再也不担心写出臃肿的Flink流处理程序啦，发现一款将Flink与Spring生态完美融合的脚手架工程-懒松鼠Flink-Boot

还在为开发Flink流处理应用程序时无法像开发Spring Boot程序那么优雅的分层以及装配Bean而烦恼吗？

你可能面临如下苦恼：

开发的Flink流处理应用程序，业务逻辑全部写在Flink的操作符中，代码无法服用，无法分层
要是有一天它可以像开发Spring Boot程序那样可以优雅的分层，优雅的装配Bean，不需要自己new对象好了
可以使用各种Spring生态的框架，一些琐碎的逻辑不再硬编码到代码中。

GitHub最近超火的一款开源框架，懒松鼠Flink-Boot脚手架，该脚手架简直是Spring开发工程师的福音，完美融合Spring生态体系，再也不需要手动在Java类中创建臃肿的Java对象，简直是开发大型流处理应用程序的必不可少的工具。地址：懒松鼠Flink-Boot 脚手架由《深入理解Flink核心设计与实践原理》作者开发。

接口缓存

你的现状

static Map<String,String> cache=new HashMap<String,String>();

public String findUUID(FlowData flowData) {
    String value=cache.get(flowData.getSubTestItem());
    if(value==null)
    {
        String uuid=userMapper.findUUID(flowData);
        cache.put(uuid,value);
        return uuid;
    }
    return value;
}

你想要的是这样

@Cacheable(value = "FlowData.findUUID", key = "#flowData.subTestItem")
public String findUUID(FlowData flowData) {
    return userMapper.findUUID(flowData);
}

重试机制

你的现状

public void insertFlow(FlowData flowData) {
    try{
        userMapper.insertFlow(flowData);
      }Cache(Exception e)
      {
         Thread.sleep(10000);
         userMapper.insertFlow(flowData);
      }
}

你想要的是这样

    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 2000L, multiplier = 1.5))
    @Override
    public void insertFlow(FlowData flowData) {
        userMapper.insertFlow(flowData);
    }

Bean校验

你的现状

if(flowData.getSubTestItem().length()<2&&flowData.getSubTestItem().length()>7)
{
    return null;
}
if(flowData.getBillNumber()==null)
{
    return null;
}

你想要的是这样

Map<String, StringBuffer> validate = ValidatorUtil.validate(flowData);
if (validate != null) {
    System.out.println(validate);
    return null;
}

public class FlowData {

    private String uuid;
    //声明该参数的校验规则字符串长度必须在7到20之间
    @Size(min = 7, max = 20, message = "长度必须在{min}-{max}之间")
    private String subTestItem;
    //声明该参数的校验规则字符串不能为空
    @NotBlank(message = "billNumber不能为空")
    private String billNumber;
}

等等......

GitHub最近超火的一款开源框架，懒松鼠Flink-Boot脚手架，该脚手架简直是Spring开发工程师的福音，完美融合Spring生态体系，再也不需要手动在Java类中创建臃肿的Java对象，简直是开发大型流处理应用程序的必不可少的工具。懒松鼠Flink-Boot 脚手架由《深入理解Flink核心设计与实践原理》作者开发。

它为流计算开发工程师解决了

将所有对象的创建和依赖关系的维护工作都交给Spring容器的管理，降低了对象之间的耦合性，使代码变得更简洁，拒绝臃肿。
消除在工程中对单例的过多使用。
声明式事务处理，通过配置就可以完成对事物的管理，而无须手动编程。
声明式注解，可以通过注解定义方法的缓冲功能，无序手动编程。
注解式定义Bean对象的校验规则，通过注解即可完成对对象的参数校验，无序手动编程。
集成MyBatis ORM框架，注解式维护实例对象的依赖关系。
解耦Flink SQL,SQL语句剥离出JAVA文件，以简洁的模式表现在XML文件中。
封装Flink API，仅提供业务方法去编写，Spring生态融合全部搞定，无需操心。

有了它你的代码就像这样子：

/**
* github地址: https://github.com/intsmaze
* 博客地址：https://www.cnblogs.com/intsmaze/
* 出版书籍《深入理解Flink核心设计与实践原理》 随书代码
* RichFlatMapFunction为Flink框架的一个通用型操作符（算子）,开发者一般在该算子的flatMap方法中编写业务逻辑
* @auther: intsmaze(刘洋)
* @date: 2020/10/15 18:33
*/
public class MybatisFlatMap extends RichFlatMapFunction<String, String> {

   private static Gson gson = new GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").create();

    protected ApplicationContext beanFactory;
    //mybatis的Service对象，操作数据库的user表
    private UserService userService;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        ExecutionConfig.GlobalJobParameters globalJobParameters = getRuntimeContext()
                .getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();
        beanFactory = BeanFactory.getBeanFactory((Configuration) globalJobParameters);
        
