上一篇文章讲了如何用spring cloud stream集成kafka,并且跑起来一个demo,如果这一次宣传spring cloud stream的文章,其实到这里就可以啦。但实际上,工程永远不是简单的技术会还是不会的问题,在实际的开发中,我们会遇到很多的细节问题(简称坑),这篇文章,会把其中一些很小的点说一下,算是用实例告诉大家,工程的复杂性,往往体现在实际的繁琐步骤中。

1、group的配置

在发送消息的配置里面,group是不用配置的

关于这一点的证明,可以在源代码的注释里面看到

org.springframework.cloud.stream.config.BindingProperties

2、修改topic的partitions

配置文件如下

bindings:
output:
binder: kafka
destination: wph-d-2 #消息发往的目的地,对应topic
content-type: text/plain #消息的格式
producer:
partitionCount: 7

partitionCount是用来设置partition的数量,默认是1,如果这个topic已经建了,修改partitionCount无效,会提示错误

Caused by: org.springframework.cloud.stream.provisioning.ProvisioningException: The number of expected partitions was: 7, but 5 have been found instead.Consider either increasing the partition count of the topic or enabling `autoAddPartitions`
at org.springframework.cloud.stream.binder.kafka.provisioning.KafkaTopicProvisioner.createTopicAndPartitions(KafkaTopicProvisioner.java:384) ~[spring-cloud-stream-binder-kafka-core-3.0.0.M4.jar:3.0.0.M4]
at org.springframework.cloud.stream.binder.kafka.provisioning.KafkaTopicProvisioner.createTopicIfNecessary(KafkaTopicProvisioner.java:325) ~[spring-cloud-stream-binder-kafka-core-3.0.0.M4.jar:3.0.0.M4]
at org.springframework.cloud.stream.binder.kafka.provisioning.KafkaTopicProvisioner.createTopic(KafkaTopicProvisioner.java:302) ~[spring-cloud-stream-binder-kafka-core-3.0.0.M4.jar:3.0.0.M4]
... 14 common frames omitted

根据错误的提示,添加autoAddPartitions

kafka:
binder:
brokers: #Kafka的消息中间件服务器地址
- localhost:9092
autoAddPartitions: true

再次启动就可以看到partitions数已经改了

autoAddPartitions属性对应的类是org.springframework.cloud.stream.binder.kafka.properties.KafkaBinderConfigurationProperties

设置partitionCount属性的类是org.springframework.cloud.stream.binder.ProducerProperties

3、发送json报错

用postman发送sendMessage/complexType报错

在服务器端的报错内容是:

Resolved [org.springframework.web.HttpMediaTypeNotSupportedException: Content type 'text/plain;charset=UTF-8' not supported]

原因是数据传输格式传输错误,要改一下postman发送数据的格式

然后就能happy的发出去了

4、正确的发送json并转换成对象

如果我们需要传输json的信息,那么在发送消息端需要设置content-type为json(其实可以不写,默认content-type就是json,后面会讲)

bindings:
output:
binder: kafka
destination: wph-d-2 #消息发往的目的地,对应topic
content-type: application/json #消息的格式

然后通过producer发送这个消息

@RequestMapping(value = "/sendMessage/complexType", method = RequestMethod.POST)
public String publishMessageComplextType(@RequestBody ChatMessage payload) {
logger.info(payload.toString());
producer.getMysource().output().send(MessageBuilder.withPayload(payload).setHeader("type", "chatMessage").build());
return "success";
}

这里需要注意的一点是ChatMessage的field name必须要有getter和settr方法,两者有一就可以了,否则json转换成对象的时候,field name收不到值。

在订阅消息的时候,application.yml里面content-type可以不用配置,这个值默认就是“application/json”,这一点可以在org.springframework.cloud.stream.config.BindingProperties类的注释里面看到

和上面一样,ChatMessage的field name需要有getter或者setter的方法,二者之一就行。

接收json并转换成类的方法如下:

@StreamListener(target = Sink.INPUT, condition = "headers['type']=='chatMessage'")
public void handle(ChatMessage message) {
logger.info(message.toString());
}

有坑警告:如果我们把发送消息端的content-type设置成text/plain,消息订阅端的content-type设置成application/json,就会在消息订阅端报这个错误

Caused by: java.lang.IllegalStateException: argument type mismatch
Endpoint [com.wphmoon.kscsclient.Consumer]

如果颠倒过来的话,发送消息端的content-type设置成application/json,消息订阅端设置成text/plain,我实际测试过,是可以收到消息,并且能转换成ChatMessage对象,没有问题。

源代码

这事没完,继续聊spring cloud stream和kafka的这些小事的更多相关文章

  1. 简单聊一聊spring cloud stream和kafka的那点事

    Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected ...

