1 milyon müşterim ve Customer nesnem var. 1'den 1 milyona kadar olan sayılardan tek sayıları Customer nesnesinin customerId sine setleyip customer name i rastgale bir isimle setleyip ayrı topic'e çift sayıları Customer nesnesinin customerId sine setleyip customer name i rastgale bir isimle setleyip ayrı topic'e customer nesnelerini gönderen spring boot apache kafka uygulaması yazar mısın?
Elbette, bu tür bir uygulamanın ana hatlarını aşağıda açıklayacağım. Ancak, bu oldukça karmaşık bir uygulama olduğundan dolayı, bu uygulamanın tüm kodunu burada sunmak yerine, ana bileşenlerin ve iş akışının nasıl tasarlanacağına dair bir rehber sunacağım. Bu, projenizi başlatmanız için size yeterli olmalıdır.
1. Maven Bağımlılıkları
Öncelikle, projenizde Kafka'yı kullanabilmek için gerekli bağımlılıkları eklemeniz gerekir. pom.xml dosyanıza aşağıdaki bağımlılıkları ekleyin:
xml
Copy code
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
<version>2.7.0</version> <!-- Sürüm numarasını projenize uygun olarak güncelleyin -->
</dependency>
2. Configuration Sınıfı
Kafka'yı yapılandırmak için bir yapılandırma sınıfı oluşturmalısınız. Örnek olarak:
java
Copy code
@Configuration
public class KafkaConfiguration {
@Bean
public ProducerFactory<String, Customer> producerFactory() {
// Producer ayarları
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, Customer> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
}
3. Customer Nesnesi
Customer nesnesini oluşturun:
java
Copy code
public class Customer {
private int customerId;
private String name;
// Getters ve setters
}
4. Producer Sınıfı
Müşteri nesnelerini Kafka'ya göndermek için bir producer sınıfı oluşturun:
java
Copy code
@Service
public class CustomerProducer {
@Autowired
private KafkaTemplate<String, Customer> kafkaTemplate;
public void sendCustomer(Customer customer, String topic) {
kafkaTemplate.send(topic, customer);
}
}
5. Müşterileri Gönderme
1'den 1 milyona kadar olan sayıları kullanarak Customer nesnelerini oluşturup gönderebileceğiniz bir metot:
java
Copy code
@Autowired
private CustomerProducer customerProducer;
public void sendCustomers() {
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
Customer customer = new Customer();
customer.setCustomerId(i);
customer.setName(/* rastgele isim */);
String topic = i % 2 == 0 ? "evenTopic" : "oddTopic";
customerProducer.sendCustomer(customer, topic);
}
}
Bu rehber, 1'den 1 milyona kadar olan sayıları kullanarak Customer nesnelerini oluşturup, tek ve çift sayılara göre farklı konulara gönderme işlevini gerçekleştirecek olan Spring Boot ve Apache Kafka uygulamanızın temel yapı taşlarını içerir. Bu kodlar, projenizin geri kalanıyla entegre edilip, daha fazla test ve düzenleme yapılması gerekmektedir.
Tabii ki! Kafka'nın yapılandırılması, kullanılacak olan broker'lar, serializerlar ve diğer birçok özelliğe bağlı olarak değişebilir. Aşağıda genel bir yapılandırma örneği bulunmaktadır. Bu örnek, bir JSON serializer kullanarak Customer nesnelerini göndermek üzere tasarlanmıştır.
java
Copy code
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfiguration {
@Bean
public ProducerFactory<String, Customer> producerFactory() {
Map<String, Object> configProps = new HashMap<>();
configProps.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); // Broker adresini doğru şekilde ayarlayın
configProps.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringSerializer.class);
configProps.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonSerializer.class);
return new DefaultKafkaProducerFactory<>(configProps);
}
@Bean
public KafkaTemplate<String, Customer> kafkaTemplate() {
return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
}
}
Bu yapılandırma, localhost:9092 adresinde çalışan bir Kafka broker'ına bağlanmaktadır. Gerçek ortamınıza uygun olarak bu adresi güncellemeniz gerekebilir.
Ayrıca, bu yapılandırma JSON serialization kullanmaktadır, bu yüzden Customer nesnenizin uygun bir şekilde serileştirilebilir olması gerekir. Yani, Customer sınıfında getter ve setter metodlarının bulunması ve varsayılan bir yapıcı metodun (constructor) olması gerekir.
Şidi de bu topicleri tüketen bir spring boot apache kafka uygulaması yaz.
Elbette! Müşteri nesnelerini tek ve çift topiclerinden tüketmek için bir Spring Boot uygulaması oluşturmanız gerekir. Bunun için önce gerekli bağımlılıkları eklemelisiniz ve sonra da uygun yapılandırma ve tüketici (consumer) sınıflarını oluşturmalısınız.
1. Maven Bağımlılıkları
Yukarıdaki ile aynı bağımlılıkları kullanabilirsiniz.
