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. windows 10 环境下 使用Anaconda搭建 TensorFlow 环境

    ##大致步骤 1 安装Anaconda 2 在Anaconda中建立虚拟TensorFlow的虚拟环境 建立虚拟环境的命令是 conda  create -n tensorflow python=3. ...

  2. java架构之路-(MQ专题)RocketMQ从入坑到集群详解

    这次我们来说说我们的RocketMQ的安装和参数配置,先来看一下我们RocketMQ的提出和应用场景吧. 早在2009年,阿里巴巴的淘宝第一次提出了双11购物狂欢节,但是在2009年,服务器无法承受到 ...

  3. 前端与算法 leetcode 283. 移动零

    目录 # 前端与算法 leetcode 283. 移动零 题目描述 概要 提示 解析 解法一:暴力法 解法二:双指针法 算法 传入[0,1,0,3,12]的运行结果 执行结果 GitHub仓库 # 前 ...

  4. NOIP模拟 35

    int乘爆见祖宗 难得地T3暴力打满 T1T2思路也都正确 然而T2没看出一个int乘爆直接滚粗.. 这谁抗的住啊... 跟天皇说我差点就rank1了 换来的只有一张奸笑的大脸和一堆垃圾的嘲讽 真巨啊 ...

  5. 超出隐藏兼容H5

    常用的字体超出隐藏不能兼容H5和ios 所以整理了两种用jquery来实现的方法,然后弊端是只能隐藏指定字数不能段落隐藏 方法一. //超出隐藏兼容iosfunction hide(text,nube ...

  6. 持续集成Gitlab CICD Runner&Jenkins

    目录 使用Gitlab Runner实现 再要部署的服务器上安装 gitlab runner 下载可执行文件 设置可执行权限权限 创建用户 运行服务 注册 Runner 到gitlab上找到需要用的U ...

  7. inline-block元素间隙产生及去除方法

    当我们把元素属性display设置成inline-block时,元素之间就会产生间隙 <!DOCTYPE html><html> <head> <meta c ...

  8. ARM7中断的理解

    谈谈对中断的理解?   中断是计算机中处理异步事件的重要机制      中断触发的方式:       1)中断源级设置          按键:(CPU之外的硬件)               设置中 ...

  9. beacon帧字段结构最全总结(二)——HT字段总结

    一.HT Capabilities HT Capabilities:802.11n的mac层给802.11的mac层加入了高吞吐量单元.所有新加的802.11n功能都是通过管理帧中的HT单元才得以实现 ...

  10. python 快速发送大量邮件

    因为公司需求,需要发送千万封级别邮件. # coding:utf-8 import csv import smtplib from email.mime.text import MIMEText im ...