Kafka Stream实战教程

1. Kafka Streams 基础入门

1.1 什么是 Kafka Streams

Kafka Streams 是 Kafka 生态中用于 处理实时流数据 的一款轻量级流处理库。它利用 Kafka 作为数据来源和数据输出，可以让开发者轻松地对实时数据进行处理，比如计数、聚合、过滤等操作。Kafka Streams 的一个显著特点是其设计简洁，帮助我们快速构建和部署实时流处理应用，而不需要复杂的集群管理。

对比传统流处理框架（如 Spark Streaming）：传统流处理框架通常需要独立的集群支持，并有较重的计算资源需求。而 Kafka Streams 内置在 Kafka 中，既不需要单独的集群支持，性能上也更轻量，适合需要实时响应的场景，比如在线日志监控、实时订单处理等。

Kafka Streams 的应用场景

实时数据分析：如热门商品实时排名、网站的热点数据追踪
实时监控和告警：如系统指标监控，异常行为检测
数据清洗与格式转换：如从原始数据中抽取特定字段、转换格式用于下游系统
复杂事件处理：如订单状态跟踪、用户行为关联分析

1.2 Kafka Streams 核心概念

要理解 Kafka Streams，先了解几个核心概念：

Stream（数据流）：一个数据流是源源不断的数据记录流（类似于消息流）。在 Kafka 中，每个数据流对应 Kafka 的一个主题（topic）。
Table（表）：类似于数据库中的表，是数据的快照，通常包含每个键的最新状态。Kafka Streams 通过将流（Stream）聚合为表（Table），提供了在实时数据上进行去重和合并的能力。
KStream 和 KTable
- KStream：一个记录的无状态流，适合用于过滤、转换等操作，适合处理简单的逐条消息处理。
- KTable：类似于数据库的表，有键值对的结构，适合做聚合、去重、统计等操作。
- 两者可以互相转换，比如可以将一个 KStream 聚合成 KTable，也可以从 KTable 中生成 KStream。
时间语义：Kafka Streams 提供了事件时间（Event Time）、处理时间（Processing Time）、摄取时间（Ingestion Time）三种时间语义，帮助用户更灵活地处理时序数据。
状态存储和窗口（Windows）：Kafka Streams 提供内置的状态存储来保存流的中间状态，如用户登录状态等。窗口操作（windowing）允许我们在一定的时间间隔内对流数据进行聚合和分组操作，比如每 5 分钟统计一次某产品的点击量。

流表二元性描述了流和表之间的紧密关系。

流作为表：流可以被视为表的变更日志，其中流中的每个数据记录都捕获表的状态变化。因此，流是伪装的表，可以通过从头到尾重放变更日志来重建表，从而轻松地将其转换为“真实”表。同样，在更一般的类比中，聚合流中的数据记录（例如从页面浏览事件流中计算用户的总页面浏览量）将返回一个表（此处的键和值分别是用户及其对应的页面浏览量）。
表作为流：表可以被视为某个时间点的快照，是流中每个键的最新值（流的数据记录是键值对）。因此，表是伪装的流，通过迭代表中的每个键值条目，可以轻松地将其转换为“真实”流。

kafka文档

1.3 开发环境搭建

搭建 Kafka Streams 开发环境的步骤如下：

安装 Kafka：
- 下载安装 Kafka，然后启动 Kafka 服务和 Zookeeper 服务。
- 常用命令：启动 Kafka 服务器，bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

创建 Kafka Streams 项目：

新建一个 Maven 或 Gradle 项目，并添加 Kafka Streams 的依赖：

<!-- Maven 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>

开发Hello Kafka Streams 应用：

创建一个简单的 Kafka Streams 应用，读取输入流，进行简单的数据处理，然后输出结果。

import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;

import java.util.Properties;

public class HelloKafkaStreams {
    public static void main(String[] args) {
        // 配置 Kafka Streams
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "hello-streams-app");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$StringSerde");
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$StringSerde");

        // 构建流处理拓扑
        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
        KStream<String, String> inputStream = builder.stream("input-topic");

        // 进行简单的处理，比如将消息转换为大写
        KStream<String, String> processedStream = inputStream.mapValues(value -> value.toUpperCase());

        // 将处理后的流写入输出主题
        processedStream.to("output-topic");

        // 创建并启动 Kafka Streams
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();

        // 添加关闭钩子
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

运行 Kafka Streams 应用：
- 确保 Kafka 服务已启动，运行该应用，将消息发到“input-topic”主题，观察“output-topic”主题中的转换结果。

完成以上步骤后，你已经实现了第一个简单的 Kafka Streams 应用。这个应用读取“input-topic”中的消息，将其内容转换为大写后写入“output-topic”中。

2. Kafka Streams 实现原理

在理解和使用 Kafka Streams 进行流处理之前，深入了解其实现原理可以帮助我们更好地优化应用性能和处理策略。Kafka Streams 作为一个轻量级、分布式的数据处理库，提供了流处理的易用性和强大的实时性。这一节将介绍 Kafka Streams 的实现原理，包括其架构设计和核心组件。

1. Kafka Streams 架构概述

Kafka Streams 是构建在 Kafka 消息系统之上的一个流处理库，它提供了一些特性，使得其容易集成到现有的 Kafka 基础设施中进行实时数据流的处理。Kafka Streams 的主要组成部分包括：

流处理拓扑（Topology）：描述了应用中各个流处理过程的图结构，包括数据的源、处理逻辑和输出。
任务（Tasks）：一个 Kafka Streams 应用程序被分配为多个任务，每个任务负责处理特定的分区数据。
线程模型：每个 Kafka Streams 实例可以通过配置线程数来实现并行处理。

2. 核心组件

1. 流处理拓扑（Topology）

流处理的核心是通过定义流处理拓扑来实现的。拓扑由多个处理节点（Processor）、source 和 sink 组成。每个节点负责执行特定的数据转换逻辑。

**Source Processor **：从 Kafka 主题读取数据。
Processor Node：应用具体的数据处理逻辑，如过滤、转换、聚合等。
**Sink Processor **：将处理结果输出到 Kafka 主题。

kafka stream core-concepts

Stream Processing Topology

A stream is the most important abstraction provided by Kafka Streams: it represents an unbounded, continuously updating data set. A stream is an ordered, replayable, and fault-tolerant sequence of immutable data records, where a data record is defined as a key-value pair.
A stream processing application is any program that makes use of the Kafka Streams library. It defines its computational logic through one or more processor topologies, where a processor topology is a graph of stream processors (nodes) that are connected by streams (edges).
A stream processor is a node in the processor topology; it represents a processing step to transform data in streams by receiving one input record at a time from its upstream processors in the topology, applying its operation to it, and may subsequently produce one or more output records to its downstream processors.

