spring启动过程中动态从数据库中加载KafkaListener方式

Canal数据库增量日志解析:从原理到生产环境部署与调优 在数据驱动的现代架构中,数据库变更数据捕获(CDC)是实现实时数据同步、缓存更新和搜索索引构建的核心技术。其原理是通过解析数据库的二进制日志(binlog),将数据变更事件转化为可被下游系统消费的消息流。这项技术的核心价值在于实现了业务逻辑与数据同步的解耦,无需侵入业务代码即可实现低延迟、高一致性的数据流动。在实时数仓、微服务数据分发等应用场景中,CDC技术至关重要。本文聚焦于阿里巴巴开源的Canal,它通过模拟MySQL从库协议实时拉取并解析binlog,扮演了数据库变更事件的“翻译官”和“搬运工”角色。 阅读详情

背景

因为我们的业务场景是需要不断接入kafka消费的,为了避免不改动代码,做到灵活配置的目的,将topic存储到数据库中,启动过程中加载这些topic,所以启动过程中需要采用字节码生成class,然后class在实例化一个对象,返回给spring,交给spring管理。

KafkaListenerAnnotationBeanPostProcessor实现了BeanPostProcessor接口,并重写了postProcessAfterInitialization接口,当我们的bean交给sparing管理的时候,就会命中这个接口,进行@KafkaListener 注解解析,并启动监听topic

三个字节码工具

  1. asm 易用性不高

  2. javassist,javassit不支持泛型,

  3. bytebuddy 我们采用这个,因为@KafkaListener注解的方法需要接受一个泛型的参数,

    public void test(List<ConsumerRecord<String, String>> records, Acknowledgment ack) {
           doSome()
    }

bytebuddy 泛型文档

butebuddy泛型操作文档连接https://www.jianshu.com/p/628b7128904a https://www.jianshu.com/p/89050a744178

bytebuddy返回值 https://blog.youkuaiyun.com/CaptHua/article/details/123195024

添加注解 https://www.jianshu.com/p/e07d1f84b8d7

Bytebuddy代码实操

@Configuration
public class BinlogKafkaConsumerConfig { 
    // 这里定义一些常量,关于类名,方法名
    public final static String GEN_CLASS_NAME = "com.consumer.BinlogByGenCodeConsumer";
    public final static String METHOD_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP = "getIdKeyDataReqVOMap";
    public final static String SUPER_METHOD_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP = "getIdKeyDataReqVOMapByBinlog";
    public final static String SUPER_METHOD_RECEIVE_COMMON_MSG_BY_GEN_CODE = "receiveCommonMsgByGenCode";
    public final static String METHOD_FORMAT_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP = "receiveMsgByGenCode%s";


    @Bean
    public Object binlogKafkaConsumerGenObj() {
        //启动随系统注册数据源
        try {
            return doRun();
        } catch (Exception e) {
            AssertUtils.throwError(e.getMessage());
        }
    }

