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Kafka入门实战教程（7）：Kafka Streams

Edison Zhou

发布于 2022-09-09 00:14:19

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1 关于流处理

流处理平台（Streaming Systems）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。所谓的无线数据，指的是数据永远没有尽头。而流处理平台就是专门处理这种数据集的系统或框架。下图生动形象地展示了流处理和批处理的区别：

总体来说，流处理给人的印象是低延时，但是结果可能不太精确。而批处理则相反，它能提供精确的结果，但是往往存在高时延。

一个最简单的Streaming的结构如下图所示：

从一个Topic中读取到数据，经过一些处理操作之后，写入到另一个Topic中，嗯，这就是一个最简单的Streaming流式计算。其中，Source Topic中的数据会源源不断的产生新数据。

那么，我们再在上面的结构之上扩展一下，假设定义了多个Source Topic及Destination Topic，那就构成如下图所示的较为复杂的拓扑结构：

2 关于Kafka Streams

近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、Apache Storm，以及这些年火爆的 Spark 以及 Flink 等。

Kafka Streams的特点

相比于其他流处理平台，Kafka Streams 最大的特色就是它不是一个平台，至少它不是一个具备完整功能（Full-Fledged）的平台，比如其他框架中自带的调度器和资源管理器，就是 Kafka Streams 不提供的。Kafka 官网明确定义 Kafka Streams 是一个客户端库（Client Library）。我们可以使用这个库来构建高伸缩性、高弹性、高容错性的分布式应用以及微服务。使用Kafka Streams API构建的应用程序就是一个普通的应用程序，我们可以选择任何熟悉的技术或框架对其进行编译、打包、部署和上线。很不幸，目前Kafka Streams还没有在除了Java之外的其他主流开发语言的SDK上提供。Kafka Streams最大的特点就是，对于上下游数据源的限定。目前Kafka Streams只支持与Kafka集群进行交互，它并没有提供开箱即用的外部数据源连接器。

Kafka Streams应用执行

Kafka Streams宣称自己实现了精确一次处理语义（Exactly Once Semantics, EOS，以下使用EOS简称），所谓EOS，是指消息或事件对应用状态的影响有且只有一次。其实，对于Kafka Streams而言，它天然支持端到端的EOS，因为它本来就是和Kafka紧密相连的。下图展示了一个典型的Kafka Streams应用的执行逻辑：

通常情况下，一个 Kafka Streams 需要执行 5 个步骤：

读取最新处理的消息位移；
读取消息数据；
执行处理逻辑；
将处理结果写回到 Kafka；
保存位置信息。

这五步的执行必须是原子性的，否则无法实现精确一次处理语义。而在设计上，Kafka Streams在底层大量使用了Kafka事务机制和幂等性Producer来实现多分区的写入，又因为它只能读写Kafka，因此Kafka Streams很easy地就实现了端到端的EOS。

3 Kafka Streams客户端

目前.NET圈主流的Kafka客户端Confluent.Kafka并没有提供Streams的功能，其实，目前Kafka Streams也只在Java客户端提供了Streams功能，其他语言均没有提供。

画外音：毕竟Kafka是JVM系语言写的（Scala+Java），Java就是嫡系，一等公民。

那么，Confluent.Kafka团队有没有计划提供这个功能呢？我在issue列表找到了一些comments，得到的结果是目前没有这个计划，它涉及到太多的工作量，WTF。那么，.NET就真的没有可以用的Kafka Streams客户端了么？实际上，有的，我在Confluent.Kafka的issue内容中找到了下面这个Kafka Streams客户端：Streamiz.Kafka.Net。

Streamiz.Kafka.Net：https://github.com/LGouellec/kafka-streams-dotnet

目前Streamiz.Kafka.Net这个项目仍然属于一个不断开发完善的阶段，Star数量278个，生产环境估计无法直接使用，但是拿来学习实践还是可以的，目前最新版本：1.3.0。其实，Streamiz.Kafka.Net也是基于Confluent.Kafka开发的，相当于对Confluent.Kafka做了一些DSL扩展。它的接口名字与用法，和Java API几乎一致。

4 第一个Streaming应用

如果你对Streaming的概念还不了解，建议先阅读上一篇文章。

应用程序部分

首先，创建一个.NET Core或.NET 5/6的控制台应用程序。

然后，通过Nuget安装Streamiz.Kafka.Net包：

PM>Install-Package Streamiz.Kafka.Net

然后，开始编写第一个Streaming应用程序：

using Streamiz.Kafka.Net;
using Streamiz.Kafka.Net.SerDes;
using Streamiz.Kafka.Net.Stream;
using Streamiz.Kafka.Net.Table;
using System;
using System.Threading.Tasks;

namespace EDT.Kafka.Streams.Demo
{
    public class Program
    {
        public static async Task Main(string[] args)
        {
            // Stream configuration
            var config = new StreamConfig<StringSerDes, StringSerDes>();
            config.ApplicationId = "test-streams-app";
            config.BootstrapServers = "kafka1:9091,kafka2:9092,kafka3:9093";

            StreamBuilder builder = new StreamBuilder();