        userService = beanFactory.getBean(UserServiceImpl.class);
    }

    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<String> out){

        FlowData flowData = gson.fromJson(message, new TypeToken<FlowData>() {
        }.getType());
        Map<String, StringBuffer> validate = ValidatorUtil.validate(flowData);
        if (validate != null) {
            System.out.println(validate);
            return null;
        }
        //数据库查询，屏蔽掉获取数据库连接，是否数据库连接，事务的声明等
        String flowUUID = userService.findUUID(flowData);
        if (StringUtils.isBlank(flowUUID)) {
            flowUUID = UUID.randomUUID().toString();
            flowData.setUuid(flowUUID);
            //数据库插入，屏蔽掉获取数据库连接，是否数据库连接，事务的声明等
            userService.insertFlow(flowData);
        }
        out.collect(gson.toJson(flowData));
    }
}


public interface UserService {

    String findUUID(FlowData flowData);

    void insertFlow(FlowData flowData);
}

//通过注解实例化Bean对象。
@Service
//通过注解声明进行事务管理
@Transactional
//通过注解声明方法具有异常重试机制
@EnableRetry
public class UserServiceImpl implements UserService {
   //通过注解进行依赖注入
    @Resource
    private UserMapper userMapper;

    @Cacheable(value = "FlowData.findUUID", key = "#flowData.subTestItem")
    @Override
    public String findUUID(FlowData flowData) {
        return userMapper.findUUID(flowData);
    }
    
   //通过注解声明该方法异常后的重试机制，无需手动编程
    @Retryable(value = Exception.class, maxAttempts = 3, backoff = @Backoff(delay = 2000L, multiplier = 1.5))
    @Override
    public void insertFlow(FlowData flowData) {
        userMapper.insertFlow(flowData);
    }
}

public interface UserMapper {

    String findUUID(FlowData flowData);

    void insertFlow(FlowData flowData);
}

//注解式声明参数校验规则
public class FlowData {

    private String uuid;
    //声明该参数的校验规则字符串长度必须在7到20之间
    @Size(min = 7, max = 20, message = "长度必须在{min}-{max}之间")
    private String subTestItem;
    //声明该参数的校验规则字符串不能为空
    @NotBlank(message = "billNumber不能为空")
    private String billNumber;

    @NotBlank(message = "barcode不能为空")
    private String barcode;

    private String flowName;

    private String flowStatus;

    ......
}

仓库地址：懒松鼠Flink-Boot

仓库地址：懒松鼠Flink-Boot脚手架由《深入理解Flink核心设计与实践原理》作者开发。

该脚手架屏蔽掉组装Flink API细节，让跨界变得简单，使得开发者能以传统Java WEB模式的开发方式开发出具备分布式计算能力的流处理程序。
开发者完全不需要理解分布式计算的理论知识和Flink框架的细节，便可以快速编写业务代码实现。
为了进一步提升开发者使用该脚手架开发大型项目的敏捷的程度，该脚手架工程默认集成Spring框架进行Bean管理，同时将微服务以及WEB开发领域中经常用到的框架集成进来，进一步提升开发速度。
除此之外针对目前流行的各大Java框架，该Flink脚手架工程也进行了集成，加快开发人员的编码速度,比如:

集成Jbcp-template对Mysql,Oracle,SQLServer等关系型数据库的快速访问。
集成Hibernate Validator框架进行参数校验。
集成Spring Retry框架进行重试标志。
集成Mybatis框架,提高对关系型数据库增，删，改，查的开发速度。
集成Spring Cache框架,实现注解式定义方法缓存。
......

1. 组织结构

Flink-Boot
├── Flink-Base -- Flink-Boot工程基础模块
├── Flink-Client -- Flink-Boot 客户端模块
├── flink-annotation -- 注解生效模块
├── flink-mybatis -- mybatis orm模块
├── flink-retry -- 注解重试机制模式
├── flink-validate -- 校验模块
├── flink-sql -- Flink SQL解耦至XML配置模块
├── flink-cache-annotation -- 接口缓冲模块
├── flink-junit -- 单元测试模块
├── flink-apollo -- 阿波罗配置客户端模块

