|
|
微服务中的Kafka与Micronaut 今天，我们将通过 Apache Kafka 主题构建一些彼此异步通信的微服务。我们使用 Micronaut 框架，它为与 Kafka 集成提供专门的库。让我们简要介绍一下示例系统的体系结构。我们有四个微型服务： 订单服务 ， 行程服务 ， 司机服务 和 乘客服务 。这些应用程序的实现非常简单。它们都有内存存储，并连接到同一个 Kafka 实例。
我们系统的主要目标是为客户安排行程。订单服务应用程序还充当网关。它接收来自客户的请求，保存历史记录并将事件发送到 orders 主题。所有其他微服务都在监听 orders 这个主题，并处理 order-service 发送的订单。每个微服务都有自己的专用主题，其中发送包含更改信息的事件。此类事件由其他一些微服务接收。架构如下图所示。
在阅读本文之前，有必要熟悉一下 Micronaut 框架。您可以阅读之前的一篇文章，该文章描述了通过 REST API构建微服务通信的过程 :使用microaut框架构建微服务的快速指南。
1 运行Kafka 要在本地机器上运行 Apache Kafka ，我们可以使用它的Docker映像。最新的镜像是由https://hub.docker.com/u/wurstmeister共享的。在启动 Kafka 容器之前，我们必须启动 kafka 所用使用的 ZooKeeper 服务器。如果在 Windows 上运行 Docker ，其虚拟机的默认地址是 192.168.99.100 。它还必须设置为 Kafka 容器的环境。
Zookeeper 和 Kafka 容器都将在同一个网络中启动。在docker中运行Zookeeper以 zookeeper 的名称提供服务，并在暴露 2181 端口。 Kafka 容器需要在环境变量使用 KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT 的地址。
$ docker network create kafka
$ docker run -d --name zookeeper --network kafka -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
$ docker run -d --name kafka -p 9092:9092 --network kafka --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.99.100 --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 wurstmeister/kafka |
2 添加micronaut-kafka依赖 使用 Kafka 构建的 microaut 应用程序可以在HTTP服务器存在的情况下启动，也可以在不存在HTTP服务器的情况下启动。要启用 Micronaut Kafka ，需要添加 micronaut-kafka 库到依赖项。如果您想暴露 HTTP API ，您还应该添加 micronaut-http-server-netty :
<dependency>
<groupId>io.micronaut.configuration</groupId>
<artifactId>micronaut-kafka</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micronaut</groupId>
<artifactId>micronaut-http-server-netty</artifactId>
</dependency> |
3 构建订单微服务 订单微服务 是唯一一个启动嵌入式HTTP服务器并暴露 REST API 的应用程序。这就是为什么我们可以为 Kafka 提供内置 Micronaut 健康检查。要做到这一点，我们首先应该添加 micronaut-management 依赖:
<dependency>
<groupId>io.micronaut</groupId>
<artifactId>micronaut-management</artifactId>
</dependency> |
为了方便起见，我们将通过在 application.yml 中定义以下配置来启用所有管理端点并禁用它们的HTTP身份验证。
endpoints:
all:
enabled: true
sensitive: false |
现在，可以在地址栏http://localhost:8080/health下使用 health check 。我们的示例应用程序还将暴露 添加新订单 和 列出所有以前创建的订单 的简单 REST API 。下面是暴露这些端点的 Micronaut 控制器实现:
@Controller("orders")
public class OrderController {
@Inject
OrderInMemoryRepository repository;
@Inject
OrderClient client;
@Post
public Order add(@Body Order order) {
order = repository.add(order);
client.send(order);
return order;
}
@Get
public Set<Order> findAll() {
return repository.findAll();
}
} |
每个微服务都使用内存存储库实现。以下是 订单微服务（Order-Service） 中的存储库实现：
@Singleton
public class OrderInMemoryRepository {
private Set<Order> orders = new HashSet<>();
public Order add(Order order) {
order.setId((long) (orders.size() 1));
orders.add(order);
return order;
}
public void update(Order order) {
orders.remove(order);
orders.add(order);
}
public Optional<Order> findByTripIdAndType(Long tripId, OrderType type) {
return orders.stream().filter(order -> order.getTripId().equals(tripId) && order.getType() == type).findAny();
}
public Optional<Order> findNewestByUserIdAndType(Long userId, OrderType type) {
