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【Wikimediaデータプロセシング】Kafkaを実際に適用する- Springboot3 第14回

ソンさん

はじめに

こんにちは、今日は前回のKafkaの勉強に続き、Wikimediaのデータ処理をするのに実際に適用してみます。Wikimediaには大量のデータがリアルタイムで素早く流通するので、Kafkaを活用することはとても良い勉強になると思います。

https://stream.wikimedia.org/v2/ui/#
リアルタイム情報が素早く流通する。
ProducerとConsumer、二つのサービスで実装します。


実装過程

1.プロジェクト生成

Spring InitializrでProducerプロジェクト生成
KafkaとLombokの依存性を追加します。


このプロジェクトをマルチモジュールにするために必要な変更を行おします。

このプロジェクトを親プロジェクトにする必要があります。
自分のプロジェクトでマルチモジュールを作成するときは、
必ずパッケージングを親プロジェクトのpomとして提供します。
この親プロジェクトの中にサブ・モジュールを作成する。
 Maven Archetypeをクリックし、
NameとArchetypeを設定して、
モジュール生成します。
親プロジェクトのpomにProducerのモジュールが生成された。
ディレクトリを掘り下げて、
このモジュールをSpring Bootプロジェクトとして作ってみよう。
@SpringBootApplication
public class SpringBootProducerApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootProducerApplication.class);
    }
}
clean installでプロジェクトのセットアップを検証します。
うまくいきました！
wikimediaモジュールをjarファイルとして
kafkaに与えます。
同じ作業をもう一回繰り返す。


2.Producerの設定とTopicの作成

Producerのapplication.propertiesに以下の設定をします。
Kafkaブローカーへの接続情報を指定します。
メッセージのキーを変換するシリアライザのクラスを指定。
メッセージの値を変換するシリアライザのクラスを指定。
spring.kafka.producer.bootstrap-servers: localhost:9092
spring.kafka.producer.key-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
spring.kafka.producer.value-serializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer
KafkaTopicConfigクラスを作成します。
Kafkaブローカーに「wikimedia_recentchange」という名前の Topicが存在することを確認し、存在しない場合は新しく作成することです。
@Configuration
public class KafkaTopicConfig {

    @Bean
    public NewTopic topic() {
        return TopicBuilder.name("wikimedia_recentchange")
                .build();
    }
}


3.  Producerの実装と実行

実装

WikimediaChangeProducerクラス作成。
このクラスはKafkaにメッセージを送信する役割をします。
@Service
public class WikimediaChangesProducer {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WikimediaChangesProducer.class);

    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public WikimediaChangesProducer(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public void sendMessage() {

        String topic = "wikimedia_recentchange";

        // to read real time stream data from wikimedia, we use event source

        
    }


3つのライブラリを追加していきましょう。

https://mvnrepository.com/artifact/com.launchdarkly/okhttp-eventsource/3.0.0

okhttp-eventsourceはServer-Sent Events (SSE) をサポートするためのものです。サーバーからクライアントに向けてイベントを推進的に送信するための単純なプロトコルです。


https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-core/2.14.2

Jackson Coreは、JSONデータをJavaオブジェクトに変換するためのパーサー（デシリアライザ）と、逆にJavaオブジェクトをJSONデータに変換するための生成器（シリアライザ）を提供します。


https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-databind/2.14.2

    <dependencies>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.launchdarkly/okhttp-eventsource -->
        <dependency>
            <groupId>com.launchdarkly</groupId>
            <artifactId>okhttp-eventsource</artifactId>
            <version>3.0.0</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-core -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-core</artifactId>
            <version>2.14.2</version>
        </dependency>
        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.fasterxml.jackson.core/jackson-databind -->
        <dependency>
            <groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId>
            <artifactId>jackson-databind</artifactId>
            <version>2.14.2</version>
        </dependency>

    </dependencies>

Jackson Databindは、JavaオブジェクトとJSONデータとの間でのデータの結びつけます。JavaオブジェクトをJSONデータに変換するシリアライザ（Serialization）と、逆にJSONデータをJavaオブジェクトに変換するデシリアライザ（Deserialization）を提供します。


メソッドの実装
Wikimediaに新しいイベントが発生するたびに、このon messageメソッドが起動され、そのイベントを読み込む。
これは基本的に、Wikimediaで新しいイベントが発生するたびにトリガーされます。ハンドラ内で、そのイベントをTopicに送信するコードを作成します。
WikimediaChangesProducerに戻って、
下記のコードを完成します。
@Service
public class WikimediaChangesProducer {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WikimediaChangesProducer.class);

    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public WikimediaChangesProducer(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public void sendMessage() throws InterruptedException {

        String topic = "wikimedia_recentchange";

        // to read real time stream data from wikimedia, we use event source
        EventHandler eventHandler = new WikimediaChangesHandler(kafkaTemplate, topic);
        String url = "https://stream.wikimedia.org/v2/stream/recentchange";
        EventSource.Builder builder = new EventSource.Builder(eventHandler, URI.create(url));
        EventSource eventSource = builder.build();
        eventSource.start();

