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Kafka 之消息广播消费

前言:

上一篇我们分享了 Kafka 批量消息相关的知识,本篇我们继续分享 Kafka 的广播消费。

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什么是消息广播消费?

传统的消息消费模型有两种,分别是:

  • 队列模式:也叫点到点消费,一条消息只会被多个消费端中的一个消费端消费掉。
  • 发布订阅模式:消息会被广播给所有的订阅者,也就是只要订阅了的消费端都可以消费同一条消息。

Kafka 基于以上两种模式,提出了一个消费组的概念,即 Consumer Group,一条消息只能被同一个 Consumer Group 中的某个消费端消费,但同一条消息可以被不同消费组中的消费端来消费,Kafka 的广播消费就是依赖 Consumer Group 来实现的。

消费组 Consumer Group 的定义一般会有两种方式来设定,如下:

  • 使用业务属性直接定义消费组,也就是人为来设定消费组保证每个类型的业务的消费组不重复。
  • 使用 Spring EL 表达式,在每个消费者分组 groupId 上加上 UUID,这样就能保证每个项目启动的消费者分组不同,从而达到广播消费的目的。

广播消息的应用场景

广播消息一般用于以下场景:

  • 消息推送:例如用户下单后,需要将下单信息推送到库存系统、物流系统、积分系统等。
  • 缓存同步:高并发分布式系统中,很多服务都是使用的本地缓存,来提升系统性能,当缓存的对象发生变化时候,使用广播消息,每个节点都会消费消息,更新本地缓存。

Kafka 广播消息案例演示

Kafak 消息 Producer

Kafka 的消息发送没有什么特殊之处,按自己的需求来调用 API 即可,案例代码如下:

package com.order.service.kafka.producer;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

/**
 * @ClassName: MyKafkaProducer 
 * @Author: Author
 * @Date: 2024/10/22 19:22
 * @Description:
 */
@Slf4j
@Component
public class MyKafkaProducer {

    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void sendMessage( String message) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String dateStr = sdf.format(new Date());
        this.kafkaTemplate.send("my-topic", message);
        log.info("完成消息发送,当前时间:{}",dateStr);
    }

}

Kafak 消息 Consumer

因为我们演示的是 Kafka 的广播消息消费,因此我们需要使用不同的消费组和不同的消费端,这里我们使用两个消费端来实现。

消费端一:

package com.order.service.kafka.consumer;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;

/**
 * @ClassName: MyKafkaConsumer 
 * @Author: Author
 * @Date: 2024/10/22 19:22
 * @Description:
 */
@Slf4j
@Component
public class MyKafkaConsumer {

    @KafkaListener(id = "my-kafka-consumer",
            groupId = "my-kafka-consumer-groupId",
            topics = "my-topic",
            containerFactory = "myContainerFactory")
    public void listen(String message) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String dateStr = sdf.format(new Date());
        log.info("消息消费成功,当前时间:{},消息内容:{}", dateStr, message);
    }

}

消费端一我们指定了消费组,当然也可以不指定,在配置文件中配置全局消费组。

消费端二:

package com.order.service.kafka.consumer;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Date;
import java.util.List;

/**
 * @ClassName: MyKafkaBroadCastConsumer
 * @Author: zhangyong
 * @Date: 2024/10/25 17:39
 * @Description:
 */
@Slf4j
@Component
public class MyKafkaBroadCastConsumer {


    @KafkaListener(id = "my-kafka-consumer-02",
            groupId = "my-kafka-consumer-groupId-#{T(java.util.UUID).randomUUID()})",
            topics = "my-topic",
            containerFactory = "myContainerFactory")
    public void listen(String message) {
        SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String dateStr = sdf.format(new Date());
        log.info("my-kafka-consumer-groupId-02 消息消费成功,当前时间:{},消息内容:{}", dateStr, message);
    }

}

消费端二的 Consumer Group 我们使用 Spring EL 表达式,在每个 groupId 上配合 UUID 生成其后缀 UUID 来实现,保证了消费组不重复,来实现广播消费的效果。

Kafak 消息广播消费结果验证

我们触发消息发送得到如下结果:

2024-10-27 19:42:35.272  INFO 26972 --- [nio-8086-exec-2] c.o.s.kafka.producer.MyKafkaProducer     : 完成消息发送,当前时间:2024-10-27 16:42:35
2024-10-27 19:42:35.378  INFO 26972 --- [nsumer-02-0-C-1] c.o.s.k.c.MyKafkaBroadCastConsumer       : my-kafka-consumer-groupId-02 消息消费成功,当前时间:2024-10-27 16:42:35,消息内容:第一条 kafka 消息
2024-10-27 19:42:35.378  INFO 26972 --- [-consumer-0-C-1] c.o.s.kafka.consumer.MyKafkaConsumer     : 消息消费成功,当前时间:2024-10-27 16:42:35,消息内容:第一条 kafka 消息

可以看到一条消息被消费了两次,也就是两个消费端都消费到了消息,结果符合预期。

如有不正确的地方欢迎各位指出纠正。


http://www.kler.cn/a/381826.html

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