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以下结合案例：统计消息中单词出现次数，来测试并说明kafka消息流式处理的执行流程

Maven依赖

    <dependencies><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-streams</artifactId><exclusions><exclusion><artifactId>connect-json</artifactId><groupId>org.apache.kafka</groupId></exclusion><exclusion><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></exclusion></exclusions></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId></dependency></dependencies>

准备工作

首先编写创建三个类，分别作为消息生产者、消息消费者、流式处理者
KafkaStreamProducer：消息生产者

public class KafkaStreamProducer {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Properties properties = new Properties();//kafka的连接地址properties.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");//发送失败，失败的重试次数properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, 5);//消息key的序列化器properties.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");//消息value的序列化器properties.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(properties);for (int i = 0; i < 5; i++) {ProducerRecord<String, String> producerRecord = new ProducerRecord<>("kafka-stream-topic-input", "hello kafka");producer.send(producerRecord);}producer.close();}
}

该消息生产者向主题kafka-stream-topic-input发送五次hello kafka
KafkaStreamConsumer：消息消费者

public class KafkaStreamConsumer {public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();//kafka的连接地址properties.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");//消费者组properties.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "group1");//消息的反序列化器properties.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");properties.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");//手动提交偏移量properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false);KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(properties);//订阅主题consumer.subscribe(Collections.singletonList("kafka-stream-topic-output"));try {while (true) {ConsumerRecords<String, String> consumerRecords = consumer.poll(Duration.ofMillis(1000));for (ConsumerRecord<String, String> consumerRecord : consumerRecords) {System.out.println("consumerRecord.key() = " + consumerRecord.key());System.out.println("consumerRecord.value() = " + consumerRecord.value());}// 异步提交偏移量consumer.commitAsync();}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();} finally {// 同步提交偏移量consumer.commitSync();}}
}

KafkaStreamQuickStart：流式处理类

public class KafkaStreamQuickStart {public static void main(String[] args) {Properties properties = new Properties();properties.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "192.168.246.128:9092");properties.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());properties.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, Serdes.String().getClass());properties.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "streams-quickstart");StreamsBuilder streamsBuilder = new StreamsBuilder();//流式计算streamProcessor(streamsBuilder);KafkaStreams kafkaStreams = new KafkaStreams(streamsBuilder.build(), properties);kafkaStreams.start();}/*** 消息格式：hello world hello world* 配置并处理流数据。* 使用StreamsBuilder创建并配置KStream，对输入的主题中的数据进行处理，然后将处理结果发送到输出主题。* 具体处理包括：分割每个消息的值，按值分组，对每个分组在10秒的时间窗口内进行计数，然后将结果转换为KeyValue对并发送到输出主题。** @param streamsBuilder 用于构建KStream对象的StreamsBuilder。*/private static void streamProcessor(StreamsBuilder streamsBuilder) {// 从"kafka-stream-topic-input"主题中读取数据流KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("kafka-stream-topic-input");System.out.println("stream = " + stream);// 将每个值按空格分割成数组，并将数组转换为列表，以扩展单个消息的值stream.flatMapValues((ValueMapper<String, Iterable<String>>) value -> {String[] valAry = value.split(" ");return Arrays.asList(valAry);})// 按消息的值进行分组，为后续的窗口化计数操作做准备.groupBy((key, value) -> value)// 定义10秒的时间窗口，在每个窗口内对每个分组进行计数.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10))).count()// 将计数结果转换为流，以便进行进一步的处理和转换.toStream()// 显示键值对的内容，并将键和值转换为字符串格式.map((key, value) -> {System.out.println("key = " + key);System.out.println("value = " + value);return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());})// 将处理后的流数据发送到"kafka-stream-topic-output"主题.to("kafka-stream-topic-output");}}

该处理类首先从主题kafka-stream-topic-input中获取消息数据，经处理后发送到主题kafka-stream-topic-output中，再由消息消费者KafkaStreamConsumer进行消费

执行结果

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-leHqMQFF-1720347997120)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b3d481c37658429fb7da09bf25b2be8f.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pohj73CM-1720347997122)(https://i-blog.csdnimg.cn/direct/decf96e181f1475c8a829cd126d033a4.png)]

流式处理流程及原理说明

初始阶段

当从输入主题kafka-stream-topic-input读取数据流时，每个消息都是一个键值对。假设输入消息的键是null或一个特定的字符串，这取决于消息是如何被发送到输入主题的。

KStream<String, String> stream = streamsBuilder.stream("kafka-stream-topic-input");

分割消息值

使用flatMapValues方法分割消息的值，但这个操作不会改变消息的键。如果输入消息的键是null，那么在这个阶段消息的键仍然是null。

stream.flatMapValues((ValueMapper<String, Iterable<String>>) value -> {String[] valAry = value.split(" ");return Arrays.asList(valAry);
})

按消息的值进行分组

在 Kafka Streams 中，当使用groupBy方法对流进行分组时，实际上是在指定一个新的键，这个键将用于后续的窗口化操作和聚合操作。在这个案例中groupBy方法被用来按消息的值进行分组：

.groupBy((key, value) -> value)

这意味着在分组操作之后，流中的每个消息的键被设置为消息的值。因此，当你在后续的map方法中看到key参数时，这个key实际上是消息的原始值，因为在groupBy之后，消息的值已经变成了键。

定义时间窗口并计数

在这个阶段，消息被窗口化并计数，但是键保持不变。

.windowedBy(TimeWindows.of(Duration.ofSeconds(10)))
.count()

将计数结果转换为流

当将计数结果转换为流时，键仍然是之前分组时的键

.toStream()

处理和转换结果

在map方法中，你看到的key参数实际上是分组后的键，也就是消息的原始值：

.map((key, value) -> {System.out.println("key = " + key);System.out.println("value = " + value);return new KeyValue<>(key.key().toString(), value.toString());
})

map方法中的key.key().toString()是为了获取键的字符串表示，而value.toString()是为了将计数值转换为字符串。

将处理后的数据发送到输出主题

.to("kafka-stream-topic-output");