    public BaseDataConsumer doRun() throws Exception {
        // 查出数据库中维护的topic信息
        List<Topic> list= dao.list();
        if (CollectionUtils.isEmpty(list)) {
            return null;
        }
        // 这里我们生成一个泛型的参数
        TypeDescription.Generic listConsumerRecordGeneric = TypeDescription.Generic.Builder
                .parameterizedType(TypeDescription.ForLoadedType.of(List.class), TypeDescription.Generic.Builder
                        .parameterizedType(ConsumerRecord.class, String.class, String.class).build()).build();
        // 继承一个父类,用于将本类 的方法转调父类                        
        DynamicType.Builder<BaseDataConsumer> definition = new ByteBuddy()
                .subclass(BaseConsumer.class)
                .name(GEN_CLASS_NAME)
                // 定义一个方法,当调用这个方法时转调父类方法
                .method(named(METHOD_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP))
                .intercept(MethodCall.invoke(named(SUPER_METHOD_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP)).withArgument(0, 1));
        int i = 0;
        for (Topic topic: list) {
            // 循环定义一个方法名字,拼接i来实现不同方法名
            String methodName = String.format(METHOD_FORMAT_GET_ID_KEY_DATA_REQ_VO_MAP, topic.getId() + i);
            //    定义方法是无返回值的,并且是public公共的
            definition = definition.defineMethod(methodName, void.class, Modifier.PUBLIC)
                    //    声明参数,一个是我们定义的泛型,批量接收消息内容的,一个是kafka需要ack的对象
                    .withParameters(listConsumerRecordGeneric, TypeDescription.ForLoadedType.of(Acknowledgment.class))
                    // 转调 父类方法,因为@KafkaListener的方法固定两个入参都是kafka给我们的,我们转调父类方法需要三个参数
                    // 前两个和本方法参数一致,我们直接通过索引 0 和 1 直接传给父类,第三个需要传递一个固定值,我们声明一个常量传递过去
                    .intercept(MethodCall.invoke(named(SUPER_METHOD_RECEIVE_COMMON_MSG_BY_GEN_CODE)).with(
                            new MethodCall.ArgumentLoader.ForMethodParameter.Factory(0),
                            new MethodCall.ArgumentLoader.ForMethodParameter.Factory(1),
                            new MethodCall.ArgumentLoader.ForStackManipulation(systemIdConstantValue.toStackManipulation(), systemIdConstantValue.getTypeDescription()))
                    )
                    // 这里我们定义注解,注解类通过方法getKafkaListenerParam获取
                    .visit(new MemberAttributeExtension.ForMethod()
                            .annotateMethod(getKafkaListenerParam(fcpTopicConfigInfo))
                            .on(named(methodName)));
            i++;
        }
        //
        try (DynamicType.Unloaded<BaseDataConsumer> make = definition.make()) {
            DynamicType.Loaded<BaseDataConsumer> load = make.load(getClass().getClassLoader());
            if (SystemUtils.isWindows() && StrUtil.isNotBlank(gitLabConfig.getByteBuddyGenPath())) {
                // 保存到当前目录
                File file = new File(gitLabConfig.getByteBuddyGenPath());
                // 通过dynamicType 将字节码保存到文件
                load.saveIn(file);
            }
            BaseDataConsumer baseDataConsumer = load.getLoaded().getDeclaredConstructor().newInstance();
            log.info("加载topic完毕,本次共加载size:{}", fcpTopicConfigInfoList.size());
            return baseDataConsumer;
        }
    }

    public AnnotationDescription getKafkaListenerParam(FcpTopicConfigInfo fcpTopicConfigInfo) {
        String binlogId = fcpTopicConfigInfo.getBinlogId();
        String topics = fcpTopicConfigInfo.getTopics();
        String groupId = fcpTopicConfigInfo.getGroupId();
        AssertUtils.isTrue(Objects.nonNull(fcpTopicConfigInfo.getAutoStartup()), "autoStartup 不能为空");
        boolean autoStartup = BooleanUtil.toBoolean(fcpTopicConfigInfo.getAutoStartup().toString());
        int concurrency = fcpTopicConfigInfo.getPartitionNum() / gitLabConfig.getMachineNum();
        if (concurrency < 1) {
            concurrency = 1;
        }
        String colonyName = fcpTopicConfigInfo.getColonyName();
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(binlogId), "binlogId 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(topics), "topics 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(groupId), "groupId 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(colonyName), "colonyName 不能为空");
        log.info("kafka配置topic:{},concurrency:{},binlogId:{},colonyName:{}", fcpTopicConfigInfo.getTopics(), concurrency, binlogId, colonyName);
        return AnnotationDescription
                .Builder.ofType(KafkaListener.class)
                .define("id", binlogId)
                .defineArray("topics", topics.split(","))
                .define("groupId", groupId)
                .define("concurrency", String.valueOf(concurrency))
                .define("autoStartup", String.valueOf(autoStartup))
                .define("containerFactory", colonyName + "KafkaListenerContainerFactory")
                .build();
    }
}

Javassist

目前的缺陷就是方法参数不能是泛型,导致kafka接受消息,List<comsuer<String,String>>报错

@Configuration
public class BinlogKafkaConsumerConfig {

    // 获取类池:生成class的
    static ClassPool pool = ClassPool.getDefault();
    // 制造类(需要告诉javassist类名)
    static CtClass ctClass;


    @Autowired
    private FcpTopicConfigInfoDao fcpTopicConfigInfoDao;

    static {
        try {
            pool.importPackage("com.common.enums.SyncTypeEnum");
            ctClass = pool.get("com.consumer.BinlogByGenCodeConsumer");
        } catch (Exception e) {
            log.warn("获取类失败", e);
        }
    }