  2. Kafka及Spring Cloud Stream

    安装 下载kafka http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafka/2.0.0/kafka_2.11-2.0.0.tgz kafka最为重要三个配置依次为:broke ...

  3. Spring Cloud Stream教程(二)主要概念

    Spring Cloud Stream提供了一些简化了消息驱动的微服务应用程序编写的抽象和原语.本节概述了以下内容: Spring Cloud Stream的应用模型 Binder抽象 持续的发布 - ...

  4. 细聊Spring Cloud Bus

    细聊Spring Cloud Bus Spring 事件驱动模型 因为Spring Cloud Bus的运行机制也是Spring事件驱动模型所以需要先了解相关知识点: 上面图中是Spring事件驱动模 ...

  5. Spring Cloud Stream同一通道根据消息内容分发不同的消费逻辑

    应用场景 有的时候,我们对于同一通道中的消息处理,会通过判断头信息或者消息内容来做一些差异化处理,比如:可能在消息头信息中带入消息版本号,然后通过if判断来执行不同的处理逻辑,其代码结构可能是这样的: ...

  6. Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(四):重新入队(RabbitMQ)

    应用场景 之前我们已经通过<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>一文介绍了Spring Cloud Stream默认的消息重试功能.本文将介绍Rab ...

  7. Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(三):使用DLQ队列(RabbitMQ)

    应用场景 前两天我们已经介绍了两种Spring Cloud Stream对消息失败的处理策略: 自动重试:对于一些因环境原因(如:网络抖动等不稳定因素)引发的问题可以起到比较好的作用,提高消息处理的成 ...

  8. Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(二):自定义错误处理逻辑

    应用场景 上一篇<Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试>介绍了默认就会生效的消息重试功能.对于一些因环境原因.网络抖动等不稳定因素引发的问题可以起到比 ...

  9. Spring Cloud Stream消费失败后的处理策略(一):自动重试

    之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论 ...

随机推荐

  1. Web for pentester_writeup之Code injection篇

    Web for pentester_writeup之Code injection篇 Code injection(代码注入) Example 1 <1> name=hacker' 添加一个 ...

  2. mysql分组和去重同时使用

    这是我的数据结构: 这是我的统计SQL

  3. OV5640摄像头的数据处理配置流程(一)

    module RGB_init( //系统信号输入(时钟+复位) input cmos_clk_i, //模块控制时钟 input rst_n_i, //系统复位信号 //OV5640输出信号(从56 ...

  4. 题解【洛谷】CF134A

    题解 CF134A [Average Numbers] 这题就是简单的模拟. 只不过要优化一下常数什么的 思路: 为了不浪费时间总是取平均数,直接用一个 S 储存总和,每次都减去 a_i​ 再除以 n ...

  5. Logback MDC

    Mapped Diagnostic Contexts (MDC)   (译:诊断上下文映射) Logback的设计目标之一是审计和调试复杂的分布式应用程序.大多数实际的分布式系统需要同时处理来自多个客 ...

  6. 算法笔记codeup-Contest100000567

    A 1 #include <stdio.h> 2 #include <math.h> 3 int main() 4 { 5 double a=0; 6 double b=0; ...

  7. 「Luogu 1821」[USACO07FEB]银牛派对Silver Cow Party

    更好的阅读体验 Portal Portal1: Luogu Portal2: POJ Description One cow from each of N farms \((1 \le N \le 1 ...

  8. 如何处理消息队列消费过程中的重复消息&如何实现幂等性

    什么是幂等 幂等本来是数学上的概念,它的定义是这样的: 如果一个函数 f(x) 满足:f(f(x)) = f(x),则函数 f(x) 满足幂等性. 在计算机领域用来描述一个操作.方法或者服务.一个幂等 ...

  9. Havok Physics 2012(1)

    目录 Chapter 1. Introduction 1. What is a Physics Engine? Chapter 1. Introduction ​ 欢迎来到Havok Physics ...

  10. Project Euler 60: Prime pair sets

    素数3, 7, 109, 673很有意思,从中任取两个素数以任意顺序拼接起来形成的仍然是素数.例如,取出7和109,7109和1097都是素数.这四个素数的和是792,是具有这样性质的四个素数的最小的 ...