There are two special processors in the topology:

Source Processor: A source processor is a special type of stream processor that does not have any upstream processors. It produces an input stream to its topology from one or multiple Kafka topics by consuming records from these topics and forwarding them to its down-stream processors.
Sink Processor: A sink processor is a special type of stream processor that does not have down-stream processors. It sends any received records from its up-stream processors to a specified Kafka topic.

Note that in normal processor nodes other remote systems can also be accessed while processing the current record. Therefore the processed results can either be streamed back into Kafka or written to an external system.

Example:

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");

// Data processing logic
KStream<String, String> processed = source.filter((key, value) -> value.contains("important"));
processed.to("output-topic");

2. 状态存储（State Store）

Kafka Streams 支持有状态流处理，使用状态存储（如 RocksDB）来保存中间结果。每个处理节点都可以维护自己的状态，以便实现如计数、聚合等操作。

Persistent State Store：通过内存和磁盘存储队列实现持久化。
Changelog Topics：每次对状态的更新都会被记录到 Kafka 中的 changelog 主题，确保数据的恢复能力。

3. 时间语义

Kafka Streams 提供了三种时间语义，用于进行窗口化的流分析：

Event Time：事件或数据记录发生的时间点，即最初在“源头”创建的时间点。**例如：**如果事件是汽车中的 GPS 传感器报告的地理位置变化，则相关事件时间将是 GPS 传感器捕获位置变化的时间。
Processing Time：事件或数据记录恰好被流处理应用程序处理的时间点，即记录被使用的时间点。处理时间可能比原始事件时间晚几毫秒、几小时或几天等。
Ingestion Time：事件被记录进入 Kafka 的时间。

4. 错误处理

通过自定义的异常处理机制（如 DeserializationExceptionHandler），Kafka Streams 能够继续处理其余数据而不影响整体流程。

3. 任务执行

Kafka Streams 将应用程序拓扑根据 Kafka 主题的分区自动划分为多个任务（Task），这些任务可以在多个线程中并行执行。每个 Task 负责处理特定的分区数据，因此从根本上提高了水平扩展能力。

独立性：每个 Task 具有独立的状态和处理逻辑，与其他 Task 相互隔离。
自动负载均衡：当 Kafka Streams 实例的数量改变时，任务会自动重新分配，以实现负载均衡。

4. 线程与实例

线程配置：通过配置线程数，应用程序可以在单个实例中并行处理多个任务。

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.NUM_STREAM_THREADS_CONFIG, 2); // 设置应用程序使用两个线程

实例扩缩：多个实例共同构成 Stream 应用，可以水平扩展应用性能，实例之间通过协调协议共享状态。

总结

理解 Kafka Streams 的实现原理能够帮助我们更高效地开发和部署实时流应用。通过合理设计流处理拓扑、利用状态存储、制定抗故障策略，以及搭配适当的时间语义，Kafka Streams 能够有效地应对复杂的数据流处理场景。最终，这种深刻的理解可以在系统性能优化和调优中发挥关键作用。

3. Kafka Streams 的基础操作

在完成第一个 Kafka Streams 应用后，我们将进一步了解 Kafka Streams 的基础操作，重点关注一些常用的流数据处理方法，包括数据过滤、映射、聚合、分组、和窗口操作等。这些操作让我们可以针对不同业务需求进行丰富的流数据转换和处理。

3.1 基础操作方法概览

在 Kafka Streams 中，我们通常会用 KStream 和 KTable 来表示数据流。以下是一些常见的操作方法：

过滤（filter）：筛选符合条件的记录
映射（map, mapValues）：转换每条记录的键和值
分组（groupByKey, groupBy）：将记录按指定键分组，为聚合操作做准备
聚合（count, reduce, aggregate）：对记录进行汇总，如计数、求和等
窗口操作（windowedBy）：按时间窗口进行分组聚合

3.2 数据过滤（Filter）

过滤操作允许我们筛选出符合条件的数据。例如，如果只想要某个主题中记录的特定字段，我们可以使用 filter 方法进行筛选。

示例：假设我们有一个主题 orders，每条记录包含订单的信息。我们想要过滤出金额大于100的订单：

KStream<String, Order> ordersStream = builder.stream("orders");

// 过滤金额大于100的订单
KStream<String, Order> filteredOrders = ordersStream.filter(
    (key, order) -> order.getAmount() > 100
);
filteredOrders.to("filtered-orders");

在此示例中，符合条件的订单将被写入 filtered-orders 主题。

3.3 数据映射（Map 和 MapValues）

映射操作用于修改流中的每条记录。Kafka Streams 提供了 map 和 mapValues 两种方法：

map 可以对记录的键和值进行转换；
mapValues 只会对值进行转换，保留键不变。

示例：将每个订单的金额增加10%并保留其他信息：

KStream<String, Order> updatedOrders = ordersStream.mapValues(
    order -> {
        order.setAmount(order.getAmount() * 1.1);
        return order;
    }
);
updatedOrders.to("updated-orders");

这里我们用 mapValues 调整了每个订单的金额，更新后的订单数据会被写入 updated-orders 主题。

3.4 数据分组（GroupBy 和 GroupByKey）

分组操作将数据按指定键重新分组，通常用于聚合操作的前一步。分组后的数据会被存储在 KGroupedStream 中，便于后续的聚合操作。

groupByKey：按现有键分组
groupBy：可指定新的分组键

示例：按用户 ID 对订单数据进行分组：

KGroupedStream<String, Order> ordersByUser = ordersStream.groupBy(
    (key, order) -> order.getUserId()
);