return orders.stream().filter(order -> order.getUserId().equals(userId) && order.getType() == type)
.max(Comparator.comparing(Order::getId));
}
public Set<Order> findAll() {
return orders;
}
} |
内存存储库存储 Order 对象实例。 Order 对象还被发送到名为 orders 的Kafka主题。下面是 Order 类的实现:
public class Order {
private Long id;
private LocalDateTime createdAt;
private OrderType type;
private Long userId;
private Long tripId;
private float currentLocationX;
private float currentLocationY;
private OrderStatus status;
// ... GETTERS AND SETTERS
} |
4 使用Kafka异步通信 现在，让我们想一个可以通过示例系统实现的用例—— 添加新的行程 。
我们创建了 OrderType.NEW_TRIP 类型的新订单。在此之后，(1) 订单服务 创建一个订单并将其发送到 orders 主题。订单由三个微服务接收: 司机服务 、 乘客服务 和 行程服务 。(2)所有这些应用程序都处理这个新订单。 乘客服务 应用程序检查乘客帐户上是否有足够的资金。如果没有，它就取消了行程，否则它什么也做不了。 司机服务 正在寻找最近可用的司机，(3) 行程服务 创建和存储新的行程。 司机服务 和 行程服务 都将事件发送到它们的主题( drivers , trips ),其中包含相关更改的信息。
每一个事件可以被其他 microservices 访问,例如，(4) 行程服务 侦听来自 司机服务 的事件，以便为行程分配一个新的司机
下图说明了在添加新的行程时，我们的微服务之间的通信过程。 现在，让我们继续讨论实现细节。
4.1 发送订单 首先，我们需要创建Kafka 客户端，负责向主题发送消息。我们创建的一个接口，命名为 OrderClient ，为它添加 @KafkaClient 并声明用于发送消息的一个或多个方法。每个方法都应该通过 @Topic 注解设置目标主题名称。对于方法参数，我们可以使用三个注解 @KafkaKey 、 @Body 或 @Header 。 @KafkaKey 用于分区，这是我们的示例应用程序所需要的。在下面可用的客户端实现中，我们只使用 @Body 注解。
@KafkaClient
public interface OrderClient {
@Topic("orders")
void send(@Body Order order);
} |
4.2 接收订单 一旦客户端发送了一个订单，它就会被监听 orders 主题的所有其他微服务接收。下面是 司机服务 中的监听器实现。监听器类 OrderListener 应该添加 @KafkaListener 注解。我们可以声明 groupId 作为一个注解参数，以防止单个应用程序的多个实例接收相同的消息。然后，我们声明用于处理传入消息的方法。与客户端方法相同，应该通过 @Topic 注解设置目标主题名称，因为我们正在监听 Order 对象，所以应该使用 @Body 注解——与对应的客户端方法相同。
@KafkaListener(groupId = "driver")
public class OrderListener {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderListener.class);
private DriverService service;
public OrderListener(DriverService service) {
this.service = service;
}
@Topic("orders")
public void receive(@Body Order order) {
LOGGER.info("Received: {}", order);
switch (order.getType()) {
case NEW_TRIP -> service.processNewTripOrder(order);
}
}
} |
4.3 发送到其他主题 现在，让我们看一下 司机服务 中的 processNewTripOrder 方法。 DriverService 注入两个不同的 Kafka Client bean: OrderClient 和 DriverClient 。当处理新订单时，它将试图寻找与发送订单的乘客最近的司机。找到他之后，将该司机的状态更改为 UNAVAILABLE ，并将带有 Driver 对象的事件发送到 drivers 主题。
@Singleton
public class DriverService {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(DriverService.class);
private DriverClient client;
private OrderClient orderClient;
private DriverInMemoryRepository repository;
public DriverService(DriverClient client, OrderClient orderClient, DriverInMemoryRepository repository) {
this.client = client;
this.orderClient = orderClient;
this.repository = repository;
}
public void processNewTripOrder(Order order) {
LOGGER.info("Processing: {}", order);
Optional<Driver> driver = repository.findNearestDriver(order.getCurrentLocationX(), order.getCurrentLocationY());
driver.ifPresent(driverLocal -> {
driverLocal.setStatus(DriverStatus.UNAVAILABLE);
repository.updateDriver(driverLocal);
client.send(driverLocal, String.valueOf(order.getId()));
LOGGER.info("Message sent: {}", driverLocal);
});
}
// ...
