(starters)springboot-starter整合阿里云datahub方式
作者:Cry丶
DataHub 类似于传统大数据解决方案中 Kafka 的角色,提供了一个数据队列功能。
DataHub 除了供了一个缓冲的队列作用。同时由于 DataHub 提供了各种与其他阿里云
上下游产品的对接功能,所以 DataHub 又扮演了一个数据的分发枢纽工作。
datahub提供了开发者生产和消费的sdk,在平时的开发中往往会写很多重复的代码,我们可以利用springboot为我们提供的自定义starter的方式,模仿springboot官方的starter组件实现方式,来封装一个更高效简单易用的starter组件,实现开箱即用。
本文仅提供核心思路实现供学习使用,应根据自己所在公司开发习惯做定制开发
1. 功能介绍
1.无需关心DataHub底层如何操作,安心编写业务代码即可进行数据的获取和上传,
2.类似RabbitMQ的starter,通过注解方式,Listener和Handler方式进行队列消费
3.支持游标的上次记忆功能
<dependency> <artifactId>cry-starters-projects</artifactId> <groupId>cn.com.cry.starters</groupId> <version>2022-1.0.0</version> </dependency>
2.快速开始
2.1 启动客户端
配置阿里云DataHub的endpoint以及AK信息
aliyun: datahub: # 开启功能 havingValue: true #是否为私有云 isPrivate: false accessId: xxx accessKey: xxx endpoint: xxx #连接DataHub客户端超时时间 conn-timeout: 10000
启动SpringBoot,你会发现datahub客户端已经启动完毕
2.2 获取DataHub客户端
DatahubClient datahubClient=DataHubTemplate.getDataHubClient();
2.3 写数据
public int write(@RequestParam("id") Integer shardId) { List<Student> datas = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < 10; i++) { Student s = new Student(); s.setAge(i); s.setName("name-" + i); s.setAddress("address-" + i); datas.add(s); } int successNumbers = DataHubTemplate.write("my_test", "student", datas, shardId); return successNumbers; }
以上示例代码表示往 projectName为my_test, topicName为student, shardId 为N的hub里写数据,并且返回插入成功的条数
2.4 读数据
读数据开发的逻辑类似RabbitMq的starter,使用@DataHubListener和@DataHubHandler处理器注解进行使用
@Component @DataHubListener(projectName = "my_test") public class ReadServiceImpl { @DataHubHandler(topicName = "student", shardId = 0, cursorType = CursorTypeWrapper.LATEST) public void handler(Message message) { System.out.println("读取到shardId=0的消息"); System.out.println(message.getData()); System.out.println(message.getCreateTsime()); System.out.println(message.getSize()); System.out.println(message.getConfig()); System.out.println(message.getMessageId()); } }
以上代码说明: 通过LATEST游标的方式,监听 project=my_test ,topicName=student,shardId=0 ,最终通过Message的包装类拿到dataHub实时写入的数据。
这边可以设置多种游标类型,例如根据最新的系统时间、最早录入的序号等
3. 核心代码
首先需要一个DataHubClient增强类,在SpringBoot启动时开启一个线程来监听对应的project-topic-shardingId,根据游标规则来读取当前的cursor进行数据的读取。
public class DataHubClientWrapper implements InitializingBean, DisposableBean { @Autowired private AliyunAccountProperties properties; @Autowired private ApplicationContext context; private DatahubClient datahubClient; public DataHubClientWrapper() { } /** * 执行销毁方法 * * @throws Exception */ @Override public void destroy() throws Exception { WorkerResourceExecutor.shutdown(); } @Override public void afterPropertiesSet() throws Exception { /** * 创建DataHubClient */ this.datahubClient = DataHubClientFactory.create(properties); /** * 打印Banner */ BannerUtil.printBanner(); /** * 赋值Template的静态对象dataHubClient */ DataHubTemplate.setDataHubClient(datahubClient); /** * 初始化Worker线程 */ WorkerResourceExecutor.initWorkerResource(context); /** * 启动Worker线程 */ WorkerResourceExecutor.start(); } }
写数据,构建了一个类似RedisDataTemplate的模板类,封装了write的逻辑,调用时只需要用DataHubTemplate.write调用