    @Bean
    public Object binlogKafkaConsumerGenObj() {
        //启动随系统注册数据源
        log.info("开始加载表中所有配置信息");
        //try {
        //    doRun();
        //    Class<?> aClass = ctClass.toClass();
        //    return aClass.newInstance();
        //} catch (Exception e) {
        //    log.warn("加载表中所有配置信息,报错", e);
        //    AssertUtils.throwError(e.getMessage());
        //}
        return new Object();
    }

    public void doRun() throws Exception {
        List<FcpTopicConfigInfo> fcpTopicConfigInfoList = fcpTopicConfigInfoDao.listAllValidTopicConfigInfo();
        if (CollectionUtils.isEmpty(fcpTopicConfigInfoList)) {
            log.info("没有要加载的配置信息,return");
            return;
        }
        log.info("开始加载topic,本次共需加载size:{}", fcpTopicConfigInfoList.size());
        for (FcpTopicConfigInfo fcpTopicConfigInfo : fcpTopicConfigInfoList) {
            log.info("开始加载topic,fcpTopicConfigInfo:{}", fcpTopicConfigInfo);
            generateAddMethod(fcpTopicConfigInfo.getBinlogId(),
                    fcpTopicConfigInfo.getTopic(),
                    fcpTopicConfigInfo.getGroupId(),
                    fcpTopicConfigInfo.getConcurrency(),
                    BooleanUtil.toBoolean(fcpTopicConfigInfo.getAutoStartup().toString()),
                    fcpTopicConfigInfo.getColonyName());
        }
        log.info("加载topic完毕,本次共加载size:{}", fcpTopicConfigInfoList.size());
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        generateAddMethod("id1", "1", "1", 1, false, "1");
    }

    public static void generateAddMethod(
            String binlogId,
            String topics,
            String groupId,
            Integer concurrency,
            Boolean autoStartup,
            String colonyName
    ) throws Exception {
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(binlogId), "binlogId 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(topics), "topics 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(groupId), "groupId 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(Objects.nonNull(concurrency), "concurrency 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(Objects.nonNull(autoStartup), "autoStartup 不能为空");
        AssertUtils.isTrue(StrUtil.isNotBlank(colonyName), "colonyName 不能为空");

        String methodName = "receive";
        CtMethod declaredMethod = ctClass.getDeclaredMethod(methodName);
        ConstPool cp = declaredMethod.getMethodInfo().getConstPool();
        ClassMap classMap = new ClassMap();
        CtMethod copy = CtNewMethod.copy(declaredMethod, ctClass, classMap);
        copy.setName(methodName + binlogId);

        String body = "{" +
                "        log.info(\"========== BinlogDataConsumer ==========拉取数: {}\", String.valueOf($1.size()));" +
                "        long start = System.currentTimeMillis();" +
                "        this.dealKafkaData($1, SyncTypeEnum.BINLOG.getCode(), String.valueOf(\"" + binlogId + "\"));" +
                "        $2.acknowledge();" +
                "        long costTime = System.currentTimeMillis() - start;" +
                "        log.info(\"消费时间: {} ms, 平均每笔耗时: {} ms\", String.valueOf(costTime), String.valueOf(costTime / $1.size()));   " +
                "  }";
        copy.setBody(body);
        MethodInfo methodInfo = copy.getMethodInfo();
        // 方法添加注解
        AnnotationsAttribute methodAnnotationsAttribute = new AnnotationsAttribute(cp, AnnotationsAttribute.visibleTag);
        Annotation methodAnnotation = new Annotation("org/springframework/kafka/annotation/KafkaListener", cp);
        methodAnnotation.addMemberValue("id", new StringMemberValue(binlogId, cp));
        methodAnnotation.addMemberValue("topics", getTopicArrayMemberValue(topics, cp));
        methodAnnotation.addMemberValue("groupId", new StringMemberValue(groupId, cp));
        methodAnnotation.addMemberValue("concurrency", new StringMemberValue(concurrency.toString(), cp));
        methodAnnotation.addMemberValue("autoStartup", new StringMemberValue(autoStartup.toString(), cp));
        methodAnnotation.addMemberValue("containerFactory", new StringMemberValue(colonyName + "KafkaListenerContainerFactory", cp));
        methodAnnotationsAttribute.addAnnotation(methodAnnotation);
        methodInfo.addAttribute(methodAnnotationsAttribute);
        // 将方法添加到类中
        ctClass.addMethod(copy);
        ctClass.writeFile("D:\\GitProject\\devops\\consumer\\src\\main\\java\\com\\consumer\\runner");
    }

