Kafka Streams 剖析

1.概述

　　Kafka Streams 是一个用来处理流式数据的库，属于Java类库，它并不是一个流处理框架，和Storm，Spark Streaming这类流处理框架是明显不一样的。那这样一个库是做什么的，能应用到哪些场合，如何使用。笔者今天就给大家来一一剖析这些内容。

2.内容

　　首先，我们研究这样一个库，需要知道它是做什么的。Kafka Streams是一个用来构建流处理应用的库，和Java的那些内置库一样，以一种分布式的容错方式来处理一些事情。当前，业界用于流处理的计算框架包含有：Flink，Spark，Storm等等。Kafka Streams处理完后的结果可以回写到Topic中，也可以外接其他系统进行落地。包含以下特性：

• 事件区分：记录数据发生的时刻
• 时间处理：记录数据被流处理应用开始处理的时刻，如记录被消费的时刻
• 开窗
• 状态管理：本身应用不需要管理状态，如若需要处理复杂的流处理应用（分组，聚合，连接等）

　　Kafka Streams使用是很简单的，这一点通过阅读官方的示例代码就能发现，另外它利用Kafka的并发模型来完成负载均衡。

2.1 优势

　　在Kafka集群上，能够很便捷的使用，亮点如下图所示：

• 能够设计一些轻量级的Client类库，和现有的Java程序整合
• 不需要额外的Kafka集群，利用现有的Kafka集群的分区实现水平扩展
• 容错率，高可用性
• 多平台部署，支持Mac，Linux和Windows系统
• 权限安全控制

2.2 Sample

　　Kafka Streams是直接构建与Kafka的基础之上的，没有了额外的流处理集群，Table和一些有状态的处理完全整合到了流处理本身。其核心代码非常的简介。简而言之，就和你写Consumer或Producer一样，但是Kafka Streams更加的简洁。

2.3 属性

名称	描述	类型	默认值	级别
application.id	流处理标识，对应一个应用需要保持一致，用作消费的group.id	string		高
bootstrap.servers	用来发现Kafka的集群节点，不需要配置所有的Broker	list		高
replication.factor	复制因子	int	1	高
state.dir	本地状态存储目录	string	/tmp/kafka-streams	高
cache.max.bytes.buffering	所有线程的最大缓冲内存	long	10485760	中
client.id	客户端逻辑名称，用于标识请求位置	string	""	中
default.key.serde	对Key序列化或反序列化类，实现于Serde接口	class	org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$ByteArraySerde	中
default.value.serde	对Value序列化或反序列化类，实现与Serde接口	class	org.apache.kafka.common.serialization.Serdes$ByteArraySerde	中
...	...	...	...	...

　　这里只是列举了部分Kafka Streams的属性值，更多的详情可参考Kafka Streams Configs。

3.示例

　　下面，我们可以通过一个示例代码，来熟悉Kafka Streams的运行流程，如下所示：

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStreamBuilder;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KTable;
 
import java.util.Arrays;
import java.util.Properties;
 
public class WordCountApplication {
 
    public static void main(final String[] args) throws Exception {
        Properties config = new Properties();
        config.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount_topic_appid");
        config.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092");
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
        config.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
 
        KStreamBuilder builder = new KStreamBuilder();
        KStream<String, String> textLines = builder.stream("TextLinesTopic");
        KTable<String, Long> wordCounts = textLines
            .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\W+")))
            .groupBy((key, word) -> word)
            .count("Counts");
        wordCounts.to(Serdes.String(), Serdes.Long(), "WordsWithCountsTopic");
 
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder, config);
        streams.start();
    }
 
}

　　从代码中，我们可以看出Kafka Streams为上层流定义了两种基本抽象：

• KStream：可以从一个或者多个Topic源来创建
• KTable：从一个Topic源来创建

　　这两者的区别是，前者比较像传统意义上的流，可以把每一个K/V看成独立的，后者的思想更加接近与Map的概念。同一个Key输入多次，后者是会覆盖前者的。而且，KStream和KTable都提供了一系列的转换操作，每个操作可以产生一个或者多个KStream和KTable对象，所有这些转换的方法连接在一起，就形成了一个复杂的Topology。由于KStream和KTable是强类型，这些转换都被定义为通用函数，这样在使用的时候让用户指定输入和输出数据类型。

　　另外，无状态的转换不依赖于处理的状态，因此不需要状态仓库。有状态的转换则需要进行存储相应的状态用于处理和生成结果。例如，在进行聚合操作的时候，一个窗口状态用于保存当前预定义收到的值，然后转换获取累计的值，再做计算。

　　在处理完后，对于结果集用户可以持续的将结果回写到Topic，也可以通过KStream.to() 或者 KTable.to() 方法来实现。

4.总结

　　通过对Kafka Streams的研究，它的优势可以总结为以下几点。首先，它提供了轻量级并且易用的API来有效的降低流数据的开发成本，之前要实现这类处理，需要使用Spark Streaming，Storm，Flink，或者自己编写Consumer。其次，它开发的应用程序可以支持在YARN，Mesos这类资源调度中，使用方式灵活。而对于异步操作，不是很友好，需要谨慎处理；另外，对SQL语法的支持有限，需要额外开发。

5.结束语

　　这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉。