色调网站,线下推广方法有哪些,开发小程序教程,南阳网站推广外包前言 前面说了很多Kafka的性能优点#xff0c;有些童鞋要说了#xff0c;这Kafka在企业开发或者企业级应用中要怎么用呢#xff1f;今天咱们就来简单探究一下。 1、 使用 Kafka 进行消息的异步处理 Kafka 提供了一个可靠的消息传递机制#xff0c;使得企业能够将不同组件… 前言 前面说了很多Kafka的性能优点有些童鞋要说了这Kafka在企业开发或者企业级应用中要怎么用呢今天咱们就来简单探究一下。 1、 使用 Kafka 进行消息的异步处理 Kafka 提供了一个可靠的消息传递机制使得企业能够将不同组件之间的通信解耦实现高效的异步处理。在企业级应用中可以通过以下步骤来使用 Kafka 进行消息的异步处理 创建一个或多个主题topic用于存储消息。主题可以按照业务逻辑进行划分每个主题可以有多个分区partition。 生产者Producer将消息发送到指定的主题中。 消费者Consumer从主题订阅消息并将其处理逻辑与生产者解耦。消费者可以根据需求选择不同的消费模式如订阅所有消息或只订阅特定分区的消息。 消费者可以将处理结果发送到其他系统或者将消息转发到其他 Kafka 主题中进行进一步处理。 通过使用 Kafka 进行消息的异步处理企业可以实现高效、可伸缩的系统架构并且降低各个组件之间的耦合程度。 2、 Kafka 的消息转发和备份机制 Kafka 借助其分布式的架构和复制机制实现了消息的转发和备份确保数据的可靠性和持久性 消息转发Kafka 通过将消息分发到多个分区来实现消息的转发每个分区可以由多个消费者订阅。分区之间的消息转发通过消费者群组协调器Consumer Group Coordinator来实现协调器负责将消息均匀地分发给消费者。 备份机制Kafka 将每个分区的消息进行副本Replica备份并将副本分布在不同的 Broker 节点上。如果某个 Broker 节点发生故障可以通过副本在其他节点上进行数据的恢复确保数据的可靠性和持久性。 通过消息转发和备份机制Kafka 实现了高可用性和数据冗余保证了数据流的可靠性和持久性。 3、 Kafka Connect 和 Kafka Streams 的用途和特性 Kafka Connect是 Kafka 提供的一个工具用于将外部系统和 Kafka 进行连接。通过 Kafka Connect企业可以轻松地实现数据的导入和导出与各种数据源如数据库、文件系统进行集成并且可以自定义开发 Connectors与特定的数据源进行交互。Kafka Connect 实现了高性能、可伸缩的数据传输并且提供了故障恢复和数据转换等功能。 使用 Kafka Connect 在 Java 中有两种方式Standalone 模式和分布式模式。 Standalone 模式 import org.apache.kafka.connect.runtime.ConnectorConfig;import org.apache.kafka.connect.runtime.standalone.StandaloneConfig;import org.apache.kafka.connect.runtime.Connect;import java.util.Properties;public class KafkaConnectStandaloneApp { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建配置 Properties props new Properties(); props.setProperty(StandaloneConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); props.setProperty(StandaloneConfig.KEY_CONVERTER_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter); props.setProperty(StandaloneConfig.VALUE_CONVERTER_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.connect.json.JsonConverter); // 创建 Standalone 模式的 Kafka Connect Connect connect new Connect(new StandaloneConfig(props)); connect.start(); // 启动 Kafka Connect Thread.sleep(5000); // 等待一段时间 // 停止 Kafka Connect connect.stop(); }} 分布式模式 import org.apache.kafka.connect.runtime.ConnectorConfig;import org.apache.kafka.connect.runtime.distributed.DistributedConfig;import org.apache.kafka.connect.runtime.Connect;import java.util.Properties;public class KafkaConnectDistributedApp { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建配置 Properties props new Properties(); props.setProperty(DistributedConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, localhost:9092); // 创建分布式模式的 Kafka Connect Connect connect new Connect(new DistributedConfig(props)); connect.start(); // 启动 Kafka Connect Thread.sleep(5000); // 等待一段时间 // 停止 Kafka Connect connect.stop(); }} 注意上述示例代码中的配置项可以根据实际需要进行调整例如连接到的 Kafka 服务器地址序列化器等。 2. Kafka Streams是一个轻量级的流处理库用于对 Kafka 主题的数据进行实时处理和转换。通过 Kafka Streams企业可以构建实时的数据处理应用程序实现数据的实时计算、流合并、按键分组和聚合等功能。Kafka Streams 提供了高性能的流处理和事件驱动的架构并且与 Kafka 生态系统的其他组件无缝集成提供了可扩展、容错的流处理解。 引入jar包 dependencies dependency groupIdorg.apache.kafka/groupId artifactIdkafka-streams/artifactId version2.8.0/version /dependency/dependencies import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;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.kstream.Consumed;import org.apache.kafka.streams.kstream.Printed;import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;import java.util.Properties;public class KafkaStreamsApp { public static void main(String[] args) { // 创建配置 Properties props new Properties(); props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, kafka-streams-app); 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, Serdes.String().getClass()); props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, earliest); // 创建流构建器 StreamsBuilder builder new StreamsBuilder(); // 从输入主题接收数据 builder.stream(input-topic, Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String())) .peek((k, v) - System.out.println(Received: key k , value v)) .to(output-topic, Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String())); // 创建 Kafka Streams 应用程序 KafkaStreams streams new KafkaStreams(builder.build(), props); // 启动应用程序 streams.start(); // 添加关闭钩子以优雅地关闭应用程序 Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close)); }} 顶尖架构师栈 关注回复关键字 【C01】超10G后端学习面试资源 【IDEA】最新IDEA激活工具和码及教程 【JetBrains软件名】 最新软件激活工具和码及教程 工具码教程 本文由 mdnice 多平台发布