在这里，我们按用户 ID 重新分组，以便于在接下来的步骤中对每个用户的订单进行聚合。

3.5 数据聚合（Count、Reduce 和 Aggregate）

聚合操作用于计算分组数据的汇总信息，如计数、求和等。

count：统计每组记录的数量
reduce：可以实现自定义的聚合逻辑，例如最大值、最小值等
aggregate：实现更灵活的聚合操作，可创建复杂的聚合结果

示例：计算每个用户的订单总金额

KTable<String, Double> totalAmountPerUser = ordersByUser.aggregate(
    () -> 0.0, // 初始化值
    (userId, order, total) -> total + order.getAmount(),
    Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
);

totalAmountPerUser.toStream().to("total-amount-per-user");

这里我们使用 aggregate 方法，按用户 ID 统计每个用户的订单总金额，结果会被写入 total-amount-per-user 主题。

3.6 窗口操作（WindowedBy）

窗口操作用于在时间窗口内对流数据进行分组和聚合，非常适合处理时序数据，例如每小时统计一次销售数据。常用的窗口类型有：

Tumbling Window：固定长度的窗口，不重叠
Hopping Window：固定长度，允许窗口之间重叠
Session Window：根据活动时间自动调整的窗口

示例：每隔5分钟统计一次订单数量

KTable<Windowed<String>, Long> orderCountByWindow = ordersByUser
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofMinutes(5)))
    .count();

orderCountByWindow.toStream().to("order-count-by-window");

在这个示例中，我们按5分钟窗口统计每个用户的订单数量，结果会被写入 order-count-by-window 主题。

@Override
public <T> KTable<Windowed<K>, T> aggregate(final Initializer<T> initializer,
final Aggregator<? super K, ? super V, T> aggregator,
final Merger<? super K, T> sessionMerger) {
return aggregate(initializer, aggregator, sessionMerger, NamedInternal.empty());
}


@Override
public <VR> KTable<Windowed<K>, VR> aggregate(final Initializer<VR> initializer,
final Aggregator<? super K, ? super V, VR> aggregator,
final Materialized<K, VR, WindowStore<Bytes, byte[]>> materialized) {
return aggregate(initializer, aggregator, NamedInternal.empty(), materialized);
}

3.7 实战案例

案例1：订单流数据处理示例

我们将多个操作组合起来，创建一个实际的订单数据处理流程。

需求：对 orders 主题中的订单数据进行以下处理：

过滤出金额大于100的订单
按用户 ID 重新分组
计算每个用户过去1小时的订单数量（使用滚动窗口）
将结果写入 high-value-orders 和 order-count-by-hour 主题

代码实现：

KStream<String, Order> ordersStream = builder.stream("orders");

// 1. 过滤金额大于100的订单
KStream<String, Order> highValueOrders = ordersStream.filter(
    (key, order) -> order.getAmount() > 100
);
highValueOrders.to("high-value-orders");

// 2. 按用户 ID 分组
KGroupedStream<String, Order> ordersByUser = highValueOrders.groupBy(
    (key, order) -> order.getUserId()
);

// 3. 每小时统计一次订单数量
KTable<Windowed<String>, Long> hourlyOrderCount = ordersByUser
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofHours(1)))
    .count();

// 4. 将统计结果写入主题
hourlyOrderCount.toStream().to("order-count-by-hour");

通过以上步骤，我们利用 Kafka Streams 的基础操作完成了一个流数据的实时处理任务。

案例 2：销售额实时统计

本案例将带大家了解如何利用 Kafka Streams 实现销售额的实时统计。假设我们有一个主题 sales，每条记录包含一个订单的销售信息，我们将计算每个商品的实时总销售额和每小时的销售额。

需求分析

我们需要从 sales 主题中读取订单记录，并进行以下处理：

过滤出金额大于0的有效订单；
按商品 ID 分组计算每个商品的总销售额；
对每个商品进行时间窗口统计，计算每小时的销售额；
将实时总销售额和每小时的销售额写入不同的 Kafka 主题。

步骤详解

以下是每个步骤的详细实现和代码示例。

步骤 1：过滤有效订单

我们首先从 sales 主题中读取订单流，并过滤掉销售金额小于或等于0的无效订单记录。

KStream<String, SaleOrder> salesStream = builder.stream("sales");

// 过滤出有效的销售记录
KStream<String, SaleOrder> validSalesStream = salesStream.filter(
    (key, saleOrder) -> saleOrder.getAmount() > 0
);

在这个代码片段中，我们读取 sales 主题中的数据，使用 filter 方法筛选出 amount 大于0的有效销售记录。

步骤 2：按商品 ID 计算总销售额

接下来，我们将按商品 ID 对订单流重新分组，并计算每个商品的总销售额。

KGroupedStream<String, SaleOrder> salesByProduct = validSalesStream.groupBy(
    (key, saleOrder) -> saleOrder.getProductId()
);

KTable<String, Double> totalSalesByProduct = salesByProduct.aggregate(
    () -> 0.0, // 初始化值
    (productId, saleOrder, total) -> total + saleOrder.getAmount(),
    Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
);

totalSalesByProduct.toStream().to("total-sales-by-product");

在这段代码中：

我们按商品 ID 分组；
使用 aggregate 方法为每个商品累计销售额；
将计算出的每个商品的总销售额结果写入 total-sales-by-product 主题。

步骤 3：按小时计算每个商品的销售额

我们为每个商品创建一个滚动窗口，每小时计算一次销售额。这有助于我们按时间区间了解每个商品的销售趋势。

KTable<Windowed<String>, Double> hourlySalesByProduct = salesByProduct
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofHours(1)))
    .aggregate(
        () -> 0.0,
        (productId, saleOrder, total) -> total + saleOrder.getAmount(),
        Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
    );

hourlySalesByProduct.toStream().to("hourly-sales-by-product");

在这段代码中：

windowedBy 方法定义了一个每小时的时间窗口；
aggregate 计算每小时的销售额；
结果数据会写入 hourly-sales-by-product 主题，其中窗口包含商品 ID 和每小时的销售额。