        TimeUnit.MINUTES.sleep(10);
    }

}

sendMessageメソッド

  • sendMessageメソッドは、指定されたKafkaトピックにWikimediaのリアルタイムストリームデータを送信します。

  • EventHandlerというインターフェースを実装したクラス WikimediaChangesHandler を使用して、Wikimediaの変更データを処理するためのイベントハンドラを作成します。

  • EventSourceを使用して、Wikimediaのストリームエンドポイントからのリアルタイムイベントを購読します。これにより、Wikimediaからの変更データを受信できます。

  • TimeUnit.MINUTES.sleep(10)により、プログラムが10分間スリープすることで、イベントソースが10分間起動し続け、データを受信できるようになります。


実行

CommandLineRunnerの実装
CommandLineRunner インターフェースを実装しています。
runメソッド内では、WikimediaChangesProducerを注入し、sendMessageメソッドを呼び出しています。
これにより、WikimediaChangesProducerがKafkaにメッセージを送信する処理が実行されます。
@SpringBootApplication
public class SpringBootProducerApplication implements CommandLineRunner {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SpringBootProducerApplication.class);
    }

    @Autowired
    private WikimediaChangesProducer wikimediaChangesProducer;
    @Override
    public void run(String... args) throws Exception {
        wikimediaChangesProducer.sendMessage();
    }
}


.\bin\windows\zookeeper-server-start.bat .\config\zookeeper.properties
Zookeeperの実行
.\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
Kafkaブロッカーの実行
.\bin\windows\kafka-console-consumer.bat --topic wikimedia_recentchange --from-beginning --bootstrap-server localhost:9092
トピック名をwikimedia_recentchangeに変更した後、
コンシューマーはイベントを読み込む
Consumerが驚異的な速度でストリームデータを読み込む。
IDEでもプロデューサーがウィキメディアからリアルタイムストリームデータを高速で読み込んでいる最中。


4. Consumerプロジェクト・設定・クラスの実装

Consumerデータベースモジュールの作成
コンシューマーのpomにPackaging jarを設定
スプリングブートアプリケーション化します。
 Maven→clean install
コンシューマー設定を以下のコードで完了します。
spring.kafka.consumer.bootsrap-servers: localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id: myGroup
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset: earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

  1. spring.kafka.consumer.group-id: myGroup

    • コンシューマーグループのIDを指定します。同じグループIDを持つコンシューマーは、同じトピックの異なるパーティションを分担して処理します。この設定により、メッセージがどのコンシューマーに届くかが制御されます。

  2. spring.kafka.consumer.auto-offset-reset: earliest

    • コンシューマーグループが初めてトピックに参加するときや、オフセットが失われた場合に、どのオフセットからメッセージを読み始めるかを指定します。earliestは最も古い利用可能なメッセージから読み始めることを示します。

 KafkaDatabaseConsumerクラスを作成します。
@Service
public class KafkaDatabaseConsumer {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaDatabaseConsumer.class);

    @KafkaListener(
            topics = "wikimedia_recentchange",
            groupId = "myGroup"
    )
    public void consume(String eventMessage){

        LOGGER.info(String.format("Message received -> %s", eventMessage));

    }
}

@KafkaListener アノテーション:

  • @KafkaListenerアノテーションは、メソッドがKafkaトピックからメッセージをリッスンすることを示します。

  • topics属性によって、リッスンするKafkaトピックの名前が指定されています。この例では "wikimedia_recentchange" というトピックを指定しています。

  • groupId属性によって、このコンシューマーが所属するコンシューマーグループのIDが指定されています。この例では "myGroup" というグループIDを使用しています。

consumeメソッド

  • consumeメソッドは、Kafkaトピックから受信したメッセージを処理するためのメソッドです。


プロデューサーとコンシューマーを同時にオンにすると、
プロデューサーにはイベントデータに関する情報が、
コンシューマーにはMessage receivedに関するデータが
素早く出力されます。


5. MySQLの設定と格納

mysqlワークベンチを実行し、
create database wikimediaと入力すると、
スキーマにwikimediaが生成されました。
SpringDataJPAとMySQLDriver依存性を追加します。
<dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
      <groupId>com.mysql</groupId>
      <artifactId>mysql-connector-j</artifactId>
      <scope>runtime</scope>
    </dependency>
依存性をコンシューマーのpomに貼り付けます。
コンシューマーのapplication.propertiesにmysqlの設定。
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/wikimedia
spring.datasource..username=root
spring.datasource.password=1234

spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update

spring.jpa.properties.hibernate.show_sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.use_sql_comments=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true
WikimediaDataのエンティティの作成。
@Lobは、RDBのテーブルに、
単独で巨大なサイズになるデータを格納する構造です。
@Entity
@Table(name = "wikimedia_recentchange")
@Getter
@Setter
public class WikimediaData {

    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;

