kafka streams 总结

阅读了kafka官网说明，总结了一下，和demo的个性实现；用幕布软件写的，直接贴过来了

核心概念
- 概念
  - Kafka Streams是一个客户端库，用于处理和分析存储在Kafka中的数据
  - Kafka Streams的入门门槛低，横向扩展只需要增加集群，类似consumer group增加consumer成员
  - 亮点
    - 轻量，一个简单的kafka streams库
    - 利用kafka的分区，和消费group可以做到横向扩展
    - 支持"exactly-once"精准一次语义
    - 自带窗口，连接等功能
- 流处理拓扑（Topology）
  - SourceProcessor 。。。（map、filter、reduce、aggregation）。。。SinkProcessor
- 时间概念
  - 类型
    - 事件时间(Event Time)，时间本身的时间，发生时间
    - 处理时间(Processing Time)，应用开始处理的时间
    - 摄取时间(Ingestion time)，存储到kafka的时间
  - TimeStampExtractor，流数据的时间根据接口的实现来
  - 新时间戳生成
    - 处理记录生成新记录时，继承时间戳，比如context.forward, process()等
    - 周期性函数(Punctuator#punctuate())发送记录时，是当前事件context.timestamp()
    - 对于聚合操作，生成的更新记录时，是最后一天到达触发记录的时间
    - - 可以在processor在明确指定时间戳
  - 聚合，计数和求和这种操作等
  - 窗口，根据时间窗口进行操作，允许晚到的记录，根据retention time
  - 流和表，KStream和KTable
  - 状态，可存储和查询
架构（图：http://kafka.apache.org/21/images/streams-architecture-overview.jpg）
- Stream Partition and Tasks，多个application拥有相同application.id的应用相当于一个consumer group，每个application消费多个topic的多个分区，协同工作，各自为Task，（图：http://kafka.apache.org/21/images/streams-architecture-tasks.jpg），这多个Application可以在一个线程中启动，也可以分别启动
- Local States Store，每个task可以开启一个或多个本地存储，这些存储也是有容错和恢复功能的，有名为***changelog的topic来存储states store的变更记录，出现问题的时候可以进行重放恢复
编写Kafka Streams 程序
- 两种方式，使用DSL(StreamBuilder)或者Processor API(Topology)
- 设置java.lang.Thread.UncaughtExceptionHandler来捕获stream的异常退出
- 尽量使用优雅停机，调用close()方法
配置项说明
- application.id 流处理应用程序的标识符
- bootstrap.servers 用于建立与Kafka群集的初始连接的主机/端口对列表
- application.server 定义当前应用定义的地址和端口，可用于在单个Kafka Streams应用程序中发现状态存储的位置
- buffered.records.per.partition 每个分区缓冲的最大记录数，默认1000
- cache.max.bytes.buffering 所有线程中用于记录缓存的最大内存字节数。默认10485760字节，10M
- client.id 发出请求时传递给服务器的ID字符串。（此设置将传递给Kafka Streams内部使用的使用者/生产者客户端。）默认空串
- commit.interval.ms 提交任务位置的频率，默认30000，30秒；如果是精准一次语义，。。。
- default.deserialization.exception.handler 实现DeserializationExceptionHandler接口的异常处理类
- default.production.exception.handler 实现ProductionExceptionHandler接口的异常处理类
- key.serde 记录键的默认序列化器/反序列化器类实现Serde接口（另请参见value.serde）
- metric.reporters 用作度量标准记录器的类列表
- metrics.num.samples 为计算指标而维护的样本数默认2
- metrics.recording.level 指标的最高记录级别默认INFO
- metrics.sample.window.ms 计算度量样本的时间窗口。默认30秒
- num.standby.replicas 每个任务的备用副本数默认0
- num.stream.threads 执行流处理的线程数默认1
- processing.guarantee 处理方式。可以是"at_least_once"（默认）或"exactly_once"。