步骤 4：综合输出

将上述两种统计结果分别输出到 total-sales-by-product 和 hourly-sales-by-product 主题中，消费者可以订阅这两个主题，获取商品的实时销售额及每小时的销售额动态变化。

完整代码示例

将上述步骤组合成完整的 Kafka Streams 程序代码如下：

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

// 1. 从 'sales' 主题读取数据
KStream<String, SaleOrder> salesStream = builder.stream("sales");

// 2. 过滤有效的销售记录
KStream<String, SaleOrder> validSalesStream = salesStream.filter(
    (key, saleOrder) -> saleOrder.getAmount() > 0
);

// 3. 按商品 ID 计算总销售额
KGroupedStream<String, SaleOrder> salesByProduct = validSalesStream.groupBy(
    (key, saleOrder) -> saleOrder.getProductId()
);

KTable<String, Double> totalSalesByProduct = salesByProduct.aggregate(
    () -> 0.0,
    (productId, saleOrder, total) -> total + saleOrder.getAmount(),
    Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
);
totalSalesByProduct.toStream().to("total-sales-by-product");

// 4. 按小时计算每个商品的销售额
KTable<Windowed<String>, Double> hourlySalesByProduct = salesByProduct
    .windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofHours(1)))
    .aggregate(
        () -> 0.0,
        (productId, saleOrder, total) -> total + saleOrder.getAmount(),
        Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
    );
hourlySalesByProduct.toStream().to("hourly-sales-by-product");

// 启动流处理应用程序
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);
streams.start();

总结

通过该案例，我们完成了：

使用 filter 进行数据筛选；
使用 aggregate 计算总销售额和窗口销售额；
定义每小时窗口，帮助我们跟踪产品的实时销售趋势。

这套流程可广泛用于实时数据分析，帮助业务监控产品销量、把握销售动态等。

4.Kafka Streams 状态管理与持久化

在数据流处理过程中，有时需要维护一些中间状态或记录，以便进行更复杂的操作。这一章将介绍 Kafka Streams 的状态管理功能，包括如何使用内置的状态存储，以及如何实现自定义的状态存储。

4.1 状态存储（State Store）

概述

Kafka Streams 提供了本地状态存储的能力，允许我们在进行流处理时记录和查询中间状态。这是进行高级流计算操作的基础，比如保持当前计数、生成聚合结果等。

内部状态存储的类型

内存存储：适用于轻量级、快速的状态存储场景，但受到内存限制。
RocksDB：默认情况下，Kafka Streams 使用 RocksDB 作为嵌入式数据库来存储状态。它支持磁盘存储，适合大量数据的情况。

状态存储与拓扑的关系

状态存储紧密集成在 Kafka Streams 的流处理拓扑中，可以在流处理逻辑中随时读取或更新状态。

实践：创建一个状态存储

在 Kafka Streams 程序中使用 store 方法，将状态存储与流处理连接起来：

KStream<String, Long> views = builder.stream("user-views");

KTable<String, Long> viewCounts = views
    .groupByKey()
    .count(Materialized.<String, Long, KeyValueStore<Bytes, byte[]>>as("view-counts-store"));

// “view-counts-store” 是用于保存当前视图计数的状态存储

4.2 定制状态存储

有时，内置的状态存储不能完全满足需求。Kafka Streams 提供了扩展 API，可以实现自定义状态存储。

自定义 State Store

通过实现 StateStore 接口以及创建自定义的 Processor，可以将流处理的状态保存到外部数据库或自定义存储中。

使用 Processor API 进行状态管理

Processor API 提供了低级别的流处理控制能力，允许我们直接操作状态存储，提供了更多灵活性。

实战：实时账户余额监控

设计一个实时账户余额监控系统，每当用户进行消费或充值时，系统更新用户的账户余额并将其存于状态存储中。

步骤：

定义处理逻辑：实现一个自定义 Processor 以更新账户余额。
设置拓扑：利用 Topology 类来定义流处理的拓扑结构，包括数据的来源、处理器、状态更新以及输出。
部署与测试：将流处理任务部署到 Kafka Streams，进行实时数据处理和验证。

代码示例

public class BalanceProcessorSupplier implements ProcessorSupplier<String, Long> {
    @Override
    public Processor<String, Long> get() {
        return new BalanceProcessor();
    }
}

public class BalanceProcessor extends AbstractProcessor<String, Long> {
    private KeyValueStore<String, Long> balanceStore;

    @Override
    public void init(ProcessorContext context) {
        super.init(context);
        balanceStore = (KeyValueStore) context.getStateStore("balance-store");
    }

    @Override
    public void process(String accountId, Long amount) {
        Long currentBalance = balanceStore.get(accountId);
        Long updatedBalance = (currentBalance == null ? 0L : currentBalance) + amount;
        balanceStore.put(accountId, updatedBalance);
    }
}

// 示例拓扑结构
Topology topology = new Topology();
topology.addSource("Source", "transactions")
        .addProcessor("Process", new BalanceProcessorSupplier(), "Source")
        .addStateStore(Stores.keyValueStoreBuilder(
                Stores.persistentKeyValueStore("balance-store"),
                Serdes.String(),
                Serdes.Long()), "Process");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();

总结

通过学习这一章，你应掌握 Kafka Streams 中的状态存储功能，包括如何使用内置存储以及如何进行自定义存储。通过状态存储，流处理程序可以保持中间状态，为更复杂的计算提供支持。在实践中，可以使用状态存储来实现许多实时计算系统的关键功能。

5.Kafka Streams 的高级数据流操作

在进行基本的数据流操作之后，你会发现需要处理更加复杂的数据流场景，比如流的连接、复杂的拓扑定义以及更高级的数据转换。这一章将深入探讨 Kafka Streams 中的高级数据流操作。

5.1 数据连接（Join）操作

概述

连接（Join）操作是数据流处理中非常有用的能力，能够把多个数据流合并在一起，以便从不同来源的信息中获取更丰富的数据关系。Kafka Streams 支持多种类型的 Join，包括 KStream 和 KTable 之间的不同组合。

