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Flink 的 RabbitMQ 连接器依赖了 “RabbitMQ AMQP Java Client”,它基于三种协议下发行:Mozilla Public License 1.1 (“MPL”)、GNU General Public License version 2 (“GPL”) 和 Apache License version 2 (“ASL”)。

Flink 自身既没有复用 “RabbitMQ AMQP Java Client” 的代码,也没有将 “RabbitMQ AMQP Java Client” 打二进制包。

如果用户发布的内容是基于 Flink 的 RabbitMQ 连接器的(进而重新发布了 “RabbitMQ AMQP Java Client” ),那么一定要注意这可能会受到 Mozilla Public License 1.1 (“MPL”)、GNU General Public License version 2 (“GPL”)、Apache License version 2 (“ASL”) 协议的限制.

RabbitMQ 连接器

这个连接器可以访问 RabbitMQ 的数据流。使用这个连接器,需要在工程里添加下面的依赖:

  • 开启 checkpointing : 开启 checkpointing 之后,消息在 checkpoints 完成之后才会被确认(然后从 RabbitMQ 队列中删除).
  • 使用关联标识(Correlation ids) : 关联标识是 RabbitMQ 的一个特性,消息写入 RabbitMQ 时在消息属性中设置。 从 checkpoint 恢复时有些消息可能会被重复处理,source 可以利用关联标识对消息进行去重。
  • 非并发 source : 为了保证精确一次的数据投递,source 必须是非并发的(并行度设置为1)。 这主要是由于 RabbitMQ 分发数据时是从单队列向多个消费者投递消息的。
  • 至少一次 : 在 checkpointing 开启的条件下,如果没有使用关联标识或者 source 是并发的, 那么 source 就只能提供至少一次的保证。

    无任何保证 : 如果没有开启 checkpointing,source 就不能提供任何的数据投递保证。 使用这种设置时,source 一旦接收到并处理消息,消息就会被自动确认。

    下面是一个保证 exactly-once 的 RabbitMQ source 示例。 注释部分展示了更加宽松的保证应该如何配置。

    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    // checkpointing is required for exactly-once or at-least-once guarantees
    env.enableCheckpointing(...);
    final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setHost("localhost")
        .setPort(5000)
        .build();
    final DataStream<String> stream = env
        .addSource(new RMQSource<String>(
            connectionConfig,            // config for the RabbitMQ connection
            "queueName",                 // name of the RabbitMQ queue to consume
            true,                        // use correlation ids; can be false if only at-least-once is required
            new SimpleStringSchema()))   // deserialization schema to turn messages into Java objects
        .setParallelism(1);              // non-parallel source is only required for exactly-once
      
      
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // checkpointing is required for exactly-once or at-least-once guarantees
    env.enableCheckpointing(...)
    val connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setHost("localhost")
        .setPort(5000)
        .build
    val stream = env
        .addSource(new RMQSource[String](
            connectionConfig,            // config for the RabbitMQ connection
            "queueName",                 // name of the RabbitMQ queue to consume
            true,                        // use correlation ids; can be false if only at-least-once is required
            new SimpleStringSchema))     // deserialization schema to turn messages into Java objects
        .setParallelism(1)               // non-parallel source is only required for exactly-once
      
      
    env = StreamExecutionEnvironment.get_execution_environment()
    # checkpointing is required for exactly-once or at-least-once guarantees
    env.enable_checkpointing(...)
    connection_config = RMQConnectionConfig.Builder() \
        .set_host("localhost") \
        .set_port(5000) \
        .build()
    stream = env \
        .add_source(RMQSource(
            connection_config,
            "queueName",
            True,
            SimpleStringSchema(),
        .set_parallelism(1)
      服务质量 (QoS) / 消费者预取(Consumer Prefetch)
    

    RabbitMQ Source 通过 RMQConnectionConfig 类提供了一种简单的方式,来设置 source channel 上的 basicQos(见下方示例)。要注意的是这里的 prefetch count 是对单个 channel 设置的,并且由于每个并发的 source 都持有一个 connection/channel,因此这个值实际上会乘以 source 的并行度,来表示同一时间可以向这个 job 总共发送多少条未确认的消息。如果需要更复杂的配置,可以通过重写 RMQSource#setupChannel(Connection) 方法来实现手动配置。

    final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setPrefetchCount(30_000)
        .build();
      
      
    val connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setPrefetchCount(30000)
        .build
      
      
    connection_config = RMQConnectionConfig.Builder() \
        .set_prefetch_count(30000) \
        .build()
    

    RabbitMQ Source 默认情况下是不设置 prefetch count 的,这意味着 RabbitMQ 服务器将会无限制地向 source 发送消息。因此在生产环境中,最好要设置它。当消费海量数据的队列并且启用 checkpointing 时,消息只有在做完 checkpoint 后才会被确认,因此也许需要对 prefetch count 做一些调整来减少不必要的循环。

    更多关于 QoS 以及 prefetch 相关的内容可以参考 这里. 更多关于在 AMQP 0-9-1 中可选的选项可以参考 这里.

    RabbitMQ Sink

    该连接器提供了一个 RMQSink 类,用来向 RabbitMQ 队列发送数据。下面是设置 RabbitMQ sink 的代码示例:

    final DataStream<String> stream = ...
    final RMQConnectionConfig connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setHost("localhost")
        .setPort(5000)
        .build();
    stream.addSink(new RMQSink<String>(
        connectionConfig,            // config for the RabbitMQ connection
        "queueName",                 // name of the RabbitMQ queue to send messages to
        new SimpleStringSchema()));  // serialization schema to turn Java objects to messages
      
      
    val stream: DataStream[String] = ...
    val connectionConfig = new RMQConnectionConfig.Builder()
        .setHost("localhost")
        .setPort(5000)
        .build
    stream.addSink(new RMQSink[String](
        connectionConfig,         // config for the RabbitMQ connection
        "queueName",              // name of the RabbitMQ queue to send messages to
        new SimpleStringSchema))  // serialization schema to turn Java objects to messages
      
      
    stream = ...
    connection_config = RMQConnectionConfig.Builder() \
        .set_host("localhost") \
        .set_port(5000) \
        .build()
    stream.add_sink(RMQSink(
        connection_config,      # config for the RabbitMQ connection
        'queueName',            # name of the RabbitMQ queue to send messages to
        SimpleStringSchema()))  # serialization schema to turn Java objects to messages
    

    更多关于 RabbitMQ 的信息请参考 这里.

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