实时统计，也可以理解为流式计算，一个输入流，一个输出流，源源不断。

Kafka Stream

Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature。它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能。

Kafka Stream的特点

• Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library，它可以非常方便地嵌入任意Java应用中，也可以任意方式打包和部署
• 除了Kafka外，无任何外部依赖
• 充分利用Kafka分区机制实现水平扩展和顺序性保证
• 通过可容错的state store实现高效的状态操作（如windowed join和aggregation）
• 支持正好一次处理语义
• 提供记录级的处理能力，从而实现毫秒级的低延迟
• 支持基于事件时间的窗口操作，并且可处理晚到的数据（late arrival of records）
• 同时提供底层的处理原语Processor（类似于Storm的spout和bolt），以及高层抽象的DSL（类似于Spark的map/group/reduce）

相关术语

源处理器和Sink处理器是Kafka Streams中的两个重要组件，它们分别用于从输入流获取数据并将处理后的数据发送到输出流。以下是它们的工作流程的文字图示表达：

[Source Processor] -> [Processor Topology] -> [Sink Processor]

1. 源处理器（Source Processor）：

   • 源处理器负责从一个或多个输入主题（topics）中提取数据，并将数据转换为KStream或KTable对象。
   • 它通常是处理拓扑结构的起点，从一个或多个输入主题中读取数据，并将其发送到处理拓扑中的下一个处理器。

2. Sink 处理器（Sink Processor）：

   • Sink处理器负责将经过处理的数据发送到一个或多个输出主题，或者执行其他终端操作。
   • 它通常是处理拓扑结构的终点，在处理拓扑的最后阶段接收处理后的数据，并将其发送到输出主题，或者执行其他终端操作，如存储到数据库、发送到外部系统等。

3. Processor Topology：

   • 处理拓扑包含了源处理器、中间处理器和Sink处理器，它定义了数据流的处理逻辑。
   • 在处理拓扑中，数据流会通过一系列的处理器进行转换、聚合和处理，最终到达Sink处理器，完成整个处理流程。

通过这种处理流程，Kafka Streams可以实现对数据流的灵活处理和转换，使得你能够方便地构建实时流处理应用程序。

kafka stream demo

依赖

<!-- kafka -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
    <artifactId>spring-kafka</artifactId>
    <version>2.5.5.RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-clients</artifactId>
    <version>2.5.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.kafka</groupId>
    <artifactId>kafka-streams</artifactId>
  <version>2.5.1</version>
</dependency>

环境准备

• 安装kafka
• 建立topic，我以keycloak为例，它有login_in这个主题，用来记录登录信息
• 建立topic，如total_record，用来存储login_in的实时统计的结果
• 可使用springboot继承的消费者，去消费total_record，如写入数据库进行持久化

业务代码

• 配置类

@Configuration
@EnableKafkaStreams
public class KafkaStreamConfig {

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

	@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
	private String hosts;

	@Value("${spring.kafka.consumer.group-id}")
	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, group + "_stream_aid");
		props.put(StreamsConfig.CLIENT_ID_CONFIG, group + "_stream_cid");
		props.put(StreamsConfig.RETRIES_CONFIG, 3);
		props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");//从最近的消息开始消费
		props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
		props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());
		return new KafkaStreamsConfiguration(props);
	}

}

• 消费类

@Configuration
@Slf4j
public class KafkaStreamListener {

	@Autowired
	ReportLoginTypeMapper reportLoginTypeMapper;
	@KafkaListener(topics = "total_record")
	public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {
		// 将时间戳转换为本地日期时间
		LocalDateTime dateTime = LocalDateTime.ofInstant(Instant.ofEpochMilli(record.timestamp()), ZoneId.systemDefault());
		ReportLoginType reportLoginType=new ReportLoginType();
		reportLoginType.setLoginType(record.key());
		reportLoginType.setCreateAt(dateTime);
		reportLoginType.setCount(Integer.parseInt(record.value()));
		reportLoginTypeMapper.insert(reportLoginType);
	}

	@Bean
	public KStream<String, String> kStream(StreamsBuilder streamsBuilder) {
		KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("KC_LOGIN");
		KStream<String, String> serializedStream = stream.mapValues(jsonString -> {
			// 分组依据
			if (JSONUtil.parseObj(jsonString).containsKey("details")) {
				JSONObject details = JSONUtil.parseObj(jsonString).getJSONObject("details");
				if (details.containsKey("loginType")) {
					String loginType = details.getStr("loginType");
					return loginType;
				}
				return "";
			}
			else {
				return "";
			}
		});
		/**
		 * 处理消息的value
		 */
		serializedStream.flatMapValues(new ValueMapper<String, Iterable<String>>() {
			@Override
			public Iterable<String> apply(String value) {
				return Arrays.asList(value.split(" "));
			}
		}).filter((key, value) -> !value.equals(""))
				// 按照value进行聚合处理
				.groupBy((key, value) -> value)// 这进而的value是kafka的消息内容
				// 时间窗口
				.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(60)))
				// 统计单词的个数
				.count()
				// 转换为kStream
				.toStream().map((key, value) -> {
					// key是分组的key,value是分组count的结果
					return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
				})
				// 发送消息
				.to("topic-out");
		return stream;
	}

}

最后看一下total_record的内容