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使用Kafka構(gòu)建實(shí)時(shí)音樂(lè)排行榜系統(tǒng),你學(xué)會(huì)了嗎?

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導(dǎo)讀初識(shí)Kafka:你的現(xiàn)場(chǎng)DJApache Kafka是一個(gè)開(kāi)源的流處理平臺(tái),可用于處理和分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。就像一位DJ,Apache Kafka在數(shù)據(jù)的洪流之間表現(xiàn)出了無(wú)與倫比的調(diào)度能力。它可以從各種來(lái)源接收大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如跟蹤用戶(hù)的在線活動(dòng),

初識(shí)Kafka:你的現(xiàn)場(chǎng)DJ

Apache Kafka是一個(gè)開(kāi)源的流處理平臺(tái),可用于處理和分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。就像一位DJ,Apache Kafka在數(shù)據(jù)的洪流之間表現(xiàn)出了無(wú)與倫比的調(diào)度能力。它可以從各種來(lái)源接收大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),如跟蹤用戶(hù)的在線活動(dòng),或者諸如音頻流的持續(xù)數(shù)據(jù)流,然后將這些數(shù)據(jù)正確分發(fā)到等待處理的程序。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Apache Kafka的核心構(gòu)件包括Producer(生產(chǎn)者), Consumer(消費(fèi)者), Broker(代理)和 Topic(主題)。Producer負(fù)責(zé)接收和發(fā)送數(shù)據(jù),Consumer從Kafka拉取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,所有的讀寫(xiě)操作都通過(guò)Broker進(jìn)行調(diào)度,并以Topic作為數(shù)據(jù)的分類(lèi)依據(jù)。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

在音樂(lè)界的Kafka:強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理引擎

在音樂(lè)界,Apache Kafka可以實(shí)現(xiàn)榜單的實(shí)時(shí)更新,對(duì)聽(tīng)眾的偏好進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋,甚至還可以跟蹤和分析一首歌的流行度。所有這些都依賴(lài)于Kafka高效、可靠和可擴(kuò)展的流處理能力。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

以普通的音樂(lè)播放器為例,當(dāng)用戶(hù)點(diǎn)擊播放鍵時(shí),播放器可以將這個(gè)行為作為一個(gè)事件發(fā)送到Kafka,其他正在監(jiān)聽(tīng)這個(gè)類(lèi)型事件的應(yīng)用程序,如排行榜生成器,可以實(shí)時(shí)接收到這個(gè)消息并更新榜單。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

創(chuàng)建實(shí)時(shí)音樂(lè)排行榜:Kafka的應(yīng)用實(shí)例

首先,生成一條播放歌曲的事件,并發(fā)送到Kafka,這個(gè)過(guò)程是由Producer來(lái)完成的。每當(dāng)用戶(hù)點(diǎn)擊播放一首歌曲時(shí),前端網(wǎng)頁(yè)或APP就會(huì)生成一條播放歌曲的事件,然后調(diào)用后臺(tái)服務(wù)的API,將這個(gè)事件發(fā)送給后臺(tái)服務(wù)。后臺(tái)服務(wù)接收到這個(gè)事件后,將其轉(zhuǎn)化為Kafka所需要的格式,然后調(diào)用Kafka Producer API,將這條事件發(fā)送到Kafka。這個(gè)過(guò)程可能需要幾十毫秒到幾百毫秒,取決于網(wǎng)絡(luò)速度、代碼效率等因素。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

然后,Kafka會(huì)接收到這條事件,并將其寫(xiě)入存儲(chǔ)在硬盤(pán)上的日志文件,這個(gè)過(guò)程通常非常快,只需要幾毫秒。同時(shí),Kafka會(huì)將這個(gè)事件復(fù)制到其他的Broker上,以提高數(shù)據(jù)的可靠性。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

接下來(lái),排行榜程序作為Kafka的Consumer,會(huì)周期性地讀取Kafka的數(shù)據(jù)。排行榜程序可以設(shè)置自己的讀取速度,例如每秒讀取一次,或者每收到10條新的事件就讀取一次等。每次讀取,它都會(huì)得到一批新的播放歌曲的事件。然后,排行榜程序會(huì)把這批新的事件傳遞給排行榜算法,由算法根據(jù)這批事件來(lái)更新排行榜的狀態(tài)。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