不同类型的 Join 操作

KStream-KStream Join：用于两个流之间的连接。每当一个流中收到新数据时，查找另一流中满足时间窗口条件的数据进行合并。

用例：订单流和支付流的合并，产生包含订单支付状态的新记录。
KStream-KTable Join：流和表之间的连接。适合需要查找静态或相对稳定的数据进行关联的场景。

用例：用户购买行为流与用户信息表的连接，获取更详细的用户信息。
KTable-KTable Join：表和表之间的连接，适合静态信息的合并。

用例：用户信息表和地址信息表的合并。

时间窗口及其注意事项

Join 操作中的数据通常需要定义一个时间窗口，允许合并操作在流中不同步到达的数据间执行。重要的是选择合适的时间窗口以及处理时间的边界情况。

代码示例：KStream-KStream Join

以下代码示例展示了如何在 Kafka Streams 中进行 KStream-KStream Join 操作：

KStream<String, Order> orders = builder.stream("orders");
KStream<String, Payment> payments = builder.stream("payments");

KStream<String, EnrichedOrder> enrichedOrders = orders.join(
    payments,
    (order, payment) -> new EnrichedOrder(order, payment),
    JoinWindows.of(Duration.ofMinutes(5))
);

// orders 和 payments 流中的数据依据订单id进行连接，JoinWindows 指定了5分钟的时间窗口

5.2 数据拓扑（Topology）与 Processor API

流处理拓扑的概念与结构

在 Kafka Streams 中，拓扑（Topology）是一系列有序的处理节点，定义了信息从输入到输出的流经路径。每个拓扑都包含一个或多个处理器节点，节点之间可以通过多个流进行连接。

Processor API 基本操作

Kafka Streams 提供的 Processor API 是一个更底层的 API，允许对流处理任务进行细粒度的可控操作。主要组件包括：

Processor：流处理逻辑单元，可以处理输入、更新状态，以及生成输出。
Transformer：用于转换现有数据并可能保留处理状态。
Punctuator：可以在特定时间触发操作，适用于定时任务。

创建自定义流处理拓扑

通过 Processor API，你可以创建自定义的流处理拓扑，以更灵活地处理流数据。

Topology topology = new Topology();

topology.addSource("Source", "source-topic")
        .addProcessor("Process", MyProcessor::new, "Source")
        .addSink("Sink", "output-topic", "Process");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();

5.3实战：订单实时分析系统

在现代电子商务平台上，实时订单分析对于理解用户行为和优化业务运作至关重要。本实战项目将带你实现一个通过 Kafka Streams 进行的订单实时分析系统，结合订单流与用户信息，从而实现用户行为的实时洞察。

项目目标

实现订单流与用户信息数据的实时关联查询。
使用 Kafka Streams 的 Join 操作，结合不同类型的数据流。
构建自定义的数据处理拓扑，实现特定的业务逻辑。

步骤详解

1. 数据流准备

在本项目中，假设我们有以下两种数据来源：

订单流（orders）：包含订单的基本信息，如订单 ID、用户 ID、产品详情、价格等。
用户信息表（user-info）：包含用户的静态信息，如用户 ID、姓名、城市等。

2. 定义数据连接

首先，我们需要从 Kafka Topic 中读取订单流和用户信息表。然后，使用 Kafka Streams 的 Join 操作，将两个数据流联系在一起。

KStream<String, Order> orders = builder.stream("orders");
KTable<String, UserInfo> userInfo = builder.table("user-info");

// 使用用户 ID 作为连接键，将订单流与用户信息表结合
KStream<String, EnrichedOrder> enrichedOrders = orders.join(
    userInfo,
    (order, user) -> new EnrichedOrder(order, user)
);

// enrichedOrders 流现在包含了结合用户信息的完整订单记录

3. 配置处理拓扑

在 Kafka Streams 中，我们需要定义数据从输入到输出经过的路径，即所谓的“拓扑结构”。

Topology topology = new Topology();

topology.addSource("OrderSource", "orders")
        .addSource("UserSource", "user-info")
        .addProcessor("JoinProcessor", () -> new JoinProcessor(), "OrderSource", "UserSource")
        .addSink("EnrichedOrderSink", "enriched-orders", "JoinProcessor");

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
streams.start();

4. 开发自定义处理器

你可能需要更多定制的逻辑以增强流处理。在此项目中，可以编写一个自定义处理器（Processor）来复杂化分析，比如过滤订单、打标签、或变换格式。

public class JoinProcessor extends AbstractProcessor<String, Order> {
    private KeyValueStore<String, UserInfo> userStore;

    @Override
    public void init(ProcessorContext context) {
        super.init(context);
        userStore = (KeyValueStore<String, UserInfo>) context.getStateStore("user-info-store");
    }

    @Override
    public void process(String key, Order order) {
        UserInfo userInfo = userStore.get(order.getUserId());
        if (userInfo != null) {
            EnrichedOrder enrichedOrder = new EnrichedOrder(order, userInfo);
            context().forward(key, enrichedOrder);
        }
    }
}

// 注：此处理器假定 "user-info-store" 是一个存储用户信息的状态存储。

5. 部署与监控

完成逻辑开发后，部署 Kafka Streams 应用并配置监控以保障实时数据处理的可靠性。

部署：应用可以通过本地、容器（Docker）、或者 Kubernetes 等环境进行部署。
监控：使用监控工具（如 Prometheus、Grafana）实时分析吞吐量、延迟等关键指标，确保流处理的性能和稳定性。

总结与扩展

经过本实战项目的学习，你已经掌握了如何通过 Kafka Streams 实现订单数据流和用户信息表的实时数据加工作业。选择合适的 Join 操作、合理设计拓扑结构，以及灵活运用自定义处理器，可以提高实时分析系统的准确性和效率。

扩展：

增加进一步的分析功能，比如趋势分析、异常检测等。
探索分布式系统设计优化，提升数据流处理的拓展性。
实现更多异构数据源的整合，拓展数据处理链条。

总结

通过学习这一章，你将掌握如何使用 Kafka Streams 进行高级数据流操作。这些技能使你有能力构建复杂的数据流网络，满足现实世界应用场景中对数据处理的高级需求。正确理解和使用 Join 操作和 Processor API，是实现高效流处理系统的关键。

