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Spring Boot整合Kafka+SSE实现实时数据展示

 更新时间：2024年06月14日 08:28:10   作者：艾迪的技术之路  
本文主要介绍了Spring Boot整合Kafka+SSE实现实时数据展示

为什么使用Kafka？

不使用Rabbitmq或者Rocketmq是因为Kafka是Hadoop集群下的组成部分，对于大数据的相关开发适应性好，且当前业务场景下不需要使用死信队列，不过要注意Kafka对于更新时间慢的数据拉取也较慢，因此对与实时性要求高可以选择其他MQ。

使用消息队列是因为该中间件具有实时性，且可以作为广播进行消息分发。

为什么使用SSE？

使用Websocket传输信息的时候，会转成二进制数据，产生一定的时间损耗，SSE直接传输文本，不存在这个问题

由于Websocket是双向的，读取日志的时候，如果有人连接ws日志，会发送大量异常信息，会给使用段和日志段造成问题；SSE是单向的，不需要考虑这个问题，提高了安全性
另外就是SSE支持断线重连；Websocket协议本身并没有提供心跳机制，所以长时间没有数据发送时，会将这个连接断掉，因此需要手写心跳机制进行实现。

此外，由于是长连接的一个实现方式，所以SSE也可以替代Websocket实现扫码登陆（比如通过SSE的超时组件在实现二维码的超时功能，具体实现我可以整理一下）

另外，如果是普通项目，不需要过高的实时性，则不需要使用Websocket，使用SSE即可

代码实现

pom.xml引入SSE和Kafka

<!-- SSE，一般springboot开发web应用的都有 -->
       <dependency>
           <groupId>org.springframework.boot</groupId>
           <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
       </dependency>
<!-- kafka，最主要的是第一个，剩下两个是测试用的 -->
       <dependency>
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka</artifactId>
        </dependency>
        <dependency
            <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
            <artifactId>spring-kafka-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kafka</groupId>
            <artifactId>kafka-clients</artifactId>
            <version>3.4.0</version>
        </dependency>

application.properties增加Kafka配置信息

# KafkaProperties
spring.kafka.bootstrap-servers=localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id=community-consumer-group
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset=earliest
spring.kafka.producer.value-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.key-serializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer

配置Kafka信息

@Configuration
public class KafkaProducerConfig {

    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    private String bootstrapServers;

    @Bean
    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
        return props;
    }

    @Bean
    public ProducerFactory<String, String> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }

}

配置controller，通过web方式开启效果

@RestController
@RequestMapping(path = "sse")
public class KafkaSSEController {

    private static final Map<String, SseEmitter> sseCache = new ConcurrentHashMap<>();

    @Resource
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    /**
     * @param message
     * @apiNote 发送信息到Kafka主题中
     */
    @PostMapping("/send")
    public void sendMessage(@RequestBody String message) {
        kafkaTemplate.send("my-topic", message);
    }

    /**
     * 监听Kafka数据
     *
     * @param message
     */
    @KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group-id")
    public void consume(String message) {
        System.out.println("Received message: " + message);
    }

    /**
     * 连接sse服务
     *
     * @param id
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @GetMapping(path = "subscribe", produces = {MediaType.TEXT_EVENT_STREAM_VALUE})
    public SseEmitter push(@RequestParam("id") String id) throws IOException {
        // 超时时间设置为5分钟，用于演示客户端自动重连
        SseEmitter sseEmitter = new SseEmitter(5_60_000L);
        // 设置前端的重试时间为1s
        // send(): 发送数据，如果传入的是一个非SseEventBuilder对象，那么传递参数会被封装到 data 中
        sseEmitter.send(SseEmitter.event().reconnectTime(1000).data("连接成功"));
        sseCache.put(id, sseEmitter);
        System.out.println("add " + id);
        sseEmitter.send("你好", MediaType.APPLICATION_JSON);
        SseEmitter.SseEventBuilder data = SseEmitter.event().name("finish").id("6666").data("哈哈");
        sseEmitter.send(data);
        // onTimeout(): 超时回调触发
        sseEmitter.onTimeout(() -> {
            System.out.println(id + "超时");
            sseCache.remove(id);
        });
        // onCompletion(): 结束之后的回调触发
        sseEmitter.onCompletion(() -> System.out.println("完成！！！"));
        return sseEmitter;
    }
    /**
     * http://127.0.0.1:8080/sse/push?id=7777&content=%E4%BD%A0%E5%93%88aaaaaa
     * @param id
     * @param content
     * @return
     * @throws IOException
     */
    @ResponseBody
    @GetMapping(path = "push")
    public String push(String id, String content) throws IOException {
        SseEmitter sseEmitter = sseCache.get(id);
        if (sseEmitter != null) {
            sseEmitter.send(content);
        }
        return "over";
    }

    @ResponseBody
    @GetMapping(path = "over")
    public String over(String id) {
        SseEmitter sseEmitter = sseCache.get(id);
        if (sseEmitter != null) {
            // complete(): 表示执行完毕，会断开连接
            sseEmitter.complete();
            sseCache.remove(id);
        }
        return "over";
    }

}

前端方式

<html>
  <head>
    <script>
      console.log('start')
      const clientId = "your_client_id_x"; // 设置客户端ID
      const eventSource = new EventSource(`http://localhost:9999/v1/sse/subscribe/${clientId}`); // 订阅服务器端的SSE

      eventSource.onmessage = event => {
        console.log(event.data)
        const message = JSON.parse(event.data);
        console.log(`Received message from server: ${message}`);
      };

      // 发送消息给服务器端 可通过 postman 调用，所以下面 sendMessage() 调用被注释掉了
      function sendMessage() {
        const message = "hello sse";
        fetch(`http://localhost:9999/v1/sse/publish/${clientId}`, {
          method: "POST",
          headers: { "Content-Type": "application/json" },
          body: JSON.stringify(message)
        });
        console.log('dddd'+JSON.stringify(message))
      }
      // sendMessage()
    </script>
  </head>
</html>

到此这篇关于Spring Boot整合Kafka+SSE实现实时数据展示的文章就介绍到这了,更多相关SpringBoot实时数据内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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