2. 技术选项和集成情况

技术	名称	状态
Spring Framework	容器	已集成
Spring 基于XML方式配置Bean	装配Bean	已集成
Spring 基于注解方式配置Bean	装配Bean	已集成
Spring 基于注解声明方法重试机制	Retry注解	已集成
Spring 基于注解声明方法缓存	Cache注解	已集成
Hibernate Validator	校验框架	已集成
Druid	数据库连接池	已集成
MyBatis	ORM框架	已集成
Kafka	消息队列	已集成
HDFS	分布式文件系统	已集成
Log4J	日志组件	已集成
Junit	单元测试	已集成
Mybatis-Plus	MyBatis扩展包	进行中
PageHelper	MyBatis物理分页插件	进行中
ZooKeeper	分布式协调服务	进行中
Dubbo	分布式服务框架	进行中
Redis	分布式缓存数据库	进行中
Solr & Elasticsearch	分布式全文搜索引擎	进行中
Ehcache	进程内缓存框架	进行中
sequence	分布式高效ID生产	进行中
Dubbole消费者	服务消费者	进行中
Spring eurake消费者	服务消费者	进行中
Apollo配置中心	携程阿波罗配置中心	进行中
Spring Config配置中心	Spring Cloud Config配置中心	进行中

3. 快速开始

下面是集成Spring生态的基础手册.

3.1 核心基础工程

flink-base :基础工程，封装了开发Flink工程的必须参数，同时集成Spring容器，为后续集成Spring各类框架提供了支撑。
1. 可以在本地开发环境和Flink集群运行环境中随意切换。
2. 可以在增量检查点和全量检查点之间随意切换。
3. 内置使用HDFS作为检查点的持久存储介质。
4. 默认使用Kafka作为数据源
5. 内置实现了任务的暂停机制-达到任务仍在运行但不再接收Kafka数据源中的数据，代替了停止任务后再重新部署任务这一繁琐流程。
flink-client：业务工程，该工程依赖flink-base工程，开发任务在该工程中进行业务逻辑的开发。

3.2 Spring容器

该容器模式配置了JdbcTemplate实例，数据库连接池采用Druid，在业务方法中只需要获取容器中的JdbcTemplate实例便可以快速与关系型数据库进行交互,dataService实例封装了一些访问数据库表的方法。

topology-base.xml

<beans ......
       default-lazy-init="true" default-init-method="init">

    <context:property-placeholder location="classpath:config.properties"/>

    <bean id="druidDataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.jdbc.Driver"></property>
        <property name="url"
                  value="${jdbc.url}"></property>
        <property name="username" value="${jdbc.user}"></property>
        <property name="password" value="${jdbc.password}"></property>
    </bean>
    
    <bean id="jdbcTemplate" class="org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate">
        <constructor-arg ref="druidDataSource"></constructor-arg>
    </bean>
    
    <bean id="dataService" class="com.intsmaze.flink.base.service.DataService">
        <property name="jdbcTemplate" ref="jdbcTemplate"></property>
    </bean>

</beans>

config.properties

jdbc.user = intsmaze
jdbc.password = intsmaze
jdbc.url = jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/flink-boot?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8

3.3 启动类示例

如下是SimpleClient（com.intsmaze.flink.client.SimpleClient）类的示例代码，该类继承了BaseFlink，可以看到对应实现的方法中分别设置如下：

public String getTopoName()：定义本作业的名称。
public String getConfigName()：定义本作业需要读取的spring配置文件的名称
public String getPropertiesName()：定义本作业需要读取的properties配置文件的名称。
public void createTopology(StreamExecutionEnvironment builder)：构造本作业的拓扑结构。

/**
 * github地址: https://github.com/intsmaze
 * 博客地址：https://www.cnblogs.com/intsmaze/
 * 出版书籍《深入理解Flink核心设计与实践原理》 随书代码
 *
 * @auther: intsmaze(刘洋)
 * @date: 2020/10/15 18:33
 */
public class SimpleClient extends BaseFlink {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SimpleClient topo = new SimpleClient();
        topo.run(ParameterTool.fromArgs(args));
    }

    @Override
    public String getTopoName() {
        return "SimpleClient";
    }

    @Override
    public String getConfigName() {
        return "topology-base.xml";
    }

    @Override
    public String getPropertiesName() {
        return "config.properties";
    }

    @Override
    public void createTopology(StreamExecutionEnvironment builder) {

        DataStream<String> inputDataStrem = env.addSource(new SimpleDataSource());

        DataStream<String> processDataStream = inputDataStrem.flatMap(new SimpleFunction());

        processDataStream.print("输出结果");
    }

}

3.4 数据源

采用自定义数据源，用户需要编写自定义DataSource类，该类需要继承XXX抽象类，实现如下方法。

public abstract void open(StormBeanFactory beanFactory):获取本作业在Spring配置文件中配置的bean对象。
public abstract String sendMessage():本作业spout生成数据的方法，在该方法内编写业务逻辑产生源数据，产生的数据以String类型进行返回。

public class SimpleDataSource extends CommonDataSource {

    private static Gson gson = new GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").create();
	......