6.错误处理、容错与调试

在构建实时数据处理系统时，错误处理、容错和调试是确保系统稳定性和可靠性的关键。这一章将介绍 Kafka Streams 如何处理错误，如何保障系统的容错能力，并提供调试技巧来帮助开发和维护。

6.1 错误处理

概述

在流处理过程中，可能会遇到各种错误，包括数据格式错误、网络问题或系统异常。Kafka Streams 提供了多种机制来帮助处理这些错误，以保证流处理程序的健壮性。

错误处理策略

全局异常处理器：可以通过 Kafka Streams 配置全局异常处理策略，以便在出现无法处理的异常时做出适当响应。
```
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_DESERIALIZATION_EXCEPTION_HANDLER_CLASS_CONFIG, 
          LogAndContinueExceptionHandler.class.getName());
```
- LogAndContinueExceptionHandler：日志记录之后继续处理。
- LogAndFailExceptionHandler：日志记录后终止处理。
局部异常处理：在特定的操作中捕获和处理异常。例如，在 Java 代码中使用 try-catch 块来处理特定操作中的异常。
自定义错误处理：可以实现自己的 DeserializationExceptionHandler 以处理反序列化过程中发生的错误。

实践中的错误处理

在实现过程中，使用 try-catch 块保护可能出现问题的处理逻辑，如先进的解析或网络操作。

KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

stream.foreach((key, value) -> {
    try {
        // 业务逻辑
    } catch (Exception e) {
        // 错误处理逻辑
        System.err.println("Error processing record: " + e.getMessage());
    }
});

6.2 容错机制

基本原理

Kafka Streams 自带强大的容错能力，包括自我修复和状态恢复，以确保处理任务的持续运行及数据处理的一致性。

容错策略

State Store 的备份与恢复：使用 Kafka 的 changelog topic，确保数据在处理节点故障时可以恢复。RocksDB 提供了本地持久化存储，结合 changelog 作数据恢复。
端点冗余节点：Kafka Streams 集群可以自动分配任务到多个实例上。当某一部分的实例失败，任务会在其他实例上重新分配和执行。
自动检查与重新启动：Kafka Streams 的心跳机制会定期检查实例的状态，并在发现故障时自动重新启动处理任务。

示例配置

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.NUM_STANDBY_REPLICAS_CONFIG, 1); // 设置备用副本数
props.put(StreamsConfig.REPLICATION_FACTOR_CONFIG, 3);  // 状态主题的副本因子

6.3 性能优化

优化策略

在流数据处理过程中，性能调优是实现高效处理的关键。Kafka Streams 提供的多种配置可以帮助我们实现性能优化。

优化缓存和批处理：

适当加大缓存配置，以减少请求负荷。

props.put(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 10485760L); // 10 MB 缓存大小

配置批处理大小，适应网络和处理能力。

props.put(StreamsConfig.BUFFERED_RECORDS_PER_PARTITION_CONFIG, 100); // 每分区的缓存记录数

线程配置与资源管理：
- 适当配置线程数，确保充分利用 CPU 而不导致线程竞争。
```
props.put(StreamsConfig.NUM_STREAM_THREADS_CONFIG, 4); // 设定流处理线程数
```
负载均衡和扩展：
- 增加更多的 Kafka 实例，负载均衡处理任务。

6.4 实战：构建高可用的实时订单处理系统

在实际业务环境中，实时订单处理系统需要处理大量的订单数据，并进行高效可靠的处理。在这部分，我们将结合错误处理、容错机制和性能优化知识，构建一个高可用的实时订单处理系统。

系统设计目标

高可用性：通过冗余和真实状态的恢复能力，保证系统在故障后能够迅速恢复。
高性能：确保系统可以在高并发情况下维持低延迟和高吞吐量。
稳定性：有效处理和避免运行时错误，保障流处理正常运行。

步骤详解

1. 定义数据流处理逻辑

我们假定我们的订单流包含订单 ID、用户 ID、订单金额、产品信息等。我们将从订单数据中分析出每个用户的实时消费情况。

// 创建 Kafka Streams Builder
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

// 从 "orders" 主题读取订单流
KStream<String, Order> orders = builder.stream("orders");

// 示例处理：计算每个用户的总消费
KGroupedStream<String, Order> groupedByUser = orders.groupBy((key, order) -> order.getUserId());

KTable<String, Double> totalSpentByUser = groupedByUser
    .aggregate(
        () -> 0.0,
        (key, order, total) -> total + order.getAmount(),
        Materialized.with(Serdes.String(), Serdes.Double())
    );

2. 实施错误处理

根据不同的场景设置错误处理逻辑，特别是反序列化错误。在本例中，采用 LogAndContinueExceptionHandler，确保即便遇到数据问题，也不会影响整体流处理。

Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.DEFAULT_DESERIALIZATION_EXCEPTION_HANDLER_CLASS_CONFIG, 
          LogAndContinueExceptionHandler.class.getName());

3. 配置容错策略

确保在节点故障时系统能够迅速恢复。设置应用的容错机制，包括配置 Replica 和 Standby 副本，避免单点故障。

props.put(StreamsConfig.NUM_STANDBY_REPLICAS_CONFIG, 1);
props.put(StreamsConfig.REPLICATION_FACTOR_CONFIG, 3);

4. 性能调优

确保系统能够以高效能运行，即便在订单高峰期。

缓存与批处理：使用适当的缓存和批处理，将数据延迟降到最低。

props.put(StreamsConfig.CACHE_MAX_BYTES_BUFFERING_CONFIG, 10485760L); // 设定10 MB的缓存

线程配置：配置适当的流处理线程数，以充分利用系统资源。
```
props.put(StreamsConfig.NUM_STREAM_THREADS_CONFIG, 4);
```

5. 部署与监控

部署流处理系统时，考虑到实际的生产环境，推荐使用 Docker 或 Kubernetes 等工具来管理应用的生命周期。

监控关键指标：使用监控工具如 Prometheus 和 Grafana 实时监控系统的延迟、吞吐量和错误率，尽早发现并解决潜在问题。

使用 Kafka Streams 内置的 JMX 指标导出器，配合 Prometheus 的 JMX Exporter 收集数据，Grafana 用于可视化展示。

