Bekerja dengan Aliran Kafka Reaktif dan Spring WebFlux

Bekerja dengan aliran kafka reaktif dan spring webflux

aliran Kafka reaktif, digabungkan dengan Spring WebFlux, menawarkan pendekatan yang kuat untuk membina aplikasi yang didorong oleh peristiwa yang responsif dan berskala. Gabungan ini memanfaatkan sifat tidak menyekat, kedua-dua teknologi untuk mengendalikan jumlah peristiwa yang tinggi dengan cekap. Spring WebFlux menyediakan rangka kerja web reaktif yang dibina di atas reaktor projek, yang membolehkan integrasi lancar dengan aliran reaktif yang berasal dari Kafka. Konsep teras melibatkan penggunaan KafkaReactiveStreams untuk mengambil mesej dari topik Kafka sebagai Flux<k></k>, memprosesnya secara reaktif, dan berpotensi menerbitkan hasil ke topik Kafka yang lain atau mendedahkannya melalui titik akhir webflux reaktif. Pendekatan ini mengelakkan menyekat benang dan membolehkan aplikasi untuk skala secara mendatar untuk mengendalikan beban yang meningkat. Konfigurasi biasanya melibatkan penggunaan keupayaan auto-konfigurasi Spring Boot, menyatakan butiran sambungan Kafka, dan menentukan logik pemprosesan aliran menggunakan pembinaan pengaturcaraan berfungsi yang disediakan oleh Reaktor Projek. Fleksibiliti seni bina ini membolehkan topologi pemprosesan aliran kompleks, termasuk penapisan, transformasi, pengagregatan, dan operasi tetingkap, semuanya dilakukan secara asynchronously tanpa menyekat. Dalam aplikasi aliran Kafka reaktif menggunakan Spring WebFlux, tekanan belakang boleh berlaku pada beberapa titik: dari Kafka sendiri, semasa pemprosesan aliran, dan di titik akhir WebFlux. Berkesan mengendalikan backpressure memerlukan pendekatan pelbagai aspek.

Pertama,

Konfigurasi tetapan pengguna Kafka

untuk menguruskan tekanan back di sumber. Menetapkan parameter

dan

yang sesuai dapat mengawal kadar di mana mesej diambil dari kafka. Nilai yang terlalu tinggi dapat mengatasi pemprosesan hiliran, sementara nilai yang terlalu rendah dapat menyebabkan throughput yang tidak cekap. menyimpan mesej dalam penampan, tetapi memerlukan saiz yang teliti untuk mengelakkan masalah ingatan. hanya menjatuhkan mesej apabila tekanan belakang berlaku, yang sesuai untuk senario di mana kehilangan mesej boleh diterima. max.poll.records hanya menyimpan mesej terkini. fetch.min.bytes membolehkan lebih banyak kawalan halus ke atas tingkah laku penimbal. Pilihan bergantung kepada keperluan aplikasi untuk integriti data dan throughput.

ketiga, mengurus backpressure di endpoint WebFlux. Menggunakan pengendali seperti flatMap dengan tetapan konvensional yang sesuai (parallelism) mengawal kadar permintaan yang diproses oleh titik akhir. WebFlux.Builder menyediakan pilihan untuk mengkonfigurasi bilangan thread pekerja yang mengendalikan permintaan masuk. Sekiranya tekanan belakang berlaku di titik akhir, pertimbangkan untuk menggunakan teknik seperti permintaan yang mengehadkan atau beratur untuk mengelakkan perkhidmatan hiliran yang menggembirakan. Pengaturcaraan reaktif membantu menguruskannya dengan cekap dengan menyebarkan isyarat backpressure di seluruh saluran paip. Fokus pada mengasingkan komponen individu logik pemprosesan aliran. Mock

dan kebergantungan lain menggunakan alat seperti Mockito atau Wiremock untuk mensimulasikan tingkah laku Kafka tanpa benar -benar menghubungkan ke broker Kafka. Uji pengendali pemprosesan aliran reaktif secara individu untuk mengesahkan fungsi mereka. Gunakan contoh Kafka tertanam seperti

atau

untuk menjalankan broker Kafka ringan dalam persekitaran ujian. Hantar mesej ujian ke topik Kafka, sahkan hasil pemprosesan, dan sampaikan respons dari titik akhir WebFlux. Alat seperti kontrak Pact atau Spring Cloud membenarkan menentukan permintaan dan tindak balas yang dijangkakan antara aplikasi dan perkhidmatan luaran, termasuk Kafka. Ujian ini memastikan bahawa perubahan pada aplikasi tidak memecahkan integrasi dengan komponen lain. Aliran dan spring webflux

membina aplikasi latency yang tinggi, rendah dengan aliran kafka reaktif dan spring webflux memerlukan pertimbangan yang teliti untuk mengelakkan perangkap yang biasa. Pastikan semua operasi dalam logik pemprosesan aliran tidak menyekat.

Pengendalian backpressure yang salah: Pengurusan tekanan belakang yang tidak betul boleh menyebabkan keletihan sumber, kehilangan mesej, atau kemerosotan prestasi. Pilih strategi backpressure yang sesuai dan mengkonfigurasi dengan teliti saiz penampan dan tahap kesesuaian. Memantau penggunaan sumber dan menyesuaikan konfigurasi seperti yang diperlukan untuk mengoptimumkan prestasi. Gunakan mekanisme pengendalian ralat yang betul, seperti

atau

, untuk memulihkan dari kesilapan dan mengekalkan kestabilan aplikasi. Melaksanakan pemantauan dan pembalakan yang komprehensif untuk mengesan metrik utama dan mengenal pasti kemungkinan kesesakan yang berpotensi. Pertimbangkan strategi alternatif atau melaksanakan mekanisme untuk memastikan konsistensi data.

Atas ialah kandungan terperinci Bekerja dengan Aliran Kafka Reaktif dan Spring WebFlux. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!