21、Flink实战：Flink读取Kafka数据写入到RabbitMQ-程序员快看-教程，程序员编程资料站

前提准备

安装RabbitMQ

这里我直接用 docker 命令安装吧，先把 docker 在 mac 上启动起来。

在命令行中执行下面的命令：

docker run -d  -p 15672:15672  -p  5672:5672  -e RABBITMQ_DEFAULT_USER=admin -e RABBITMQ_DEFAULT_PASS=admin --name rabbitmq rabbitmq:3-management

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登录用户名和密码分别是：admin / admin ，登录进去是这个样子就代表安装成功了：

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依赖

pom.xml 中添加 Flink connector rabbitmq 的依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-rabbitmq_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

生产者

这里我们依旧自己写一个工具类一直的往 RabbitMQ 中的某个 queue 中发数据，然后由 Flink 去消费这些数据。

注意按照我的步骤来一步步操作，否则可能会出现一些错误！

RabbitMQProducerUtil.java

import com.rabbitmq.client.Channel;
import com.rabbitmq.client.Connection;
import com.rabbitmq.client.ConnectionFactory;

public class RabbitMQProducerUtil {
    public final static String QUEUE_NAME = "zhisheng";

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //创建连接工厂
        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();

        //设置RabbitMQ相关信息
        factory.setHost("localhost");
        factory.setUsername("admin");
        factory.setPassword("admin");
        factory.setPort(5672);

        //创建一个新的连接
        Connection connection = factory.newConnection();

        //创建一个通道
        Channel channel = connection.createChannel();

        // 声明一个队列
//        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

        //发送消息到队列中
        String message = "Hello zhisheng";

        //我们这里演示发送一千条数据
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, (message + i).getBytes("UTF-8"));
            System.out.println("Producer Send +'" + message + i);
        }

        //关闭通道和连接
        channel.close();
        connection.close();
    }
}

Flink 主程序

import com.zhisheng.common.utils.ExecutionEnvUtil;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.connectors.rabbitmq.RMQSource;
import org.apache.flink.streaming.connectors.rabbitmq.common.RMQConnectionConfig;

/**
 * 从 rabbitmq 读取数据
 */
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        ParameterTool parameterTool = ExecutionEnvUtil.PARAMETER_TOOL;

        //这些配置建议可以放在配置文件中，然后通过 parameterTool 来获取对应的参数值
        final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig
                .Builder().setHost("localhost").setVirtualHost("/")
                .setPort(5672).setUserName("admin").setPassword("admin")
                .build();

        DataStreamSource<String> zhisheng = env.addSource(new RMQSource<>(connectionConfig,
                "zhisheng",
                true,
                new SimpleStringSchema()))
                .setParallelism(1);
        zhisheng.print();

        //如果想保证 exactly-once 或 at-least-once 需要把 checkpoint 开启
//        env.enableCheckpointing(10000);
        env.execute("flink learning connectors rabbitmq");
    }
}

运行RabbitMQProducerUtil 类，再运行 Main 类！

注意*️：

1、 RMQConnectionConfig中设置的用户名和密码要设置成admin/admin，如果你换成是guest/guest，其实是在RabbitMQ里面是没有这个用户名和密码的，所以就会报这个错误：；

nested exception is com.rabbitmq.client.AuthenticationFailureException: ACCESS_REFUSED - Login was refused using authentication mechanism PLAIN. For details see the broker logfile.

不出意外的话应该你运行 RabbitMQProducerUtil 类后，立马两个运行的结果都会出来，速度还是很快的。

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2、如果你在RabbitMQProducerUtil工具类中把注释的那行代码打开的话：；

// 声明一个队列
// channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);

就会出现这种错误：

Caused by: com.rabbitmq.client.ShutdownSignalException: channel error; protocol method: #method<channel.close>(reply-code=406, reply-text=PRECONDITION_FAILED - inequivalent arg 'durable' for queue 'zhisheng' in vhost '/': received 'true' but current is 'false', class-id=50, method-id=10)

这是因为你打开那个注释的话，一旦你运行了该类就会创建一个叫做 zhisheng 的 Queue，当你再运行 Main 类中的时候，它又会创建这样一个叫 zhisheng 的 Queue，然后因为已经有同名的 Queue 了，所以就有了冲突，解决方法就是把那行代码注释就好了。

3、该connector（连接器）中提供了RMQSource类去消费RabbitMQqueue中的消息和确认checkpoints上的消息，它提供了三种不一样的保证：；

Exactly-once(只消费一次): 前提条件有，1 是要开启 checkpoint，因为只有在 checkpoint 完成后，才会返回确认消息给 RabbitMQ（这时，消息才会在 RabbitMQ 队列中删除)；2 是要使用 Correlation ID，在将消息发往 RabbitMQ 时，必须在消息属性中设置 Correlation ID。数据源根据 Correlation ID 把从 checkpoint 恢复的数据进行去重；3 是数据源不能并行，这种限制主要是由于 RabbitMQ 将消息从单个队列分派给多个消费者。
At-least-once(至少消费一次): 开启了 checkpoint，但未使用相 Correlation ID 或数据源是并行的时候，那么就只能保证数据至少消费一次了
No guarantees(无法保证): Flink 接收到数据就返回确认消息给 RabbitMQ

Sink 数据到 RabbitMQ

RabbitMQ 除了可以作为数据源，也可以当作下游，Flink 消费数据做了一些处理之后也能把数据发往 RabbitMQ，下面演示下 Flink 消费 Kafka 数据后写入到 RabbitMQ。

public class Main1 {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        final ParameterTool parameterTool = ExecutionEnvUtil.createParameterTool(args);
        StreamExecutionEnvironment env = ExecutionEnvUtil.prepare(parameterTool);
        DataStreamSource<Metrics> data = KafkaConfigUtil.buildSource(env);

        final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig
                .Builder().setHost("localhost").setVirtualHost("/")
                .setPort(5672).setUserName("admin").setPassword("admin")
                .build();

        //注意，换一个新的 queue，否则也会报错
        data.addSink(new RMQSink<>(connectionConfig, "zhisheng001", new MetricSchema()));
        env.execute("flink learning connectors rabbitmq");
    }
}

是不是很简单？但是需要注意的是，要换一个之前不存在的 queue，否则是会报错的。

不出意外的话，你可以看到 RabbitMQ 的监控页面会出现新的一个 queue 出来，如下图：

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