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Redis+Hbase+RocketMQ?實際使用問題案例講解

 更新時間:2023年01月23日 09:53:59   作者:王德發(fā)!  
這篇文章主要介紹了Redis+Hbase+RocketMQ?實際使用問題案例分享,本文結(jié)合示例代碼給大家講解的非常詳細,需要的朋友可以參考下

需求

  • 將Hbase數(shù)據(jù),解析后推送到RocketMQ。
  • redis使用list數(shù)據(jù)類型,存儲了需要推送的數(shù)據(jù)的RowKey及表名。

簡單畫個流程圖就是:

分析及確定方案

Redis

  • 明確list中元素結(jié)構(gòu){"rowkey":rowkey,"table":table}解析出rowkey;
  • 一次取多個元素加快效率;取了之后放入重試隊列,并刪除原來的元素;
  • 處理數(shù)據(jù)永遠是重試隊列里的,成功之后刪除,失敗就加上重試次數(shù)并重新放回;
  • 明確從list中取值所使用的redis命令;
  • 范圍獲取LRANGE;
  • 范圍刪除(留下指定范圍的數(shù)據(jù))LTRIM;
  • 判斷l(xiāng)ist長度LLEN;
  • 加入listRPUSH;刪除LREM等等;
  • 從Hbase獲取數(shù)據(jù)失敗和發(fā)送到mq失敗都令重試次數(shù)加一;
  • 每次碰到重試次數(shù)不為0的數(shù)據(jù)都休眠1s;
  • 設(shè)置最大重試次數(shù),達到限制后丟棄;
  • 考慮客戶redis部署方式,單機、主從、集群、哨兵等;
  • 選擇合適的客戶端,Jedis、Redisson、Lettuce等;
  • 編寫不同的操作代碼,也可以利用配置文件、環(huán)境變量、工廠模式等適配各種部署模式;

Hbase

  • 基本理論知識學習(原來沒接觸過),rowkey是沒條數(shù)據(jù)的主鍵,限定符是字段名,列族是多個限定名的集合等;
  • 當時看這個覺得不錯http://www.fzitv.net/article/230731.htm因為是不停讀取數(shù)據(jù)、鏈接、Table不用close,可以緩存起來,沒必要每次都創(chuàng)建;
  • 確定批量獲取數(shù)據(jù)方式為批量Get,沒用scan
  • 了解解析方式,一些網(wǎng)上的解析試了之后會亂碼,這邊用的是它自帶的CellUtil.clone相關(guān)方法;
  • 考慮所有都沒數(shù)據(jù)時休眠10s;

RocketMQ

  • 有現(xiàn)成的發(fā)送代碼,公司封裝好的;
  • 調(diào)整發(fā)送的速度、太快了服務端會吃不消(獲取Hbase數(shù)據(jù)速度太快了,最開始沒限制一會兒就入了百萬數(shù)據(jù)),設(shè)置超時時間(默認3s);
  • 調(diào)整服務端的內(nèi)存、線程數(shù)等參數(shù);

實現(xiàn)

配置

#server configuration
server.port=8896
#log config
logging.file.path=./logs
#redis-standalone
redis.standalone.host=
redis.standalone.port=6379
redis.standalone.password=
redis.standalone.enable=true
#redis-cluster
redis.cluster.nodes=
redis.cluster.password=
redis.cluster.timeout=30000
redis.cluster.enable=false
# Zookeeper 集群地址,逗號分隔
hbase.zookeeper.quorum=
# Zookeeper 端口
hbase.zookeeper.property.clientPort=2181
# 消息目的rocketmq地址
rocketmq.server.host=
# 發(fā)送消息間隔時間,防止發(fā)送過快mq受不了
rocketmq.send.interval.millisec=10
# 每次從redis讀取數(shù)據(jù)量限制。
data.access.redisDataSize=100
# 失敗數(shù)據(jù)重試次數(shù),超過的直接丟棄
data.access.retryNum=10
# 需要接入的表,需要發(fā)送到rocketmq的topic和在redis中的key的映射。xxx.xxx.xxx[topic]=redisKey
data.access.topicKeyMap[weibo_hbase]=data:sync:notice:suanzi:weibo:back
data.access.topicKeyMap[wechat_hbase]=data:sync:notice:suanzi:wechat:back

部分代碼

獲取配置,其余的直接@Value("${}")

@Setter
@Getter
@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "data.access")
public class AccessRedisMqConfig {

    /**
     * key:topic; value:redis的key
     */
    private Map<String, String> topicKeyMap = new HashMap<>();

    /**
     * 一次從redis中讀取數(shù)據(jù)量限制
     */
    private long redisDataSize = 50;

    /**
     * 失敗數(shù)據(jù)重試次數(shù)
     */
    private int retryNum = 10;

}

開啟接入:

@Component
public class AdapterRunner implements ApplicationRunner {

    @Resource
    private DataAccessService dataAccessService;

    @Override
    public void run(ApplicationArguments args) {
        System.out.println("項目已啟動,開始接入數(shù)據(jù)到RocketMQ……");
        dataAccessService.accessData2Mq();
    }
}

其他代碼其實也在分析里了。

踩坑

mq發(fā)送問題

org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingTooMuchRequestException: invokeAsync call timeout
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.invokeAsync(NettyRemotingClient.java:525)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessageAsync(MQClientAPIImpl.java:523)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.onExceptionImpl(MQClientAPIImpl.java:610)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.access$100(MQClientAPIImpl.java:167)
	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl$1.operationComplete(MQClientAPIImpl.java:572)
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.ResponseFuture.executeInvokeCallback(ResponseFuture.java:54)
	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingAbstract$2.run(NettyRemotingAbstract.java:319)
	at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515)
	at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264)
	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128)
	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Wo

上面分析也說了,注意發(fā)送速度,有多少資源就接入多快。還有注意相關(guān)三個端口是否開放。

總結(jié)

程序很簡單,主要涉及方案的是,獲取redis的list數(shù)據(jù)時,是考慮效率,及加入重試策略,保證數(shù)據(jù)不丟失等。

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