OUT 了吧，Kafka 能实现消息延时了

2022 年 6 月 28 日
本文字数：2663 字
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本文分享自华为云社区《Kafka也能实现消息延时了？》，作者：HuaweiCloudDeveloper 。

1、背景

Kafka 是一个拥有高吞吐、可持久化、可水平扩展，支持流式数据处理等多种特性的分布式消息流处理中间件，采用分布式消息发布与订阅机制，在日志收集、流式数据传输、在线/离线系统分析、实时监控等领域有广泛的应用，Kafka 它虽有以上这么多的应用场景和优点，但也具备其缺陷，比如在延时消息场景下，Kafka 就不具备这种能力，因此希望能在保存 Kafka 特有能力的情况下给 Kafka 扩充一个具有能处理延时消息场景的能力。

2、开发环境

3、云服务介绍

分布式消息服务 Kafka 版：MySQL 是目前最受欢迎的开源数据库之一，其性能卓越，搭配 LAMP（Linux + Apache + MySQL + Perl/PHP/Python），成为 WEB 开发的高效解决方案。云数据库 RDS for MySQL 拥有稳定可靠、安全运行、弹性伸缩、轻松管理、经济实用等特点。

4、方案设计

i、方案简述

此方案实现，需要借助两个 Topic 来进行实现，一个 Topic 用于及时接收生产者们所产生的消息，另一个 Topic 则用于消费者拉取消息进行消费。另外在这两个 Topic 之间加上一个队列用于做延时的逻辑判断，如果消息满足了延时的条件，则将队列中的消息生产至我们的消费者需要拉取的 Topic 中。

ii、方案架构图

Kafka 消息延时方案架构图

Kafka 消息延时实现思路

生产者将生产消息存入 topic_delay 主题中进行存储。
将 topic_delay 主题中的所有消息拉取至 ConcurrentLinkedQueue 队列中。
取值判断是否满足延时要求。
a. 如果满足延时要求，则将消息生产至 topic_out 主题中，并将 queue 队列中的值移除。
b. 如果不满足延时要求，则等待自定义时间后重试判断。
消费者最终从 topic_out 主题中拉取消息进行消费。

iii、方案时序图

Kafka 消息延时方案时序图

5、代码参数指南

本项目中起到延时作用的类 Delay.java 其余类为官方提供用于测试生产和消费消息，如需使用官方测试的使用的生产消费代码相关配置介绍可以参考 https://support.huaweicloud.com/devg-kafka/how-to-connect-kafka.html 。如需使用自己配置的生产者消费者，只配置 Delay.java 中的参数即可。

延迟.java 参数详情

delay：自定义延时时间，单位。
topic_delay 变量：用于临时存储消息的 topic 名称。
topic_out 变量：用于消费者拉取消息消费的 topic 名称。
关于消费者和生产者配置可按需配置，可参考 Kafka 官方文档：https://kafka.apache.org/documentation/#producerconfigs

6、代码实现

实现代码可参考Kafka消息延时


package com.dms.delay;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import java.util.Properties;
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
/**
* Hello world!
*
*/
public class Delay {
//缓存队列
public static ConcurrentLinkedQueue<ConsumerRecord<String, String>> link = new ConcurrentLinkedQueue();
//延迟时间(20秒)，可根据需要设置延迟大小
public static long delay = 20000L;
/**
*入口
* @param args
*/
public static void main( String[] args )
{
//延时主题（用于控制延时缓冲）
String topic_delay = "topic_delay";
//输出主题(直接供消费者消费)
String topic_out = "topic_out";
/*
消费线程
*/
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//消费者配置。请根据需要自行设置Kafka配置
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "192.168.0.59:9092,192.168.0.185:9092,192.168.0.4:9092");
props.setProperty("group.id", "test");
props.setProperty("enable.auto.commit", "true");
props.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
props.setProperty("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.setProperty("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
//创建消费者
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
//指定消费主题
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic_delay));
while (true) {
//轮询消费
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(10));
//遍历当前轮询批次拉取到的消息
for (ConsumerRecord<String, String> record : records){
System.out.println(record);
//将消息添加到缓存队列
link.add(record);
}
}
}
}).start();
/*
生产线程
*/
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
//生产者配置（请根据需求自行配置）
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "192.168.0.59:9092,192.168.0.185:9092,192.168.0.4:9092");
props.put("linger.ms", 1);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
//创建生产者
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
//持续从缓存队列中获取消息
while(true){
//如果缓存队列为空则放缓取值速度
if(link.isEmpty()){
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
continue;
}
//获取缓存队列栈顶消息
ConsumerRecord<String, String> record = link.peek();
//获取该消息时间戳
long timestamp = record.timestamp();
Date now = new Date();
long nowTime = now.getTime();
if(timestamp+ Delay.delay <nowTime){
//获取消息值
String value = record.value();
//生产者发送消息到输出主题
producer.send(new ProducerRecord<String, String>(topic_out, "",value));
//从缓存队列中移除该消息
link.poll();
}else {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}).start();
}
}