} |
这是 Kafka Client 在 司机服务 中的实现，用于向 driver 主题发送消息。因为我们需要将 Driver 与 Order 关联起来，所以我们使用 @Header 注解 的 orderId 参数。没有必要把它包括到 Driver 类中，将其分配给监听器端的正确行程。
@KafkaClient
public interface DriverClient {
@Topic("drivers")
void send(@Body Driver driver, @Header("Order-Id") String orderId);
} |
4.4 服务间通信 由 DriverListener 收到 @KafkaListener 在 行程服务 中声明。它监听传入到 trip 主题。接收方法的参数和客户端发送方法的类似，如下所示：
@KafkaListener(groupId = "trip")
public class DriverListener {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(OrderListener.class);
private TripService service;
public DriverListener(TripService service) {
this.service = service;
}
@Topic("drivers")
public void receive(@Body Driver driver, @Header("Order-Id") String orderId) {
LOGGER.info("Received: driver->{}, header->{}", driver, orderId);
service.processNewDriver(driver);
}
} |
最后一步，将 orderId 查询到的行程 Trip 与 driverId 关联，这样整个流程就结束。
@Singleton
public class TripService {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(TripService.class);
private TripInMemoryRepository repository;
private TripClient client;
public TripService(TripInMemoryRepository repository, TripClient client) {
this.repository = repository;
this.client = client;
}
public void processNewDriver(Driver driver, String orderId) {
LOGGER.info("Processing: {}", driver);
Optional<Trip> trip = repository.findByOrderId(Long.valueOf(orderId));
trip.ifPresent(tripLocal -> {
tripLocal.setDriverId(driver.getId());
repository.update(tripLocal);
});
}
// ... OTHER METHODS
} |
5 跟踪 我们可以使用Micronaut Kafka轻松地启用分布式跟踪。首先，我们需要启用和配置Micronaut跟踪。要做到这一点，首先应该添加一些依赖项：
<dependency>
<groupId>io.micronaut</groupId>
<artifactId>micronaut-tracing</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.brave</groupId>
<artifactId>brave-instrumentation-http</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.zipkin.reporter2</groupId>
<artifactId>zipkin-reporter</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.opentracing.brave</groupId>
<artifactId>brave-opentracing</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.opentracing.contrib</groupId>
<artifactId>opentracing-kafka-client</artifactId>
<version>0.0.16</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency> |
我们还需要在 application.yml 配置文件中，配置Zipkin 的追踪的地址等
在启动应用程序之前，我们必须运行 Zipkin 容器：
$ docker run -d --name zipkin -p 9411:9411 openzipkin/zipkin
6 总结 在本文中，您将了解通过 Apache Kafka 使用异步通信构建微服务架构的过程。我已经向大家展示了 Microaut Kafka 库最重要的特性，它允许您轻松地声明 Kafka 主题的生产者和消费者，为您的微服务启用 健康检查 和 分布式跟踪 。我已经为我们的系统描述了一个简单的场景的实现，包括根据客户的请求添加一个新的行程。本示例系统的整体实现，请查看GitHub上的源代码 
----------------------------
原文链接:https://blog.csdn.net/Developlee/article/details/103175967
程序猿的技术大观园：www.javathinker.net
[这个贴子最后由 flybird 在 2020-03-09 22:27:30 重新编辑]
|
|
Java技术网站 → 『 Java开发技术 』 → 『 Spring框架和各种开源软件技术专题 』 → 微服务中的Kafka与Micronaut
消息
查看
搜索
好友
邮件
复制
引用
IP: 已设置保密
