Redis+Hbase+RocketMQ 实际使用问题案例分享

需求

1. 将Hbase数据，解析后推送到RocketMQ。
2. redis使用list数据类型，存储了需要推送的数据的RowKey及表名。

简单画个流程图就是：

分析及确定方案

Redis

1. 明确list中元素结构{"rowkey":rowkey,"table":table}解析出rowkey；
2. 一次取多个元素加快效率；
3. 取了之后放入重试队列，并删除原来的元素；
4. 处理数据永远是重试队列里的，成功之后删除，失败就加上重试次数并重新放回；
5. 明确从list中取值所使用的redis命令；范围获取LRANGE；范围删除（留下指定范围的数据）LTRIM；判断list长度LLEN；加入listRPUSH；删除LREM等等；
6. 从Hbase获取数据失败和发送到mq失败都令重试次数加一；
7. 每次碰到重试次数不为0的数据都休眠1s；
8. 设置最大重试次数，达到限制后丢弃；
9. 考虑客户redis部署方式，单机、主从、集群、哨兵等；
10. 选择合适的客户端，Jedis、Redisson、Lettuce等；
11. 编写不同的操作代码，也可以利用配置文件、环境变量、工厂模式等适配各种部署模式；

Hbase

1. 基本理论知识学习（原来没接触过），rowkey是没条数据的主键，限定符是字段名，列族是多个限定名的集合等；当时看这个觉得不错https://juejin.cn/post/6844903797655863309
2. 因为是不停读取数据、链接、Table不用close，可以缓存起来，没必要每次都创建；
3. 确定批量获取数据方式为批量Get，没用scan；
4. 了解解析方式，一些网上的解析试了之后会乱码，这边用的是它自带的CellUtil.clone相关方法；
5. 考虑所有都没数据时休眠10s；

RocketMQ

1. 有现成的发送代码，公司封装好的；
2. 调整发送的速度、太快了服务端会吃不消（获取Hbase数据速度太快了，最开始没限制一会儿就入了百万数据），设置超时时间（默认3s）；
3. 调整服务端的内存、线程数等参数；

实现

配置

#server configuration server.port=8896 #log config logging.file.path=./logs #redis-standalone redis.standalone.host= redis.standalone.port=6379 redis.standalone.password= redis.standalone.enable=true #redis-cluster redis.cluster.nodes= redis.cluster.password= redis.cluster.timeout=30000 redis.cluster.enable=false # Zookeeper 集群地址，逗号分隔 hbase.zookeeper.quorum= # Zookeeper 端口 hbase.zookeeper.property.clientPort=2181 # 消息目的rocketmq地址 rocketmq.server.host= # 发送消息间隔时间，防止发送过快mq受不了 rocketmq.send.interval.millisec=10 # 每次从redis读取数据量限制。 data.access.redisDataSize=100 # 失败数据重试次数，超过的直接丢弃 data.access.retryNum=10 # 需要接入的表，需要发送到rocketmq的topic和在redis中的key的映射。xxx.xxx.xxx[topic]=redisKey data.access.topicKeyMap[weibo_hbase]=data:sync:notice:suanzi:weibo:back data.access.topicKeyMap[wechat_hbase]=data:sync:notice:suanzi:wechat:back 

部分代码

获取配置，其余的直接@Value("${}")：

@Setter @Getter @Configuration @ConfigurationProperties(prefix = "data.access") public class AccessRedisMqConfig {      /**      * key:topic; value:redis的key      */     private Map<String, String> topicKeyMap = new HashMap<>();      /**      * 一次从redis中读取数据量限制      */     private long redisDataSize = 50;      /**      * 失败数据重试次数      */     private int retryNum = 10;  } 

开启接入：

@Component public class AdapterRunner implements ApplicationRunner {      @Resource     private DataAccessService dataAccessService;      @Override     public void run(ApplicationArguments args) {         System.out.println("项目已启动，开始接入数据到RocketMQ……");         dataAccessService.accessData2Mq();     } } 

其他代码其实也在分析里了。

踩坑

1. mq发送问题

org.apache.rocketmq.remoting.exception.RemotingTooMuchRequestException: invokeAsync call timeout 	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingClient.invokeAsync(NettyRemotingClient.java:525) 	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.sendMessageAsync(MQClientAPIImpl.java:523) 	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.onExceptionImpl(MQClientAPIImpl.java:610) 	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl.access$100(MQClientAPIImpl.java:167) 	at org.apache.rocketmq.client.impl.MQClientAPIImpl$1.operationComplete(MQClientAPIImpl.java:572) 	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.ResponseFuture.executeInvokeCallback(ResponseFuture.java:54) 	at org.apache.rocketmq.remoting.netty.NettyRemotingAbstract$2.run(NettyRemotingAbstract.java:319) 	at java.base/java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:515) 	at java.base/java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:264) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1128) 	at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:628) 	at java.base/java.lang.Thread.run(Thread.java:834) 

上面分析也说了，注意发送速度，有多少资源就接入多快。还有注意相关三个端口是否开放。

总结

程序很简单，主要涉及方案的是，获取redis的list数据时，是考虑效率，及加入重试策略，保证数据不丢失等。