- poll.ms 阻止等待输入的时间量（以毫秒为单位）默认100ms
- replication.factor 应用程序创建的更改日志主题和重新分区主题的复制因子默认1
- retries 重试，默认0
- retry.backoff.ms 重试请求之前的等待一段时间量（以毫秒为单位）。如果retries参数配置为大于0，则适用；默认100ms
- state.cleanup.delay.ms 分区迁移时，等待多少时间删除之前的State（以毫秒为单位）。默认10个小时
- state.dir States Store存储的位置，默认/tmp/kafka-streams
- timestamp.extractor 实现TimestampExtractor接口的时间戳提取器类。
- value.serde 记录值的默认序列化器/反序列化器类实现Serde接口（另请参阅key.serde）。
- windowstore.changelog.additional.retention.ms延长多少时间不删除window state store，默认1天
- 还有一些consumer和producer的配置，也可以配置进去，参考http://kafka.apache.org/21/documentation/streams/developer-guide/config-streams
Stream DSL
- KStream、流数据记录
- KTable、统计table，同键值覆盖
- GlobalKTable 全局KTable，跨应用实例应用统计存储
- 输入流
  - topic -> KStream
  - topic -> KTable 更新流(Upsert) ,需要提供一个State Store
  - topic -> GlobalKTable ，需要提供一个State Store
- 流转换
  - 无状态
    - KStream -> KStream[]，stream.branch...
    - KStream -> KStream,KStream -> KTable，String.filter...
    - KStream -> KStream,KTable -> KTable，String.filterNot...
    - KStream -> KStream，stream.flatMap...，stream.flapMapValues...，stream.Map，stream.MapValues...
    - KStream ->void,KTable->void，stream.foreach...
    - KStream -> KGroupStream，groupByKey，GroupBy
    - KTable -> KGroupTable， GroupBy
    - stream.merge,stream.peek,stream.print,stream.selectByKey,table.toStream
  - 有状态
    - 聚合、Joining、Windowing、其他自定义Processor
    - 注意KTable的groupBy，然后aggregate，参看http://kafka.apache.org/21/documentation/streams/developer-guide/dsl-api 的(alice, E)INSERT alice。。。
    - 窗口（参看http://kafka.apache.org/21/documentation/streams/developer-guide/dsl-api）
      - Tumbling time window；翻滚时间窗口，连续自然时间窗口，特殊的hopping time，根据自然时间；like [0;5000),[5000;10000),... not[1000;6000),[6000;11000),...
      - Hopping time window；跳跃时间窗口，根据自然事件，[0;5000),[3000;8000),... not [1000;6000),[4000;9000),...
      - Sliding time windows；滑动窗口
      - Session Windows；
Processor API
- 主要方法
  - init方法，可以进行初始化操作，可以拿到ProcessorContext和State Store的一些信息
  - process方法，入参为单条记录
  - punctuate方法，迭代本地状态聚合等，然后发送给下游，可以在init中结合contxext.schedule定时发送
- State Store
  - 有基于RocksDB的，和基于内存的
  - withLoggingDisabled，默认存储changelog，做到容错；可以关闭
  - 可以自定义
  - 连接Processor和State Store
数据类型和序列化
- 每个设计到输入和输出的时候都可以指定键值类型的Serdes，否则会使用默认的配置，内置有一些默认的基本类型；可以自定义，业务场景下可能用使用json方式解析和封装比较多；
- 比如Produced.with(stringSerde, longSerde)，Consumed.with(stringSerde, longSerde)

