asp.net core mcroservices 架构之分布式日志（三）：集成kafka

一 kafka介绍

kafka是基于zookeeper的一个分布式流平台，既然是流，那么大家都能猜到它的存储结构基本上就是线性的了。硬盘大家都知道读写非常的慢，那是因为在随机情况下，线性下，硬盘的读写非常快。kafka官方文档，一直拿传统的消息队列来和kafka对比，这样大家会触类旁通更快了解kafka的特性。最熟悉的消息队列框架有ActiveMQ 和 RabbitMQ.熟悉消息队列的，最熟悉的特性就是队列和发布订阅功能，因为这是大家最常用的，kafka实现了一些特有的机制，去规避传统的消息队列的一些瓶颈，比如并发，rabbitMQ在多个处理程序下，并不能保证执行顺序，还是必须自己去处理独占，而kafka使用consumer group的方式，实现了可以多个处理程序处理一个topic下的记录。如图：

每个分区的记录保证能被每个组接受，这样可以并发去处理一个topic的记录，而且扩展组，则可以随意根据应用需求去扩展你的应用程序，但是每个组的消费者不能超过分区的数量。

kafka Distribution 提供了容错的功能，每一个partition都有一个服务器叫leader，还有零个或者一个以上的服务器叫follower，当这些follower都在同步数据的时候，leader扛起所有的写和读，当leader挂掉，follower会随机选取一个服务器当leader，当然必须有几个follower同步时 in-sync的。还有kafka虽然的那个记录具有原子性，但是并不支持事务。

因为这一篇并不是专门讲解kafka，所以点到为止。

二扩展服务开发

以前讲过，netcore的一个很重要的特性就是支持依赖注入，在这里一切皆服务。那么如果需要kafka作为日志服务的终端，就首先需要kafka服务，下面咱们就开发一个kafka服务。

首先，服务就是需要构建,这是netcore开发服务的第一步,我们首先建立一个IKafkaBuilder.cs接口类，如下：

homusing Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

namespace Walt.Freamwork.Service
{
    public interface IKafkaBuilder
    {
         /// <summary>
        /// Gets the <see cref="IServiceCollection"/> where Logging services are configured.
        /// </summary>
        IServiceCollection Services { get; }
    }
}

再实现它,KafkaBuilder.cs

using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;

namespace Walt.Freamwork.Service
{
    public class KafkaBuilder : IKafkaBuilder
    {
        public IServiceCollection Services {get;}

        public KafkaBuilder(IServiceCollection services)
        {
            Services=services;
        }
    }
}

再利用扩展方法为serviceCollection类加上扩展方法：

 using System;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection.Extensions;
using Walt.Framework.Service.Kafka;

namespace Walt.Framework.Service
{

    public static class ServiceCollectionExtensions
    {
        /// <summary>
        /// Adds logging services to the specified <see cref="IServiceCollection" />.
        /// </summary>
        /// <param name="services">The <see cref="IServiceCollection" /> to add services to.</param>
        /// <returns>The <see cref="IServiceCollection"/> so that additional calls can be chained.</returns>
        public static IServiceCollection AddKafka(this IServiceCollection services)
        {
            return AddKafka(services, builder => { });
        }

        public static IServiceCollection AddKafka(this IServiceCollection services
        , Action<IKafkaBuilder> configure)
        {
            if (services == null)
            {
                throw new ArgumentNullException(nameof(services));
            }

            services.AddOptions();
            configure(new KafkaBuilder(services));
            services.TryAddSingleton<IKafkaService,KafkaService>();  //kafka的服务类
            return services;
        }
    }
}

KafkaService的实现：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using Confluent.Kafka;
using Microsoft.Extensions.Options;

namespace  Walt.Framework.Service.Kafka
{
    public class KafkaService : IKafkaService
    {

        private KafkaOptions _kafkaOptions;
        private Producer _producer;
        public KafkaService(IOptionsMonitor<KafkaOptions>  kafkaOptions)
        {
            _kafkaOptions=kafkaOptions.CurrentValue;
            kafkaOptions.OnChange((kafkaOpt,s)=>{
                _kafkaOptions=kafkaOpt;
                    System.Diagnostics.Debug
                    .WriteLine(Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(kafkaOpt)+"---"+s);

            });
             _producer=new Producer(_kafkaOptions.Properties);
        }

        private byte[] ConvertToByte(string str)
        {
            return System.Text.Encoding.Default.GetBytes(str);
        }

        public  async Task<Message> Producer(string topic,string key,string value)
        {
            if(string.IsNullOrEmpty(topic)
            ||string.IsNullOrEmpty(value))
            {
                throw new ArgumentNullException("topic或者value不能为null.");
            }

           var task=  await _producer.ProduceAsync(topic,ConvertToByte(key),ConvertToByte(value));
           return task;
        }

    }
}

那么咱们是不是忘记什么了，看上面的代码，是不是那个配置类KafkaOptions 还没有说明？

再在这个位置添加kafka的配置类KafkaConfigurationOptions：

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Options;
using Walt.Freamwork.Service;

namespace Walt.Freamwork.Configuration
{
    public class KafkaConfigurationOptions : IConfigureOptions<KafkaOptions>
    {

        private readonly IConfiguration _configuration;

        public KafkaConfigurationOptions(IConfiguration configuration)
        {
           _configuration=configuration;
        }

        public void Configure(KafkaOptions options)
        {
                //这里仅仅自定义一些你自己的代码，使用上面configuration配置中的配置节，处理程序没法自动绑定的

