow(Time.seconds(30)))
                .apply(action)
                .print();


        TopologyBuilder topologyBuilder = builder.build();


        Properties properties = new Properties();
        properties.put(MixAll.NAMESRV_ADDR_PROPERTY, "127.0.0.1:9876");


        RocketMQStream rocketMQStream = new RocketMQStream(topologyBuilder, properties);


        rocketMQStream.start();
    }
}

双流聚合示例要点:

1、支持window join和非window join,对于非window join,只需要在上述及连表达式中去掉window即可;

2、支持多种窗口类型的window join;

3、支持对join后数据自定义操作;

03 参与贡献

RocketMQ Streams是Apache RocketMQ的子项目,已经在社区开源,参与RocketMQ Streams相关工作,请参考以下资源:

1、试用RocketMQ Streams,并阅读相关文档以了解更多信息;

maven仓库坐标:


    org.apache.rocketmq
    rocketmq-streams
    1.1.0

RocketMQ Streams文档:

https://rocketmq.apache.org/z...

2、参与贡献:如果你有任何功能请求或错误报告,请随时提交 Pull Request 来分享你的反馈和想法;

社区仓库:

https://github.com/apache/roc...

3、联系我们:可以在 GitHub上创建 Issue,向 RocketMQ 邮件列表发送电子邮件,或在 RocketMQ Streams SIG 交流群与专家共同探讨,RocketMQ Streams SIG加入方式:添加“小火箭”微信,回复RocketMQ Streams。

邮件列表:

https://lists.apache.org/list...

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