            // Stream "test-stream-input" topic with filterNot condition and persist in "test-stream-output" topic.
            builder.Stream<string, string>("test-stream-input")
                .FilterNot((k, v) => v.Contains("test"))
                .To("test-stream-output");

            // Create a table with "test-ktable" topic, and materialize this with in memory store named "test-store"
            builder.Table("test-stream-ktable", InMemory<string, string>.As("test-stream-store"));

            // Build topology
            Topology t = builder.Build();

            // Create a stream instance with toology and configuration
            KafkaStream stream = new KafkaStream(t, config);

            // Subscribe CTRL + C to quit stream application
            Console.CancelKeyPress += (o, e) =>
            {
                stream.Dispose();
            };

            // Start stream instance with cancellable token
            await stream.StartAsync();
        }
    }
}

这个示例Streaming应用程序很简单，它实现的就是一个如下图所示的最简单的处理流程：

Source Topic是test-stream-input，Destination Topic是test-stream-output，分别对应输入源和输出地。在处理过程中会创建一个Table，名为test-stream-ktable，它会作为输入流和输出流的中间状态。在Kafka Streams中，流在时间维度上聚合成表，而表在时间维度上不断更新成流。换句话说，表会转换成流，流又再转换成表，如此反复，完成所谓的Streaming流式计算。

这个test-stream-ktable会存储在内存中一个名为test-stream-kstore的区域，我们理解到这里就够了。最后，回到最关键的一句代码，如下所示。在对输入源进行处理时，使用了一个DSL进行快速的过滤，即判断输入的消息是否包含test这个字符串，包含就不做过滤处理，不包含则进行处理，即传递给test-stream-output。

最后，回到最关键的一句代码，如下所示。在对输入源进行处理时，使用了一个DSL进行快速的过滤，即判断输入的消息是否包含test这个字符串，包含就不做过滤处理，不包含则进行处理，即传递给test-stream-output。

builder.Stream<string, string>("test-stream-input")
   .FilterNot((k, v) => v.Contains("test"))
   .To("test-stream-output");

Broker部分

为了完成这个demo，我们提前在Kafka Broker端创建几个如下图红线框中的topic。

为了方便演示验证，我们暂且都给他们设置为单个分区，无额外副本。

测试效果

首先，我们将.NET控制台程序启动起来。

然后，我们在Broker端打开一个Producer命令行，陆续手动输入一些数据源：

# kafka-console-producer.sh --topic=test-stream-input --broker-list kafka1:9091,kafka2:9092,kafka3:9093
>haha
>test112321
>test123214214
>tesst^H^Ht
>test9898
>xifejlrkewl
>xjkfldsjoifdsfjods
>xjoijfosifjlkdsjflkds
>xjofdksjfljdslkfdsj
>xjlfjdslkjdslfjds
>xjlkdjflksjdlfks
>hello
>helloworld

可以看到，输入的数据源中包含了3个含有test关键词的字符串消息。期望的结果是，在Streams应用程序处理逻辑中，过滤掉这3个，将其余的消息都进行处理传递到output中。

然后，我们就可以通过Kafka Tool去看看input和output这两个topic的数据验证一下了：

（1）test-stream-input

（2）test-stream-output

可以看到，test-stream-output中未包含含有test关键词的消息，第一个Streaming应用程序运行成功。

5 经典WordCount应用

所谓wordcount就是一个经典的单词计数的应用程序，它可以统计在指定数据源中每个单词出现的次数。在Streaming流式计算和MapReduce分布式计算中，它经常出现在示例代码中。

应用程序部分

改写一下上面的demo实例代码：

var config = new StreamConfig<StringSerDes, StringSerDes>();
config.ApplicationId = "test-wordcount-app";
config.BootstrapServers = "kafka1:9091,kafka2:9092,kafka3:9093";

StreamBuilder builder = new StreamBuilder();

builder.Stream<string, string>("test-word-in")
    .FlatMapValues(value => value.Split(" ", StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries).ToList()) // 根据空格分隔多个单词
    .Map((key, value) => KeyValuePair.Create(value, "1")) // 转换为（单词, 1）的键值对形式
    .GroupByKey() // 根据单词分组
    .Count() // 计算各个分组value的数量
    .ToStream()
    .Map((key, value) => KeyValuePair.Create(key, $"{key} : {value.ToString()}"))
    .To("test-word-out");

// Create a table with "test-ktable" topic, and materialize this with in memory store named "test-store"
builder.Table("test-word-ktable", InMemory<string, string>.As("test-word-store"));

// Build topology
Topology t = builder.Build();

// Create a stream instance with toology and configuration
KafkaStream stream = new KafkaStream(t, config);

// Subscribe CTRL + C to quit stream application
Console.CancelKeyPress += (o, e) =>
{
    stream.Dispose();
};

// Start stream instance with cancellable token
await stream.StartAsync();

Broker端部分

新增几个示例代码需要用到的topic：test-word-in, test-word-out 以及 test-word-ktable。

测试效果

首先，我们将.NET控制台程序启动起来。

然后，我们在Broker端打开一个Producer命令行，陆续手动输入一些数据源：

# kafka-console-producer.sh --topic=test-word-in --broker-list kafka1:9091,kafka2:9092,kafka3:9093
>hello world
>hello jav^H
>hello csharp
>hello golang