使用 Kafka 和 MongoDB 进行 Go 异步处理
在我前面的博客文章 我的第一个 Go 微服务:使用 MongoDB 和 Docker 多阶段构建 中,我创建了一个 Go 微服务示例,它发布一个 REST 式的 http 端点,并将从 HTTP POST 中接收到的数据保存到 MongoDB 数据库。
在这个示例中,我将数据的保存和 MongoDB 分离,并创建另一个微服务去处理它。我还添加了 Kafka 为消息层服务,这样微服务就可以异步处理它自己关心的东西了。
如果你有时间去看,我将这个博客文章的整个过程录制到 这个视频中了
下面是这个使用了两个微服务的简单的异步处理示例的上层架构图。
微服务 1 —— 是一个 REST 式微服务,它从一个 /POST http 调用中接收数据。接收到请求之后,它从 http 请求中检索数据,并将它保存到 Kafka。保存之后,它通过 /POST 发送相同的数据去响应调用者。
微服务 2 —— 是一个订阅了 Kafka 中的一个主题的微服务,微服务 1 的数据保存在该主题。一旦消息被微服务消费之后,它接着保存数据到 MongoDB 中。
在你继续之前,我们需要能够去运行这些微服务的几件东西:
- 下载 Kafka —— 我使用的版本是 kafka_2.11-1.1.0
- 安装 librdkafka —— 不幸的是,这个库应该在目标系统中
- 安装 Kafka Go 客户端
- 运行 MongoDB。你可以去看我的 以前的文章 中关于这一块的内容,那篇文章中我使用了一个 MongoDB docker 镜像。
我们开始吧!
首先,启动 Kafka,在你运行 Kafka 服务器之前,你需要运行 Zookeeper。下面是示例:
$ cd /<download path>/kafka_2.11-1.1.0
$ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
接着运行 Kafka —— 我使用 9092 端口连接到 Kafka。如果你需要改变端口,只需要在 config/server.properties
中配置即可。如果你像我一样是个新手,我建议你现在还是使用默认端口。
$ bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
Kafka 跑起来之后,我们需要 MongoDB。它很简单,只需要使用这个 docker-compose.yml
即可。
version: '3'
services:
mongodb:
image: mongo
ports:
- "27017:27017"
volumes:
- "mongodata:/data/db"
networks:
- network1
volumes:
mongodata:
networks:
network1:
使用 Docker Compose 去运行 MongoDB docker 容器。
docker-compose up
这里是微服务 1 的相关代码。我只是修改了我前面的示例去保存到 Kafka 而不是 MongoDB:
rest-to-kafka/rest-kafka-sample.go
func jobsPostHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
//Retrieve body from http request
b, err := ioutil.ReadAll(r.Body)
defer r.Body.Close()
if err != nil {
panic(err)
}
//Save data into Job struct
var _job Job
err = json.Unmarshal(b, &_job)
if err != nil {
http.Error(w, err.Error(), 500)
return
}
saveJobToKafka(_job)
//Convert job struct into json
jsonString, err := json.Marshal(_job)
if err != nil {
http.Error(w, err.Error(), 500)
return
}
//Set content-type http header
w.Header().Set("content-type", "application/json")
//Send back data as response
w.Write(jsonString)
}
func saveJobToKafka(job Job) {
fmt.Println("save to kafka")
jsonString, err := json.Marshal(job)
jobString := string(jsonString)
fmt.Print(jobString)
p, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092"})
if err != nil {
panic(err)
}
// Produce messages to topic (asynchronously)
topic := "jobs-topic1"
for _, word := range []string{string(jobString)} {
p.Produce(&kafka.Message{
TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &topic, Partition: kafka.PartitionAny},
Value: []byte(word),
}, nil)
}
}
这里是微服务 2 的代码。在这个代码中最重要的东西是从 Kafka 中消费数据,保存部分我已经在前面的博客文章中讨论过了。这里代码的重点部分是从 Kafka 中消费数据:
kafka-to-mongo/kafka-mongo-sample.go
func main() {
//Create MongoDB session
session := initialiseMongo()
mongoStore.session = session
receiveFromKafka()
}
func receiveFromKafka() {
fmt.Println("Start receiving from Kafka")
c, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{
"bootstrap.servers": "localhost:9092",
"group.id": "group-id-1",
"auto.offset.reset": "earliest",
})
if err != nil {
panic(err)
}
c.SubscribeTopics([]string{"jobs-topic1"}, nil)
for {
msg, err := c.ReadMessage(-1)
if err == nil {
fmt.Printf("Received from Kafka %s: %s\n", msg.TopicPartition, string(msg.Value))
job := string(msg.Value)
saveJobToMongo(job)
} else {
fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg)
break
}
}
c.Close()
}
func saveJobToMongo(jobString string) {
fmt.Println("Save to MongoDB")
col := mongoStore.session.DB(database).C(collection)
//Save data into Job struct
var _job Job
b := []byte(jobString)
err := json.Unmarshal(b, &_job)
if err != nil {
panic(err)
}
//Insert job into MongoDB
errMongo := col.Insert(_job)
if errMongo != nil {
panic(errMongo)
}
fmt.Printf("Saved to MongoDB : %s", jobString)
}
我们来演示一下,运行微服务 1。确保 Kafka 已经运行了。
$ go run rest-kafka-sample.go
我使用 Postman 向微服务 1 发送数据。
这里是日志,你可以在微服务 1 中看到。当你看到这些的时候,说明已经接收到了来自 Postman 发送的数据,并且已经保存到了 Kafka。
因为我们尚未运行微服务 2,数据被微服务 1 只保存在了 Kafka。我们来消费它并通过运行的微服务 2 来将它保存到 MongoDB。
$ go run kafka-mongo-sample.go
现在,你将在微服务 2 上看到消费的数据,并将它保存到了 MongoDB。
检查一下数据是否保存到了 MongoDB。如果有数据,我们成功了!
完整的源代码可以在这里找到:https://github.com/donvito/learngo/tree/master/rest-kafka-mongo-microservice
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