2. Configuration Sınıfı
Tüketici için yapılandırma sınıfını oluşturun:
java
Copy code
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties;
import org.springframework.kafka.support.serializer.ErrorHandlingDeserializer;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConsumerConfiguration {
@Bean
public ConsumerFactory<String, Customer> consumerFactory() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "customer-group");
props.put(ErrorHandlingDeserializer.VALUE_DESERIALIZER_CLASS, JsonDeserializer.class.getName());
props.put(JsonDeserializer.TRUSTED_PACKAGES, "*");
props.put(JsonDeserializer.VALUE_DEFAULT_TYPE, Customer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, ErrorHandlingDeserializer.class);
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, Customer> messageListenerContainer() {
ContainerProperties properties = new ContainerProperties("evenTopic", "oddTopic");
return new ConcurrentMessageListenerContainer<>(consumerFactory(), properties);
}
}
3. Consumer Sınıfı
Müşteri nesnelerini tüketmek için bir sınıf oluşturun:
java
Copy code
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class CustomerConsumer {
@KafkaListener(topics = {"evenTopic", "oddTopic"}, groupId = "customer-group")
public void consume(Customer customer) {
// Burada müşteri verisini işleyin
System.out.println("Consumed customer with ID: " + customer.getCustomerId());
}
}
Bu kod, "evenTopic" ve "oddTopic" adlı iki topic'ten müşteri nesnelerini tüketir ve bu nesneleri konsola yazdırır. İhtiyacınıza göre bu kodu değiştirip, müşteri verisini işlemek üzere özelleştirebilirsiniz.
Lütfen yapılandırma sınıfında belirttiğiniz broker adresinin, Kafka broker'ınızın çalıştığı adresle aynı olduğundan emin olun. Ayrıca, Customer sınıfını hem üretici (producer) hem de tüketici (consumer) tarafında kullanıldığından emin olun.
Tek ve çift haneli müşterileri ayrı ayrı tüketen bir spring boot apache kafka uygulaması yaz.
Elbette! Tek ve çift müşteri ID'lerini ayrı ayrı tüketmek istiyorsanız, farklı KafkaListener metodları kullanabilirsiniz. İşte bu yapılandırma için gerekli adımlar:
1. Configuration Sınıfı
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties;
import org.springframework.kafka.support.serializer.ErrorHandlingDeserializer;
import org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConsumerConfiguration {
public ConsumerFactory<String, Customer> consumerFactory(String groupId) {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
props.put(ErrorHandlingDeserializer.VALUE_DESERIALIZER_CLASS, JsonDeserializer.class.getName());
props.put(JsonDeserializer.TRUSTED_PACKAGES, "*");
props.put(JsonDeserializer.VALUE_DEFAULT_TYPE, Customer.class.getName());
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, ErrorHandlingDeserializer.class);
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(props);
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, Customer> evenMessageListenerContainer() {
ContainerProperties properties = new ContainerProperties("evenTopic");
return new ConcurrentMessageListenerContainer<>(consumerFactory("even-customer-group"), properties);
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, Customer> oddMessageListenerContainer() {
ContainerProperties properties = new ContainerProperties("oddTopic");
return new ConcurrentMessageListenerContainer<>(consumerFactory("odd-customer-group"), properties);
}
}
2. Consumer Sınıfı
Tek ve çift müşterileri ayrı ayrı tüketmek için iki farklı metod oluşturun:
java
Copy code
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class CustomerConsumer {
@KafkaListener(topics = "evenTopic", groupId = "even-customer-group")
public void consumeEven(Customer customer) {
System.out.println("Consumed even customer with ID: " + customer.getCustomerId());
// Even müşteri verisini işleyin
}
@KafkaListener(topics = "oddTopic", groupId = "odd-customer-group")
public void consumeOdd(Customer customer) {
System.out.println("Consumed odd customer with ID: " + customer.getCustomerId());
// Odd müşteri verisini işleyin
}
}
Bu kod parçacığı, "evenTopic" ve "oddTopic" adlı iki farklı topic'ten müşteri nesnelerini tüketir. Tek ve çift müşteri ID'lerine sahip müşteriler, farklı metodlar tarafından tüketilir.
Notlar
Her bir KafkaListener metodunun farklı bir groupId'ye sahip olduğuna dikkat edin. Bu, her metodun kendi tüketici grubunda çalışmasını sağlar.
Tek ve çift müşteri nesnelerini ayrı ayrı işlemek istediğiniz kodları, uygun metodlara ekleyin.
Tüketici (consumer) tarafında kullanılan Customer sınıfının, üretici (producer) tarafında kullanılanla aynı olduğundan emin olun.
Bu yapılandırma, tek ve çift müşterileri ayrı ayrı tüketmek için gereken her şeyi sağlar. Uygulamanızın geri kalan kısmında, bu tüketilen verileri nasıl işlemek istediğinize bağlı olarak özelleştirmeler yapabilirsiniz.
Türk Ninja IT Dünyası'ndan haberler, röportajlar, makaleler, eğitimler ve video içerikleri sunar.
Hiç yorum yok
Yorum Gönder