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？
在
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一些事情。 } } }
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：
让它跑起来：
调用看看：
这个方法是输出Properties数组的，这个配置结构只是演示，后面的结构要变，因为要放kafka的配置，比如连接服务ip等，
改动也很简单，在配置好configuration和service后，改动这个类KafkaOptions和配置文件中kafka节点中的json结构就行。：
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是咱们发布消息和消费消息的两个主类,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：
那么最后的配置是这样的：
{ "Logging": { "LogLevel": { "Default": "Debug", "System": "Debug", "Microsoft": "Debug"
}, "KafkaLog":{ "Prix":"这是我的自定义日志提供程序"
}
}, "KafkaService":{
"Properties":{
"bootstrap.servers":"192.168.249.106:9092"
}
}}
log使用这个kafka服务就很简单了，在前面文章中实现的log扩展类中，直接构造函数注入这个kafkaService，就可以以使用了。
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。
原文出处：https://www.cnblogs.com/ck0074451665/p/10211725.html
作者：无为有道