    @Override
    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
        super.open(parameters);
        ...//构造读取各类外部系统数据的连接实例
    }

    @Override
    public String sendMess() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(1000);
		......
        MainData mainData = new MainData();
        ......//通过外部系统数据的连接实例读取外部系统数据，封装进MainData对象中，然后返回即可。
        return gson.toJson(mainData);
    }
}

3.5 业务逻辑实现

本作业计算的业务逻辑在Flink转换操作符中进行实现，一般来说开发者只需要实现flatMap算子即可以满足大部分算子的使用。

用户编写的自定义类需要继承com.intsmaze.flink.base.transform.CommonFunction抽象类，均需实现如下方法。

public abstract String execute(String message)：本作业业务逻辑计算的方法，参数message为Kafka主题中读取过来的参数，默认参数为String类型，如果需要将处理的数据发送给Kakfa主题中，则要通过return将处理的数据返回即可。

public class SimpleFunction extends CommonFunction {

    private static Gson gson = new GsonBuilder().setDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").create();
    
    @Override
    public String execute(String message) throws Exception {
        FlowData flowData = gson.fromJson(message, new TypeToken<FlowData>() {
        }.getType());

        String flowUUID = dataService.findUUID(flowData);
        if (StringUtils.isBlank(flowUUID)) {
            flowUUID = UUID.randomUUID().toString();
            flowData.setUuid(flowUUID);
            dataService.insertFlow(flowData);
        }
        return gson.toJson(flowData);
    }
}

CommonFunction

CommonFunction抽象类中默认在open方法中通过BeanFactory对象获取到了Spring容器中对于的dataService实例，对于Spring中的其他实例同理在SimpleFunction类中的open方法中获取即可。

public abstract class CommonFunction extends RichFlatMapFunction<String, String> {

    private IntCounter numLines = new IntCounter();

    protected DataService dataService;

    protected ApplicationContext beanFactory;

    @Override
    public void open(Configuration parameters) {
        getRuntimeContext().addAccumulator("num-FlatMap", this.numLines);

        ExecutionConfig.GlobalJobParameters globalJobParameters = getRuntimeContext()
                .getExecutionConfig().getGlobalJobParameters();
        beanFactory = BeanFactory.getBeanFactory((Configuration) globalJobParameters);

        dataService = beanFactory.getBean(DataService.class);
    }

    @Override
    public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
        this.numLines.add(1);
        String execute = execute(value);
        if (StringUtils.isNotBlank(execute)) {
            out.collect(execute);
        }
    }

    public abstract String execute(String message) throws Exception;

}

可以根据情况选择重写open(Configuration parameters)方法，同时重写的open(Configuration parameters)方法的第一行要调用父类的open(Configuration parameters)方法。

public void open(Configuration parameters){
	super.open(parameters);
	......
	//获取在Spring配置文件中配置的实例
	XXX xxx=beanFactory.getBean(XXX.class);
}

3.6 集群/本地运行

在自定义的Topology类编写Main方法，创建自定义的Topology对象后，调用对象的run(...)方法。

public class SimpleClient extends BaseFlink {

/**
 * 本地启动参数  -isLocal local
 * 集群启动参数  -isIncremental isIncremental
 */
public static void main(String[] args) throws Exception {
    SimpleClient topo = new SimpleClient();
    topo.run(ParameterTool.fromArgs(args));
}

.......

posted @ 2020-12-04 08:29 暴躁IT老绵羊阅读(3105) 评论(1) 编辑收藏举报

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找工作中，欢迎各行业大佬捞我简历 ---著有：《深入理解Flink核心设计与实践原理》一书

为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。

再也不担心写出臃肿的Flink流处理程序啦，发现一款将Flink与Spring生态完美融合的脚手架工程-懒松鼠Flink-Boot

你可能面临如下苦恼：

接口缓存

重试机制

Bean校验

等等......

它为流计算开发工程师解决了

有了它你的代码就像这样子：

仓库地址：懒松鼠Flink-Boot

1. 组织结构

2. 技术选项和集成情况

3. 快速开始

3.1 核心基础工程

3.2 Spring容器

topology-base.xml

config.properties

3.3 启动类示例

3.4 数据源

3.5 业务逻辑实现

CommonFunction

3.6 集群/本地运行

公告

找工作中，欢迎各行业大佬捞我简历 ---著有：《深入理解Flink核心设计与实践原理》一书

为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。

再也不担心写出臃肿的Flink流处理程序啦，发现一款将Flink与Spring生态完美融合的脚手架工程-懒松鼠Flink-Boot

你可能面临如下苦恼：

接口缓存

重试机制

Bean校验

等等......

它为流计算开发工程师解决了

有了它你的代码就像这样子：

仓库地址：懒松鼠Flink-Boot

1. 组织结构

2. 技术选项和集成情况

3. 快速开始

3.1 核心基础工程

3.2 Spring容器

topology-base.xml

config.properties

3.3 启动类示例

3.4 数据源

3.5 业务逻辑实现

CommonFunction

3.6 集群/本地运行

公告

为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。