在以往消息队列的使用中,我们通常使用集成消息中间件开源包来实现对应功能,而消息中间件的实现又有多种,比如目前比较主流的ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka,Stream等,这些消息中间件的实现都各有优劣。   在进行框架设计的时候,我们考虑是否能够和之前实现的短信发送、分布式存储等功能一样,抽象统一消息接口,屏蔽底层实现,在用到消息队列时,使用统一的接口代码,然后在根据自己业务需要选择不同消息中间件时,只需要通过配置就可以实现灵活切换使用哪种消息中间件。Spring Cloud Stream已经实现了这样的功能,下面我们在框架中集成并测试消息中间件的功能。
目前spring-cloud-stream官网显示已支持以下消息中间件,我们使用RabbitMQ和Apache Kafka来集成测试:
RabbitMQ
Apache Kafka
Kafka Streams
Amazon Kinesis
Google PubSub (partner maintained)
Solace PubSub+ (partner maintained)
Azure Event Hubs (partner maintained)
AWS SQS (partner maintained)
AWS SNS (partner maintained)
Apache RocketMQ (partner maintained)
一、集成RabbitMQ并测试消息收发
  RabbitMQ是使用Erlang语言实现的,这里安装需要安装Erlang的依赖等,这里为了快速安装测试,所以使用Docker安装单机版RabbitMQ。
1、拉取RabbitMQ的Docker镜像,后缀带management的是带web管理界面的镜像
docker pull rabbitmq:3.9.13-management
2、创建和启动RabbitMQ容器
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management
3、查看RabbitMQ是否启动
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq
4、访问管理控制台http://172.16.20.225:15672 ,输入设置的用户名密码 admin/123456登录。如果管理台不能访问,可以尝试使用一下命令启动:
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
5、Nacos添加配置,我们以操作日志和API日志为示例,说明自定义输入和输出通道进行消息收发,operation-log为操作日志,api-log为API日志。注意,官网有文档说明:使用multiple RabbitMQ binders 时需要排除RabbitAutoConfiguration,实际应用过程中,如果不排除,也不直接配置RabbitMQ的连接,那么RabbitMQ健康检查会默认去连接127.0.0.1:5672,导致后台一直报错。
spring: autoconfigure: # 使用multiple RabbitMQ binders 时需要排除RabbitAutoConfiguration exclude: - org.springframework.boot.autoconfigure.amqp.RabbitAutoConfiguration cloud: stream: binders: defaultRabbit: type: rabbit environment: #配置rabbimq连接环境 spring: rabbitmq: host: 172.16.20.225 username: admin password: 123456 virtual-host: / bindings: output_operation_log: destination: operation-log #exchange名称,交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit output_api_log: destination: api-log #exchange名称,交换模式默认是topic content-type: application/json binder: defaultRabbit input_operation_log: destination: operation-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1 input_api_log: destination: api-log content-type: application/json binder: defaultRabbit group: ${spring.application.name} consumer: concurrency: 2 # 初始/最少/空闲时 消费者数量,默认1
6、在gitegg-service-bigdata中添加spring-cloud-starter-stream-rabbit依赖,这里注意,只需要在具体使用消息中间件的微服务上引入,不需要统一引入,并不是每个微服务都会用到消息中间件,况且可能不同的微服务使用不同的消息中间件。
<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-stream-rabbit</artifactId> </dependency>
7、自定义日志输出通道LogSink.java
/** * @author GitEgg */public interface LogSink { String INPUT_OPERATION_LOG = "output_operation_log"; String INPUT_API_LOG = "output_api_log"; /** * 操作日志自定义输入通道 * @return */ @Input(INPUT_OPERATION_LOG) SubscribableChannel inputOperationLog(); /** * API日志自定义输入通道 * @return */ @Input(INPUT_API_LOG) SubscribableChannel inputApiLog();}
8、自定义日志输入通道LogSource.java
/** * 自定义Stream输出通道 * @author GitEgg */public interface LogSource { String OUTPUT_OPERATION_LOG = "input_operation_log"; String OUTPUT_API_LOG = "input_api_log"; /** * 操作日志自定义输出通道 * @return */ @Output(OUTPUT_OPERATION_LOG) MessageChannel outputOperationLog(); /** * API日志自定义输出通道 * @return */ @Output(OUTPUT_API_LOG) MessageChannel outputApiLog();}
9、实现日志推送接口的调用, @Scheduled(fixedRate = 3000)是为了测试推送消息,每隔3秒执行一次定时任务,注意:要使定时任务执行,还需要在Application启动类添加@EnableScheduling注解。 ILogSendService.java
/** * @author GitEgg */public interface ILogSendService { /** * 发送操作日志消息 * @return */ void sendOperationLog(); /** * 发送api日志消息 * @return */ void sendApiLog();}
LogSendImpl.java