然后，将配置类添加进服务:

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection.Extensions;
using Microsoft.Extensions.Options;
using Walt.Framework.Service;

namespace Walt.Framework.Configuration
{
    public static class KafkaConfigurationExtensioncs
    {
          public static IKafkaBuilder AddConfiguration(this IKafkaBuilder builder
          ,IConfiguration configuration)
          {

                InitService( builder,configuration);
                return builder;
          }

          public static void InitService(IKafkaBuilder builder,IConfiguration configuration)
          {
            builder.Services.TryAddSingleton<IConfigureOptions<KafkaOptions>>(
                  new KafkaConfigurationOptions(configuration));  //配置类和配置内容

            builder.Services.TryAddSingleton
            (ServiceDescriptor.Singleton<IOptionsChangeTokenSource<KafkaOptions>>(
                  new ConfigurationChangeTokenSource<KafkaOptions>(configuration)) );//这个是观察类，如果更改，会激发onchange方法

            builder.Services
            .TryAddEnumerable(ServiceDescriptor.Singleton<IConfigureOptions<KafkaOptions>>
            (new ConfigureFromConfigurationOptions<KafkaOptions>(configuration))); //这个是option类，没这个，配置无法将类绑定

             builder.Services.AddSingleton(new KafkaConfiguration(configuration));
          }
    }
}

ok,推送nuget，业务部分调用。

三 kafka服务调用

在project中引用然后restore：

引入命名空间：

调用：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore;
using Microsoft.AspNetCore.Hosting;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Newtonsoft.Json;
using Walt.Framework.Log;
using Walt.Framework.Configuration;
using Walt.Framework.Service;

namespace Walt.TestMcroServoces.Webapi
{
    public class Program
    {
        public static void Main(string[] args)
        { 

            var host = new WebHostBuilder()
            .ConfigureAppConfiguration((hostingContext, configContext) =>{
                 var en=hostingContext.HostingEnvironment;
                 if(en.IsDevelopment())
                 {
                     configContext.AddJsonFile($"appsettings.{en.EnvironmentName}.json");
                 }
                 else
                 {
                     configContext.AddJsonFile("appsettings.json");
                 }
                   configContext.AddCommandLine(args)
             .AddEnvironmentVariables()
             .SetBasePath(Directory.GetCurrentDirectory()).Build(); 

            }).ConfigureServices((context,configureServices)=>{
                   configureServices.AddKafka(KafkaBuilder=>{
                    KafkaBuilder.AddConfiguration(context.Configuration.GetSection("KafkaService"));
                   });
            })   //kafka的调用。
            .ConfigureLogging((hostingContext, logging) => {

                logging.AddConfiguration(hostingContext.Configuration.GetSection("Logging"))
                .AddCustomizationLogger();

            }).UseKestrel(KestrelServerOption=>{
                KestrelServerOption.ListenAnyIP(801);
            })
            .UseStartup<Startup>().Build();
            host.Run();
            Console.ReadKey();
        }
    }

}

然后提交git，让jenkins构建docker发布运行：

jenkin是是非常牛的一款构建工具，不仅仅根据插件可以扩展不同环境，还支持分布式构建.

这是我们用jenikins构建的的：

然

让它跑起来：

调用看看：

这个方法是输出Properties数组的：

四集成kafka

kafka的接口不多，看看都有那些：

https://docs.confluent.io/current/clients/confluent-kafka-dotnet/api/Confluent.Kafka.Producer.html

Consumer和Producer是咱们发布消息和调用消息的两个主类,代码在上文已经实现的service。

客户端代码：

使用my-replicated-topic-morepart这儿topic，还是希望多分区，因为后面consumer使用分布式计算读取。

consumer先在客户端监听：

product端的调用代码：

执行这个接口后，再看consumer接收到的消息：

最后一步，将咱们kafka日志部分替换为真实的kafka环境,看结果：

分布式日志到这里结束，可能大家觉得后面还有日志索引和日志展现，因为这个读kafka需要分布式去处理，

我下面刚好要写分布式计算的文章，所以到时可以拿这个当例子，承前继后。

using System;

using System.Collections.Generic;

using System.Threading.Tasks;

using Confluent.Kafka;

using Microsoft.Extensions.Options;

namespace Walt.Framework.Service.Kafka

{

public class KafkaService : IKafkaService

{

private KafkaOptions _kafkaOptions;

private Producer _producer;

public KafkaService(IOptionsMonitor<KafkaOptions> kafkaOptions)

{

_kafkaOptions=kafkaOptions.CurrentValue;

kafkaOptions.OnChange((kafkaOpt,s)=>{

_kafkaOptions=kafkaOpt;

System.Diagnostics.Debug

.WriteLine(Newtonsoft.Json.JsonConvert.SerializeObject(kafkaOpt)+"---"+s);

});

_producer=new Producer(_kafkaOptions.Properties);

}

private byte[] ConvertToByte(string str)

{

return System.Text.Encoding.Default.GetBytes(str);

}

public async Task<Message> Producer(string topic,string key,string value)

{

if(string.IsNullOrEmpty(topic)

||string.IsNullOrEmpty(value))

{

throw new ArgumentNullException("topic或者value不能为null.");

}

var task= await _producer.ProduceAsync(topic,ConvertToByte(key),ConvertToByte(value));

return task;

}

原文地址：https://www.cnblogs.com/ck0074451665/p/10211725.html

时间： 2024-08-28 07:09:52

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