总结

本章介绍了处理实时流处理中常见问题的方法，包括错误处理、提供容灾措施以及性能调优。通过合理化的策略和设置，可以大大提高 Kafka Streams 应用程序的稳定性和效率。最后的实战案例展示了如何将这些概念应用于构建高可用的数据处理系统。

7.Kafka Streams 部署与监控

在完成 Kafka Streams 应用的开发后，部署和监控是确保其在生产环境中高效稳定运行的关键步骤。本章将介绍如何在不同环境下部署 Kafka Streams 应用，以及如何对其进行监控，以及时发现并解决潜在问题。

7.1 Kafka Streams 部署

概述

Kafka Streams 应用的部署需要考虑运行环境的条件和特点，也需要做好相应的配置以满足性能和稳定性要求。常见的部署方式包括本地部署、容器化部署（如 Docker）和 Kubernetes 部署。

1. 本地部署

在本地环境下，Kafka Streams 可以通过直接运行 Java 应用程序来部署。这种方式便于开发和调试，但不适用于生产环境。

步骤：
- 将 Kafka Streams 应用打包为 JAR 文件。
- 在运行时附带配置文件，使用 java 命令运行 JAR。

java -jar your-kafka-streams-app.jar --server.port=8080

注意事项：确保本地安装的 Kafka 及其相关服务正常运行，并配置好网络和端口。

2. 容器化部署（Docker）

使用 Docker 可以创建 Kafka Streams 应用的轻量级容器，使其具有跨平台的兼容性。

步骤：

编写 Dockerfile 描述如何构建应用的 Docker 镜像。

FROM openjdk:11-jre
COPY target/your-kafka-streams-app.jar /usr/app/
WORKDIR /usr/app
CMD ["java", "-jar", "your-kafka-streams-app.jar"]

使用 Docker 命令构建镜像并运行容器。

docker build -t kafka-streams-app .
docker run -d -p 8080:8080 kafka-streams-app

注意事项：确保 Kafka 服务的网络配置能被 Docker 容器访问。

3. Kubernetes 部署

Kubernetes 提供了更强大的编排功能，适合在生产环境中管理和扩展 Kafka Streams 应用。

步骤：

编写 Kubernetes 部署配置文件（YAML）描述应用部署方式。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: kafka-streams-app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: kafka-streams
  template:
    metadata:
      labels:
        app: kafka-streams
    spec:
      containers:
      - name: kafka-streams-app
        image: kafka-streams-app:latest
        ports:
        - containerPort: 8080

使用 kubectl 命令进行部署。

kubectl apply -f kafka-streams-deployment.yaml

注意事项：配置 Kubernetes 集群以确保服务发现和负载均衡。

7.2 Kafka Streams 监控

概述

在生产中监控 Kafka Streams 应用的状态和性能是确保其正常运行的基础。监控涉及到延迟、吞吐量、状态存储等多个指标。

1. 使用内置 JMX 指标

Kafka Streams 支持通过 JMX 输出应用的运行指标。这些指标可以被其他监控系统（如 Prometheus）收集和分析。

配置 Kafka Streams 以启用 JMX：

在应用启动参数中指定 JMX 端口。

java -Dcom.sun.management.jmxremote \
     -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 \
     -Dcom.sun.management.jmxremote.local.only=false \
     -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false \
     -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false \
     -jar your-kafka-streams-app.jar

常见指标：
- 处理延迟：从接收到消息到处理完成所需的时间。
- 吞吐量：单位时间内处理的消息数量。
- 错误率：处理数据时发生的错误数量。

2. 使用 Prometheus 和 Grafana

Prometheus 可以从 Kafka Streams 收集 JMX 指标，Grafana 则用于将这些指标进行可视化，以便于监控和分析。

集成步骤：
- 安装和配置 Prometheus 以抓取 Kafka Streams 应用的 JMX 指标。
- 在 Grafana 上配置仪表板，通过 Prometheus 数据源展示实时指标。
监控内容：
- 实时监控吞吐量和延迟：及时检测性能瓶颈。
- 异常告警：设置告警规则，及时通知潜在问题。

总结

本章中，我们详细介绍了 Kafka Streams 应用的部署和监控方法，覆盖了从本地简单部署到生产级的容器化及 Kubernetes 部署。监控部分强调了通过 JMX 以及 Prometheus 和 Grafana 进行系统运行状态的检测，这些技能是维持 Kafka Streams 应用稳定性的核心。本章所学将帮助你在不同环境下以最佳实践方式管理和监控你的 Kafka Streams 项目。

8.springboot集成kafka 与kafkaStream

1.引入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
    <exclusions>
        <exclusion>
            <artifactId>connect-json</artifactId>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
        </exclusion>
        <exclusion>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
        </exclusion>
    </exclusions>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.projectlombok</groupId>
    <artifactId>lombok</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
    <scope>test</scope>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-autoconfigure</artifactId>
</dependency>

2.application配置文件

server:
  port: 8088

spring:
  application:
    name: spring-kafka
  kafka:
    bootstrap-servers: kafka:9092
    producer:
      retries: 5
      key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
      value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer
    consumer:
      group-id: ${spring.application.name}-test
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer  
    properties:
      # 序列化的时候，解决不信任kafka If you believe this class is safe to deserialize
      spring.json.trusted.packages: "*"

kafka:
  hosts: kafka:9092
  group: ${spring.application.name}

3.kafka stream的配置需要单独配一下

package com.example.springkafka.config;

import com.example.springkafka.serializer.OrderDeserializer;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.processor.WallclockTimestampExtractor;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafkaStreams;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaStreamsDefaultConfiguration;
import org.springframework.kafka.config.KafkaStreamsConfiguration;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerde;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Setter
@Getter
@Configuration
@EnableKafkaStreams
@ConfigurationProperties(prefix="kafka")
public class KafkaStreamConfig {

    private static final int MAX_MESSAGE_SIZE = 16 * 1024 * 1024;

    private String hosts;

    private String group;

    @Bean(name = KafkaStreamsDefaultConfiguration.DEFAULT_STREAMS_CONFIG_BEAN_NAME)
    public KafkaStreamsConfiguration defaultKafkaStreamsConfig() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, hosts);
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_aid");
        props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, this.getGroup()+"_stream_id");
        props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 5);
        // 序列化方式
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass().getName());
        // 反序列化方式
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, JsonSerde.class.getName());
        props.put(StreamsConfig.DEFAULT_TIMESTAMP_EXTRACTOR_CLASS_CONFIG, WallclockTimestampExtractor.class.getName());
        // 自定义实体时，防止报路径不信任错误
        props.put("spring.json.trusted.packages", "*");


        return new KafkaStreamsConfiguration(props);
    }
}

4.消息实体

@NoArgsConstructor
@AllArgsConstructor
@Accessors(chain = true)
@Data
public class Order implements Serializable{

    private String orderId;

    private String userId;

    private String userName;

    private String productId;

    private String productName;

    private Integer amount;
    
}

5.自定义消息监听者stream listener，获取topic消息，进行流处理

import com.example.springkafka.entity.Order;
import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerde;


@Configuration
public class StreamCountListener {

    @Bean
    public KStream<String, Order> upperCaseStream(StreamsBuilder streamsBuilder){
		
		// 获取topic的消息
        KStream<String, Order> inputStream = streamsBuilder.stream("order-topic");

        // 进行简单的处理
        // 1.查询获取订单金额大于100的订单数据
        KStream<String, Order> processedStream = inputStream.filter((key, order) ->  order.getAmount() > 100);

        //processedStream.foreach((key, value) -> System.out.println("------result Received message: "+ key +" : "+ value));

        // 将处理后的流写入输出主题
        processedStream.to("data-topic", Produced.with(Serdes.String(), new JsonSerde<>()));

        return inputStream;
    }

}

6.kafka消费者接受消息并打印

import com.example.springkafka.entity.Order;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;

@Service
public class KafkaConsumer  {

    @KafkaListener(topics = "data-topic", groupId = "spring-kafka-test")
    public void listen(Order msg) {
        System.out.printf("普通A message: %s%n", msg.toString());
    }
}

7.发送消息

@Autowired
private KafkaTemplate<String, Order> kafkaTemplate;

@Test
public void testSend2() {
    System.out.println("----------开始发送数据-----------");
    Order order = new Order("1", "1", "张三", "1", "商品1", 200);
    kafkaTemplate.send("order-topic", order);
}

8.执行结果

9. 实战项目：综合应用

在前面的章节中，我们已经学习了 Kafka Streams 的基础知识、高级操作、错误处理、容错和监控方法。现在，我们来进行一个综合性实战项目——构建一个用户订单实时分析系统。在这个项目中，你将利用到 Kafka Streams 的多种功能，并体验如何将这些技术结合在一起。

8.1 用户行为实时分析系统

项目目标

实现一个能够实时分析用户订单数据的系统。
解析、过滤并聚合来自用户的订单事件。
输出分析结果，如用户订单的总金额。

1. 项目结构

我们将设计一个由下列环节组成的数据处理管道：

数据流输入：从 Kafka 主题中读取用户订单数据。
数据处理：通过 Kafka Streams 进行实时分析，包括数据过滤、转换和聚合。
结果输出：处理结果写入到另一个 Kafka 主题或存储系统，以供后续分析或展示。

2. 数据流设计

假设我们有一个 Kafka Topic "order-topic"，该主题中的每条记录包含用户、订单金额以及时间戳等字段。我们的目标是统计每个客户的在5分钟之内的订单总金额。

3. 数据处理逻辑

@Bean
public KStream<String, Order> countCustomerOrderStreamSession(StreamsBuilder streamsBuilder){
    // 获取消息
    KStream<String, Order> ordersStream = streamsBuilder.stream("order-topic");

    KStream<String, KeyValue<String, Double>> orderAmountStream = ordersStream
        .mapValues(order -> new KeyValue<>(order.getUserId(), order.getAmount()));
    // 2.使用固定窗口函数统计3分钟之内，每个用户的订单总金额
    KTable<Windowed<String>, Double> aggregate = orderAmountStream
        .groupByKey() // 根据用户ID（key）进行分组
        .windowedBy(SessionWindows.with(Duration.ofMinutes(5)).grace(Duration.ofMinutes(1))) // 设置 3 分钟窗口
        .aggregate(
        () -> 0.0, // 初始化值
        (key, orderAmount, aggAmount) -> orderAmount.value + aggAmount, // 聚合逻辑
        (key, agg1, agg2) -> agg1 + agg2, // 合并多个会话
        Materialized.<String, Double, SessionStore<Bytes, byte[]>>as("customer-order-session-store")
        .withKeySerde(Serdes.String())
        .withValueSerde(Serdes.Double()) // 配置序列化器
    );
    // 将聚合结果转换为普通流
    KStream<String, OrderData> map = aggregate.toStream()
        .filter((key, value) -> null != value) // 处理因为会话窗口合并而产生的脏数据
        .map((key, value) -> KeyValue.pair(key.key(), new OrderData(key.key(), value)));

    //map.foreach((key, value) -> System.out.println("windowedBy--------key:"+key+" value:"+value));
    // 发送消息到下游
    map.to("order-count-topic", Produced.with(Serdes.String(), new JsonSerde<>()));

    return ordersStream;
}

4. 接收处理后的数据

@KafkaListener(topics = "order-count-topic", groupId = "order-count-test")
public void consumeData(OrderData orderData) {
    // 每次接收到消息时，会自动打印出用户ID和订单总金额
    log.info("---Consumed Message - User ID: " + orderData.getUserId() + ", Total Amount: " + orderData.getTotalAmount());
}

实时更新与持久化：计算每个页面的实时访问量，并可选择持久化结果用于历史数据分析。

2024-11-20 11:23:07.811  INFO 26000 --- [ntainer#1-0-C-1] c.e.springkafka.listener.KafkaConsumer   : ---Consumed Message - User ID: "1", Total Amount: 45.0
2024-11-20 11:23:07.811  INFO 26000 --- [ntainer#1-0-C-1] c.e.springkafka.listener.KafkaConsumer   : ---Consumed Message - User ID: "2", Total Amount: 215.0

5. 系统部署与监控