zhaoyy0513

@yangxin0 招 JAVA 吗 老哥

该群不存在或群主未开启群可被搜索功能 ...

等一波开源

@onice 确实很不错 打算用来做开发环境了

推荐 debian 的 mint 我现在就是用的 mint 回复你的

要实现上游系统 A 将消息发送到下游系统 B 、C 、D ，并确保每个下游系统只处理自己需要处理的消息，同时还要确保消息只被消费一次，可以采用以下方案：

使用 Kafka 作为消息中间件，将上游系统 A 发送的消息发布到一个名为"topic-A"的 Kafka 主题中。

在下游系统 B 、C 、D 中，创建三个不同的消费者组，分别为"group-B"、"group-C"、"group-D"，并订阅"topic-A"主题。

在消费者端，使用 Kafka 中的消息过滤器来过滤掉不需要的消息，只选择要处理的消息。可以使用 Kafka 中的消息键(key)来实现过滤。例如，下游系统 B 只想处理键(key)为"key-B"的消息，可以使用以下代码来实现：

java
Copy
// 创建 Kafka 消费者
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "group-B");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);

// 订阅"topic-A"主题
consumer.subscribe(Collections.singletonList("topic-A"));

// 消费消息
while (true) {
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
if (record.key().equals("key-B")) {
// 处理消息
}
}
consumer.commitSync();
}
```

为了确保消息只被消费一次，将消费者的 auto.offset.reset 属性设置为"earliest"，并启用自动提交偏移量。这将确保消费者在启动时从最早可用的偏移量开始消费，以避免漏掉任何消息，并且将自动提交偏移量以确保每个消息只被消费一次。例如，可以使用以下代码来实现：

java
Copy
// 创建 Kafka 消费者
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "group-B");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("auto.offset.reset", "earliest");
props.put("enable.auto.commit", "true");
KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
```
使用上述方案，上游系统 A 可以将消息发送到"topic-A"主题中，下游系统 B 、C 、D 可以使用 Kafka 消费者订阅该主题，并使用消息过滤器来过滤掉不需要的消息，只选择要处理的消息。自动提交偏移量将确保每个消息只被消费一次。





上面两条回复都是 chatgpt 回复的

import org.apache.kafka.common.serialization.Serdes;
import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;
import org.apache.kafka.streams.kstream.Produced;

import java.util.Properties;

public class KafkaStreamsExample {
public static void main(String[] args) {
// 设置 Kafka Streams 属性
Properties props = new Properties();
props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "stream-processing-app");
props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

// 创建 Kafka Streams 实例
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("topic-A");

// 根据消息的 key 将消息路由到不同的分区中
stream.selectKey((key, value) -> key)
.through("topic-A-shuffle")
.groupByKey()
.foreach((key, value) -> {
// 处理消息
System.out.println("Processed message: " + value);
});

// 将处理后的消息发送到下游服务
stream.mapValues(value -> "processed " + value)
.to("topic-B", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.String()));

KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
kafkaStreams.start();
}
}

在上面的代码中，首先使用 selectKey()方法将消息的 key 作为新的 key ，然后使用 through()方法将消息发送到一个新的 Topic 中，这个新的 Topic 会使用 Kafka 默认的分区策略将消息路由到不同的分区中。然后，我们使用 groupByKey()方法将同一个 key 的消息分组，确保每个消费者只消费自己需要的消息。最后，我们使用 foreach()方法处理分组后的消息，并使用 mapValues()方法将处理后的消息发送到下游服务。

需要注意的是，使用分流操作可能会导致数据倾斜(data skew)问题，因为某些 key 的消息可能比其他 key 的消息更频繁，从而导致某些分区比其他分区拥有更多的消息。为了解决这个问题，可以使用一些分区策略(partitioning strategy)，例如随机分配、循环分配、哈希分配等。