Flink消費Kafka數據

一、Flink消費Kafka數據積壓

當Flink消費Kafka數據的速度慢於生成數據的速度時，就會造成數據積壓的情況。此時，需要優化Flink消費Kafka數據的速度。

可以通過以下幾種方式來優化Flink消費Kafka數據的速度：

1、增加Flink TaskManager的數量和Kafka partition的數量，以增加Flink消費數據的並發度。

DataStream stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer011("topic", new SimpleStringSchema(), properties))
    .setParallelism(3);

2、增加Kafka Topic的Partitions數量，可以使得Flink消費數據的並發度增加。

properties.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.put("group.id", "test");
FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
kafkaConsumer.setStartFromLatest();
kafkaConsumer.assignTimestampsAndWatermarks(new CustomWatermarkEmitter());
DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer).setParallelism(4);

3、減少每個Flink TaskManager的消費Kafka數據的線程數，以減輕單個TaskManager的壓力。

FlinkKafkaConsumer011 kafka = new FlinkKafkaConsumer011(kafkaTopic, new SimpleStringSchema(), kafkaProperties);
kafka.setStartFromEarliest();
kafka.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);
kafka.setCommitOffsetOnPartitions(Collections.singletonList(new KafkaTopicPartition(kafkaTopic, 0)), new KafkaOffset(5));
DataStream kafkaStream = env.addSource(kafka).setParallelism(2);

二、Flink消費Kafka數據過慢

當Flink消費Kafka數據的速度過慢時，可以通過以下幾種方式來優化：

1、調整Kafka的配置，增加Kafka集群的吞吐量，以提高Flink消費數據的速度。

2、調整Flink的配置，增加Flink TaskManager的數量，以提高Flink消費數據的並行度。

3、調整Flink的容器化環境，增加Flink TaskManager的CPU、內存等資源，以提高Flink消費數據的速度。

三、Flink消費Kafka數據量

Flink消費Kafka數據的量，可以通過以下幾種方式來統計：

1、使用Flink的Window API來做數據量的統計。

DataStreamSource stream = env.addSource(consumer).name("kafka-source").uid("kafka-source");
SingleOutputStreamOperator<Tuple2> result = stream.flatMap(new LineSplitter()).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(10)).sum(1);
result.print().name("flink-print").uid("flink-print");
env.execute("kafka-consumer-job");

2、使用Kafka Metric API來做數據量的統計。

KafkaConsumer kafkaConsumer = new KafkaConsumer(kafkaConfig);
Map metrics = kafkaConsumer.metrics();
Metric countMetric = metrics.getOrDefault(new MetricName("records-consumed-total", "consumer-metrics", "", tags), DEFAULT_METRIC);
double count = countMetric.value();

四、Flink消費Kafka數據PG

當Flink消費Kafka數據失敗時，可以考慮使用PG機制來保證數據的完整性。

PG機制是指將消費Kafka數據的offset存儲在外部的PG資料庫中，當Flink消費Kafka數據失敗時，可以重新從PG資料庫中獲取上一次消費的offset，來保證數據的完整性。

final Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
properties.setProperty("group.id", "test");
properties.setProperty("enable.auto.commit", "false");

FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer("my-topic", new SimpleStringSchema(), properties);
kafkaConsumer.setStartFromEarliest();

DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);

stream.addSink(new ElasticsearchSink(esSinkConfig.build()));
stream.addSink(new FlinkKafkaProducer("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties));

五、Flink消費Kafka數據丟失

當Flink消費Kafka數據的過程中，丟失了一些數據時，可以通過以下幾種方式來解決：

1、增加Kafka生成數據的重試次數，可以減少數據丟失的概率。

2、使用Kafka Transaction API來確保數據的完整性。

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setParallelism(1);
Properties props = new Properties();
props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.setProperty("group.id", "user-tracking");
FlinkKafkaConsumer kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer("tracking-events", new SimpleStringSchema(), props);
kafkaConsumer.setCommitOffsetsOnCheckpoints(true);
DataStream stream = env.addSource(kafkaConsumer);
stream.map(App::parseRecord)
  .assignTimestampsAndWatermarks(new RecordTimestampExtractor())
  .keyBy(record -> record.userId)
  .window(SlidingEventTimeWindows.of(Time.seconds(30), Time.seconds(10)))
  .aggregate(new ItemAggregateFunction())
  .flatMap((FlatMapFunction<Map, Tuple2>) (value, out) -> {
    value.forEach((itemId, itemCount) -> {
        out.collect(new Tuple2(itemId, itemCount));
    });
  })
.addSink(new FlinkKafkaProducer(
    "user-items-processing",
    new KeyedSerializationSchemaWrapper(new SimpleStringSchema()),
    props,
    FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE
));
env.execute("User Items Processing");

六、Flink消費Kafka數據存入Redis

當Flink消費Kafka數據後，需要將數據存入Redis中時，可以使用Flink的Redis Connector來實現。

DataStream stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
stream.addSink(new RedisSink(config, new RedisDbMapper()));

其中，config為Redis連接配置，RedisDbMapper實現了Redis數據的存儲邏輯。

七、Flink消費Kafka數據有幾種方式

Flink消費Kafka數據的方式有以下幾種：

1、FlinkKafkaConsumer：使用Flink官方提供的Kafka Consumer來消費Kafka數據。

DataStream stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer("topic", new SimpleStringSchema(), properties));

2、Kafka010TableSource：使用Table API來消費Kafka數據。

StreamTableEnvironment tEnv = StreamTableEnvironment.create(env);

TableSchema schema = TableSchema.builder()
    .field("key", Types.STRING)
    .field("value", Types.STRING)
    .build();
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");

Kafka010TableSource kafkaSource = Kafka010TableSource.builder()
    .forTopic("test")
    .withKafkaProperties(properties)
    .withSchema(schema)
    .build();
tEnv.registerTableSource("kafka", kafkaSource);

tEnv.sqlQuery("SELECT `key`, COUNT(*) FROM kafka GROUP BY `key`")
    .toRetractStream(Row.class)
    .print();

3、自定義Kafka Consumer：使用自定義的Kafka Consumer來消費Kafka數據，以實現更加靈活的業務邏輯。

DataStream stream = env.addSource(new CustomKafkaConsumer(topic, properties));

八、Flink消費Kafka數據量統計

可以使用Flink的Window API來對Flink消費Kafka數據的量進行統計，具體實現如下：

DataStream stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
stream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2>() {
    @Override
    public void flatMap(String s, Collector<Tuple2> collector) throws Exception {
        collector.collect(new Tuple2("", 1));
    }
})
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1)
.print();

九、Flink精準一次消費Kafka

可以使用Kafka的Exactly-Once語義，來保證Flink精準一次消費Kafka。

DataStream stream = env.addSource(
    new FlinkKafkaConsumer("topic", new SimpleStringSchema(), properties));
stream.addSink(new FlinkKafkaProducer("output-topic", new SimpleStringSchema(), properties, FlinkKafkaProducer.Semantic.EXACTLY_ONCE));