/** * @author GitEgg */@EnableBinding(value = { LogSource.class })@Slf4j@Component@RequiredArgsConstructor(onConstructor_ = @Autowired)public class LogSendImpl implements ILogSendService { private final LogSource logSource; @Scheduled(fixedRate = 3000) @Override public void sendOperationLog() { log.info("推送操作日志-------开始------"); logSource.outputOperationLog() .send(MessageBuilder.withPayload(UUID.randomUUID().toString()).build()); log.info("推送操作日志-------结束------"); } @Scheduled(fixedRate = 3000) @Override public void sendApiLog() { log.info("推送API日志-------开始------"); logSource.outputApiLog() .send(MessageBuilder.withPayload(UUID.randomUUID().toString()).build()); log.info("推送API日志-------结束------"); }}
10、实现日志消息接收接口
ILogReceiveService.java
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management0
LogReceiveImpl.java
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management1
10、启动微服务,可以看到日志打印推送和接收消息已经执行的情况
二、集成Kafka测试消息收发并测试消息中间件切换
  使用Spring Cloud Stream的其中一项优势就是方便切换消息中间件又不需要改动代码,那么下面我们测试在Nacos的Spring Cloud Stream配置中同时添加Kafka配置,并且API日志继续使用RabbitMQ,操作日志使用Kafka,查看是否能够同时运行。这里先将配置测试放在前面方便对比,Kafka集群搭建放在后面说明。
1、Nacos添加Kafka配置,并且将operation_log的binder改为Kafka
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management2
2、登录Kafka服务器,切换到Kafka的bin目录下启动一个消费operation-log主题的消费者
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management3
3、启动微服务,查看RabbitMQ和Kafka的日志推送和接收是否能够正常运行
微服务后台日志显示能够正常推送和接收消息:
Kafka服务器显示收到了操作日志消息
三、Kafka集群搭建
1、环境准备:
  首先准备好三台CentOS系统的主机,设置ip为:172.16.20.220、172.16.20.221、172.16.20.222。   Kafka会使用大量文件和网络socket,Linux默认配置的File descriptors(文件描述符)不能够满足Kafka高吞吐量的要求,所以这里需要调整(更多性能优化,请查看Kafka官方文档):
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management4
  新建kafka的日志目录和zookeeper数据目录,因为这两项默认放在tmp目录,而tmp目录中内容会随重启而丢失,所以我们自定义以下目录:
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management5
2、zookeeper.properties配置
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management6
修改如下:
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management7
3、在各台服务器的zookeeper数据目录/data/zookeeper/data添加myid文件,写入服务broker.id属性值 在data文件夹中新建myid文件,myid文件的内容为1(一句话创建:echo 1 > myid)
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management8
4、kafka配置,进入config目录下,修改server.properties文件
docker run -d\ -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin\ -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=123456\ --name rabbitmq\ -p 15672:15672\ -p 5672:5672\ -v `pwd`/bigdata:/var/lib/rabbitmq\ rabbitmq:3.9.13-management9
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq0
5、Kafka启动 kafka启动时先启动zookeeper,再启动kafka;关闭时相反,先关闭kafka,再关闭zookeeper。
zookeeper启动命令
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq1
后台运行启动命令:
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq2
或者
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq3
查看集群状态:
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq4
kafka启动命令
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq5
后台运行启动命令:
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq6
或者
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq7
创建topic,最新版本已经不需要使用zookeeper参数创建。
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq8
参数解释: 复制两份 --replication-factor 2 创建1个分区 --partitions 1 topic 名称 --topic test
查看已经存在的topic(三台设备都执行时可以看到)
[root@localhost ~]# docker psCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMESff1922cc6b73 rabbitmq:3.9.13-management "docker-entrypoint.s…" About a minute ago Up About a minute 4369/tcp, 5671/tcp, 0.0.0.0:5672->5672/tcp, :::5672->5672/tcp, 15671/tcp, 15691-15692/tcp, 25672/tcp, 0.0.0.0:15672->15672/tcp, :::15672->15672/tcp rabbitmq9
启动生产者:
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management0
启动消费者:
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management1
添加参数 --from-beginning 从开始位置消费,不是从最新消息
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management2
测试:在生产者输入test,可以在消费者的两台服务器上看到同样的字符test,说明Kafka服务器集群已搭建成功。
四、完整的Nacos配置
docker exec -it rabbitmq rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management3
源码地址:
Gitee: https://gitee.com/wmz1930/GitEgg
GitHub: https://github.com/wmz1930/GitEgg
原文:https://juejin.cn/post/7103338440300691486