    private static ArrayMemberValue getTopicArrayMemberValue(String topics, ConstPool cp) {
        ArrayMemberValue arrayMemberValue = new ArrayMemberValue(cp);
        String[] topicArray = topics.split(",");
        MemberValue[] memberValue = new MemberValue[topicArray.length];
        for (int i = 0; i < topicArray.length; i++) {
            memberValue[i] = new StringMemberValue(topicArray[i], cp);
        }
        arrayMemberValue.setValue(memberValue);
        return arrayMemberValue;
    }
}

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lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Spring Boot实战:构建高并发事件追踪服务的工程精英主义实践

在软件工程领域,模块化设计与高内聚低耦合是构建可维护系统的核心原则。其原理在于通过清晰的分层和职责分离,降低系统复杂度,提升代码复用性。这一理念的技术价值在于能够显著提高开发效率、降低维护成本,并增强系统的可扩展性。在微服务架构和数据处理场景中,这些原则尤为重要,例如在处理高并发用户行为数据时,需要结合事件驱动架构和异步处理机制。本文以构建用户活动事件追踪与分析服务为例,深入探讨了如何运用Spring Boot框架、Kafka消息队列和JPA等技术,实现从事件上报、异步处理到数据持久化的完整解决方案,并分享

weixin_34252090的博客 311

Testcontainers实战:Java集成测试中MySQL/Redis/Kafka自动化环境搭建

在Java后端开发中,集成测试是验证系统各模块协同工作的关键环节,其核心挑战在于如何构建稳定、一致且隔离的外部依赖环境。传统方案如内存数据库、Mock服务或共享测试环境,往往在环境一致性、测试真实性和隔离性上存在不足。Docker容器化技术通过提供轻量级、可移植的运行时环境,为这一难题提供了理想的解决方案。基于Docker的Testcontainers库,将容器化理念无缝集成到测试生命周期中,实现了测试所需数据库(如MySQL)、缓存(如Redis)和消息队列(如Kafka)等中间件的按需创建与自动销毁。这

weixin_33747129的博客 332

Spring Boot集成Kafka实战:从核心配置到生产环境调优

消息队列作为分布式系统解耦与异步通信的核心组件,通过生产者-消费者模型实现服务间可靠的消息传递。其核心原理在于解耦、削峰填谷与异步处理,技术价值体现在提升系统可扩展性、可靠性与吞吐量。在实时数据处理、日志收集、事件驱动架构等应用场景中,Apache Kafka凭借其高吞吐、低延迟与分布式持久化特性成为主流选择。本文聚焦于Spring Boot框架下Kafka的工程实践,深入解析生产者与消费者的关键配置,如acks、retries、batch.size等参数对消息可靠性与性能的影响,并探讨手动提交偏移量、错误

weixin_34221112的博客 588

Spring-Kafka可靠批量消费:配置、代码与避坑指南

在消息队列系统中,批量消费是提升吞吐量的关键技术,其核心原理是通过单次拉取多条消息来减少I/O开销和网络往返。Kafka消费者通过max.poll.records等参数控制批量拉取,而偏移量提交机制则决定了消息传递的可靠性语义。Spring-Kafka框架在此基础上提供了AckMode等高级抽象,让开发者能更便捷地在性能与可靠性间取得平衡。在实际工程中,手动提交模式结合事务同步管理器,可确保数据库操作成功后再提交偏移量,有效避免数据丢失。本文聚焦于Spring-Kafka的批量消费场景,深入解析max.po

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MySQL实时数据监听实战:基于Binlog与Debezium构建事件驱动架构

在数据驱动的现代应用中,实时数据处理已成为核心需求。其原理是通过捕获数据源的连续变更,将传统的批量轮询模式转变为事件驱动的流式处理。这项技术的核心价值在于实现业务响应的毫秒级延迟,支撑实时分析、风控和个性化推荐等场景。作为实现实时数据同步的关键技术,变更数据捕获(CDC)通过解析数据库日志或利用触发器,将数据变动转化为事件流。本文聚焦于MySQL Binlog解析这一主流方案,结合Debezium工具链,详细演示如何构建高可靠的实时数据管道,并深入探讨其在缓存更新、搜索索引等典型应用场景中的工程实践与避坑指

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