    @Lob
    private String wikiEventData;

}

エンティティを上記のように作成します。

WikimediaDataRepositoryの作成。
public interface WikimediaDataRepository extends JpaRepository<WikimediaData, Long> {
    
}
KafkaDatabaseConsumerにデータベースに格納するコード作成。
このスプリング・ビンにはパラメータ化されたコンストラクタが1つしかないので、アノテーションを追加する必要はありません。
@Service
public class KafkaDatabaseConsumer {

    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(KafkaDatabaseConsumer.class);

    private WikimediaDataRepository dataRepository;

    public KafkaDatabaseConsumer(WikimediaDataRepository dataRepository) {
        this.dataRepository = dataRepository;
    }

    @KafkaListener(
            topics = "wikimedia_recentchange",
            groupId = "myGroup"
    )
    public void consume(String eventMessage){

        LOGGER.info(String.format("Message received -> %s", eventMessage));

        WikimediaData wikimediaData = new WikimediaData();
        wikimediaData.setWikiEventData(eventMessage);

        dataRepository.save(wikimediaData);
    }
}
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/wikimedia
spring.datasource..username=root
spring.datasource.password=1234

データがDBに格納されなって、ずっと悩んでいたのですが、フィールドのタイプが変わらなかったのが原因でした。 そうなった最終的な原因が何なのか探り続けて、最終的にタイプミスを発見しました。犯人はapplication.propertiesの"spring.datasource..username"=>点が2回入っていた。 datasource.usernameに修正しました。忍耐力をテストするサプライズバグでした。

spring.kafka.consumer.bootstrap-servers: localhost:9092
spring.kafka.consumer.group-id: myGroup
spring.kafka.consumer.auto-offset-reset: earliest
spring.kafka.consumer.key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
spring.kafka.consumer.value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/wikimedia
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=1234


spring.jpa.properties.hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQL8Dialect
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=create-drop

spring.jpa.properties.hibernate.show_sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.use_sql_comments=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true


今まで設定ファイルで修正すべき部分は3つあります。
1.bootstarpの誤字をbootstrapに修正する
2. ..userを.userに修正する
3.updateをcreate-dropに修正する

アプリケーションの実行時にカラムサイズが適用されない理由は、Spring Bootがspring.jpa.hibernate.ddl-auto属性をupdateに設定したためです。 この属性は、アプリケーションの起動時、Spring Bootが既存のテーブルを変更しないように指定します。カラムサイズを適用するには、spring.jpa.hibernate.ddl-auto属性をcreateまたはcreate-dropに設定する必要があります。 この属性は、アプリケーションの起動時、Spring Bootが既存のテーブルを削除して再作成するように指定します。


成功、ものすごいスピードでデータが入ります。
DBにも無事格納されています。


6. リファクタリング:  TopicNameの外部化/ハードコーディングの削除

spring.kafka.topic.name=wikimedia_recentchange
@Value アノテーションで活用します。
ProducerのKafkaTopicConfigを修正します。
@Configuration
public class KafkaTopicConfig {

    @Value("${spring.kafka.topic.name}")
    private String topicName;

    @Bean
    public NewTopic topic() {
        return TopicBuilder.name(topicName)
                .build();
    }
}
ProducerのWikimediaChangeProducerを修正します。
@Service
public class WikimediaChangesProducer {

    @Value("${spring.kafka.topic.name}")
    private String topicName;
    private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(WikimediaChangesProducer.class);

    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public WikimediaChangesProducer(KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate) {
        this.kafkaTemplate = kafkaTemplate;
    }

    public void sendMessage() throws InterruptedException {

        String topic = topicName;

        // to read real time stream data from wikimedia, we use event source
        EventHandler eventHandler = new WikimediaChangesHandler(kafkaTemplate, topic);
        String url = "https://stream.wikimedia.org/v2/stream/recentchange";
        EventSource.Builder builder = new EventSource.Builder(eventHandler, URI.create(url));
        EventSource eventSource = builder.build();
        eventSource.start();

        TimeUnit.MINUTES.sleep(10);
    }

}


Consumerのapplication.propertiesにspring.kafka.topic.name=wikimedia_recentchangeを入力します。
 spring.kafka.consumer.group-idもつかわれます。
 ConsumerのKafkaDatabaseConsumerのアノテーション部分を
修正しました！
今日の勉強もコツコツコミット・プシュしました。


最後に

今日はKafkaを使ってproducerサービスとconsumerサービス、二つのマイクロサービスでWikimediaストリームデータをmysqlデータベースに格納するプロジェクトをやってみました。


実際に流通されるデータを使ってみると、実感が湧きますね。 このようにKafkaは大量のデータを処理するのに特化したプラットフォームであることがはっきり分かりました！次回はEvent Drivenという観点でKafkaを勉強してみたいと思います。


エンジニアファーストの会社 株式会社CRE-CO
ソンさん


【参考】

  • [Udemy] Building Microservices with Spring Boot & Spring Cloud

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