下面是自己对kafka streams的一些应用和封装，用其做一些时间窗口内的数据统计

入口类

public class OtherApplication {
    static KafkaStreams streams;
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "other-application2");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, MySerdes.eventSerde().getClass());
        props.put(StreamsConfig.PROCESSING_GUARANTEE_CONFIG, "exactly_once");
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream kStream = builder.stream("inputTopic",
                Consumed.
                        with(Serdes.String(), MySerdes.eventSerde()).
                        withTimestampExtractor(
                                new MyEventTimeExtractor()
                        )
        );
        CountProcessor countProcessor =
                new CountProcessor(new BasicMetrics(new BasicMetrics.WindowFragment(60 * 1000L, 0, 1), "money", "account", "countStore"));
        countProcessor.streamIn(kStream);


        streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();
    }
}

次数统计类

public class CountProcessor extends StreamInWindowProcessor {

    public CountProcessor(BasicMetrics basicMetrics) {
        super(basicMetrics);
    }

    @Override
    public void streamIn(TimeWindowedKStream kStream) {
        kStream
                .count(
                        Materialized
                                .as(
                                        Stores.persistentWindowStore(
                                                basicMetrics.storeName, basicMetrics.windowFrag.windowSizeMs * 100, 2, basicMetrics.windowFrag.windowSizeMs, false
                                        )
                                )
                )
                .toStream()
                .process(() -> this, basicMetrics.storeName);
    }

    @Override
    public void process(WindowStoreIterator iterator) {
        long total = 0L;
        while (iterator.hasNext()) {
            KeyValue next = iterator.next();
            total += next.value;
        }
//todo total
    }
}

窗口统计父类

public abstract class StreamInWindowProcessor implements Processor, T> {
    ReadOnlyWindowStore store;
    public BasicMetrics basicMetrics;
    public Object key;
    private static Map resultMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public static Object getData(Object key) {
        return resultMap.get(key);
    }

    public static void setData(Object key, Object data) {
        resultMap.put(key, data);
    }

    public StreamInWindowProcessor(BasicMetrics basicMetrics) {
        this.basicMetrics = basicMetrics;
    }

    public void streamIn(KStream stream) {
        try {
            TimeWindowedKStream kStream = stream
                    .groupBy((key, value) -> basicMetrics.groupByField + "$$" + value.get(basicMetrics.groupByField))
                    .windowedBy(TimeWindows.of(basicMetrics.windowFrag.windowSizeMs));
            streamIn(kStream);
        } catch (Throwable t) {
            t.printStackTrace();
        }

    }

    public abstract void streamIn(TimeWindowedKStream kStream);


    @Override
    public void init(ProcessorContext context) {
        if (!StringUtils.isEmpty(basicMetrics.storeName)) {
            store = (ReadOnlyWindowStore) context.getStateStore(basicMetrics.storeName);
        }
    }

    @Override
    public void process(Windowed key, T value) {
        long currentStart = key.window().start();
        this.key = key.key();
        WindowStoreIterator fetch = store.fetch(key.key(), basicMetrics.windowFrag.from(currentStart), basicMetrics.windowFrag.to(currentStart));
        process(fetch);
    }

    public abstract void process(WindowStoreIterator iterator);

    @Override
    public void punctuate(long timestamp) {

    }

    @Override
    public void close() {

    }
}

辅助类

public class BasicMetrics {
    public String storeName;

    public BasicMetrics(WindowFragment windowFrag, String secondField, String groupByField, String storeName) {
        this.windowFrag = windowFrag;
        this.secondField = secondField;
        this.groupByField = groupByField;
        this.storeName = storeName;
    }


    public WindowFragment windowFrag;
    public String groupByField;
    public String secondField;

    public static class WindowFragment {
        public WindowFragment(Long windowSizeMs, Integer preFrom, Integer preEnd) {
            this.windowSizeMs = windowSizeMs;
            this.preFrom = preFrom;
            this.preEnd = preEnd;
        }

        public Long from(long currentEventStart) {
            return currentEventStart - preEnd * windowSizeMs;
        }

        public Long to(long currentEventStart) {
            return currentEventStart - preFrom * windowSizeMs;
        }

        public Long windowSizeMs;
        public Integer preFrom = 0;//e.g:当前窗口
        public Integer preEnd = 1;//e.g:上一窗口，windowSizeMs为1分钟和preFrom:0和preEnd:1表示"最近两分钟"
    }
}

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