public class DataHubTemplate { private static DatahubClient dataHubClient; private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataHubTemplate.class); /** * 默认不开启重试机制 * * @param projectName * @param topicName * @param datas * @param shardId * @return */ public static int write(String projectName, String topicName, List<?> datas, Integer shardId) { return write(projectName, topicName, datas, shardId, false); } /** * 往指定的projectName以及topic和shard下面写数据 * * @param projectName * @param topicName * @param datas * @param shardId * @param retry * @return */ private static int write(String projectName, String topicName, List<?> datas, Integer shardId, boolean retry) { RecordSchema recordSchema = dataHubClient.getTopic(projectName, topicName).getRecordSchema(); List<RecordEntry> recordEntries = new ArrayList<>(); for (Object o : datas) { RecordEntry entry = new RecordEntry(); Map<String, Object> data = BeanUtil.beanToMap(o); TupleRecordData tupleRecordData = new TupleRecordData(recordSchema); for (String key : data.keySet()) { tupleRecordData.setField(key, data.get(key)); } entry.setRecordData(tupleRecordData); entry.setShardId(String.valueOf(shardId)); recordEntries.add(entry); } PutRecordsResult result = dataHubClient.putRecords(projectName, topicName, recordEntries); int failedRecordCount = result.getFailedRecordCount(); if (failedRecordCount > 0 && retry) { retry(dataHubClient, result.getFailedRecords(), 1, projectName, topicName); } return datas.size() - failedRecordCount; } /** * @param client * @param records * @param retryTimes * @param project * @param topic */ private static void retry(DatahubClient client, List<RecordEntry> records, int retryTimes, String project, String topic) { boolean suc = false; List<RecordEntry> failedRecords = records; while (retryTimes != 0) { logger.info("the time to send message has [{}] records failed, is starting retry", records.size()); retryTimes = retryTimes - 1; PutRecordsResult result = client.putRecords(project, topic, failedRecords); int failedNum = result.getFailedRecordCount(); if (failedNum > 0) { failedRecords = result.getFailedRecords(); continue; } suc = true; break; } if (!suc) { logger.error("DataHub send message retry failure"); } } public static DatahubClient getDataHubClient() { return dataHubClient; } public static void setDataHubClient(DatahubClient dataHubClient) { DataHubTemplate.dataHubClient = dataHubClient; } }
读数据,需要在Spring启动时开启一个监听线程DataListenerWorkerThread,执行一个死循环不停轮询DataHub下的对应通道。
public class DataListenerWorkerThread extends Thread { private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DataListenerWorkerThread.class); private volatile boolean init = false; private DatahubConfig config; private String workerKey; private int recordLimits; private int sleep; private RecordSchema recordSchema; private RecordHandler recordHandler; private CursorHandler cursorHandler; public DataListenerWorkerThread(String projectName, String topicName, int shardId, CursorTypeWrapper cursorType, int recordLimits, int sleep, int sequenceOffset, String startTime, StringRedisTemplate redisTemplate) { this.config = new DatahubConfig(projectName, topicName, shardId); this.workerKey = projectName + "-" + topicName + "-" + shardId; this.cursorHandler = new CursorHandler(cursorType, sequenceOffset, startTime, redisTemplate, workerKey); this.recordLimits = recordLimits; this.sleep = sleep; this.setName("DataHub-Worker"); this.setDaemon(true); } @Override public void run() { initRecordSchema(); String cursor = cursorHandler.positioningCursor(config); for (; ; ) { try { GetRecordsResult result = DataHubTemplate.getDataHubClient().getRecords(config.getProjectName(), config.getTopicName(), String.valueOf(config.getShardId()), recordSchema, cursor, recordLimits); if (result.getRecordCount() <= 0) { // 无数据,sleep后读取 Thread.sleep(sleep); continue; } List<Map<String, Object>> dataMap = recordHandler.convert2List(result.getRecords()); logger.info("receive [{}] records from project:[{}] topic:[{}] shard:[{}]", dataMap.size(), config.getProjectName(), config.getTopicName(), config.getShardId()); // 拿到下一个游标 cursor = cursorHandler.nextCursor(result); //执行方法 WorkerResourceExecutor.invokeMethod(workerKey, JsonUtils.toJson(dataMap), dataMap.size(), config, cursor); } catch (InvalidParameterException ex) { //非法游标或游标已过期,建议重新定位后开始消费 cursor = cursorHandler.resetCursor(config); logger.error("get Cursor error and reset cursor localtion ,errorMessage:{}", ex.getErrorMessage()); } catch (DatahubClientException e) { logger.error("DataHubException:{}", e.getErrorMessage()); this.interrupt(); } catch (InterruptedException e) { logger.info("daemon thread {}-{} interrupted", this.getName(), this.getId()); } catch (Exception e) { this.interrupt(); logger.error("receive DataHub records cry.exception:{}", e, e); } } } /** * 终止 */ public void shutdown() { if (!interrupted()) { interrupt(); } } /** * 初始化topic字段以及recordSchema */ private void initRecordSchema() { try { if (!init) { recordSchema = DataHubTemplate.getDataHubClient().getTopic(config.getProjectName(), config.getTopicName()).getRecordSchema(); List<Field> fields = recordSchema.getFields(); this.recordHandler = new RecordHandler(fields); init = true; } } catch (Exception e) { logger.error("initRecordSchema error:{}", e, e); } } }
read的时候结合了注解开发,通过定义类注解DataHubListener和方法注解DataHubHandler内置属性,来动态的控制需要在哪些方法中处理监听到的数据的逻辑:
DataHubHandler
@Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface DataHubHandler { /** * 话题名称 * * @return */ String topicName(); /** * shardId * * @return */ int shardId(); /** * 最大数据量限制 * * @return */ int recordLimit() default 1000; /** * 游标类型 * * @return */ CursorTypeWrapper cursorType() default CursorTypeWrapper.LATEST; /** * 若未监听到数据添加,休眠时间 ms * * @return */ int sleep() default 10000; /** * 使用CursorType.SYSTEM_TIME的时候配置 时间偏移量 * * @return */ String startTime() default ""; /** * 使用使用CursorType.SEQUENCE的时候配置,偏移量,必须是正整数 * * @return */ int sequenceOffset() default 0; }
DataHubListener
@Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface DataHubListener { String projectName(); }
最后我们需要启动SpringBootStarter的EnableConfigurationProperties 功能,通过配置文件来控制default-bean的开启或者关闭。
启动类:
@Configuration @EnableConfigurationProperties(value = {AliyunAccountProperties.class}) public class DataHubClientAutoConfiguration { /** * 初始化dataHub装饰bean * * @return */ @Bean public DataHubClientWrapper dataHubWrapper() { return new DataHubClientWrapper(); } }
属性配置类
@ConditionalOnProperty(prefix = "aliyun.datahub",havingValue = "true") @Data public class AliyunAccountProperties implements Properties{ /** * http://xxx.aliyuncs.com */ private String endpoint; /** * account */ private String accessId; /** * password */ private String accessKey; /** * private cloud || public cloud */ private boolean isPrivate; /** * unit: ms */ private Integer connTimeout = 10000; }
最后记得要做成一个starter,在resources下新建一个META-INF文件夹,新建一个spring.factories文件,
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration= \ cry.starter.datahub.DataHubClientAutoConfiguration
大体逻辑就是这样了,你学会了吗? hhhhhhhhh~
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。