下面是一個(gè)使用Java Kafka客戶(hù)端API的例子:kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

生產(chǎn)者發(fā)送播放音樂(lè)的事件

import org.apache.kafka.clients.producer.*;Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("key.serializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");         props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);try {    for(int i = 0; i < 100; i++)        producer.send(new ProducerRecord<String, String>("my-topic", Integer.toString(i), Integer.toString(i)));}catch (Exception e) {    e.printStackTrace();}finally {    producer.close();}

消費(fèi)者訂閱并處理播放音樂(lè)的事件

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("group.id", "test");props.put("enable.auto.commit", "true");props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));while (true) {    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(100);    for (ConsumerRecord<String, String> record : records)        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());}

同時(shí),這個(gè)消費(fèi)者還具有處理數(shù)據(jù)的職責(zé)。通常,我們會(huì)使用Multi-Threaded Processing或使用Kafka Streams庫(kù)來(lái)處理大量的并發(fā)數(shù)據(jù)。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

圖片圖片kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

常遇到的問(wèn)題和解決辦法:Kafka的最佳實(shí)踐

在實(shí)際使用Kafka時(shí),我們可能會(huì)遇到各種問(wèn)題。以下是一些最普遍的問(wèn)題以及解決方案的代碼示例。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

數(shù)據(jù)延遲:數(shù)據(jù)延遲可能是由許多因素引起的,包括網(wǎng)絡(luò)延遲、Kafka系統(tǒng)負(fù)載、消息生產(chǎn)者寫(xiě)入的速度、同時(shí)處理的消費(fèi)者的數(shù)量,還有Kafka的內(nèi)部過(guò)程延遲等。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

使用Kafka Streams進(jìn)行流處理是一種優(yōu)化數(shù)據(jù)延遲的方式。Kafka Streams API允許你在生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間建立流處理管道,實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)”處理:kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

import org.apache.kafka.streams.*;import org.apache.kafka.streams.kstream.*;stream = new StreamsBuilder()        .stream("my-input-topic", Consumed.with(Serdes.String(), Serdes.String()))        .mapValues(value -> String.valueOf(value.length())) // Transform the values into their length.        .to("my-output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String())); // Write back to Kafka.// Now run the Streams pipeline:KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);streams.start();

以上代碼示例展示了如何運(yùn)用mapValues操作在Kafka Streams中將值轉(zhuǎn)換為它們的長(zhǎng)度。通過(guò)創(chuàng)建一系列的流操作,可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理,從而最小化延遲。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

數(shù)據(jù)丟失:Kafka消息可能因?yàn)楦鞣N刪去丟失,如網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題,系統(tǒng)崩潰或Kafka內(nèi)部錯(cuò)誤等。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

為防止消息丟失,你可以設(shè)置生產(chǎn)者的acks參數(shù)為all,這樣生產(chǎn)者會(huì)等待所有副本節(jié)點(diǎn)的應(yīng)答。這種方式可以最大限度的防止數(shù)據(jù)丟失:kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("acks", "all");  // Wait for acknowledgments from all replicasprops.put("retries", 0);  // If set to greater than zero the client will resend any record.Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

在消費(fèi)者側(cè),為防止數(shù)據(jù)丟失,你應(yīng)該定期提交偏移量,并且在程序啟動(dòng)時(shí)從最近提交的偏移量開(kāi)始消費(fèi),這可以防止重復(fù)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)丟失:kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

Properties props = new Properties();props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");props.put("group.id", "group1");props.put("enable.auto.commit", "false");KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);while (true) {    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {        // process record    }    consumer.commitSync();  // manually commit the offset}

以上代碼展示了禁用自動(dòng)提交偏移量,并在處理完記錄后手動(dòng)提交偏移量。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

本文介紹了Apache Kafka的基礎(chǔ)用法,并通過(guò)音樂(lè)排行榜實(shí)例展示其應(yīng)用。同時(shí),討論了如何應(yīng)對(duì)使用中的數(shù)據(jù)延遲與丟失問(wèn)題并給出了解決方案。kb428資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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