TIP
本文主要是介绍 Flink-SpringBoot结合案例 。
# Spring Boot整合Flink
使用spring boot整合flink可以快速的构建起整个应用,将关注点重点放在业务逻辑的实现上。在整合的过程中遇到许多问题,最大的问题是flink流无法访问spring容器中的类,从而导致空指针异常,解决思路是在流中进行spring bean的初始化以获得ApplicationContext,进而使用其getBean方法获取类实例。
软件版本:Spring Boot 2.1.6+Flink1.6.1+JDK1.8
程序主体:
@SpringBootApplication
public class HadesTmsApplication implements CommandLineRunner {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication application = new SpringApplication(HadesTmsApplication.class);
application.setBannerMode(Banner.Mode.OFF);
application.run(args);
}
@Override
public void run(String... args) {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
FlinkKafkaConsumer010 kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer010<>("topic-name"), new SimpleStringSchema(), getProperties());
DataStream<String> dataStream = env.addSource(kafkaConsumer);
// 此处省略处理逻辑
dataStream.addSink(new MySink());
}
private Properties getProperties() {
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("bootstrap.servers", bootstrap_servers);
properties.setProperty("zookeeper.connect", zookeeper_connect);
properties.setProperty("group.id", group_id);
properties.setProperty("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
properties.setProperty("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
return properties;
}
}
说明一下:因为是非web项目,所以实现CommandLineRunner接口,重写run方法。在里面编写流处理逻辑。
如果在MySink中需要使用spring容器中的类,而MySink是一个普通的类,那么是无法访问到的。会引发空指针异常。可能有人想到了ApplicationContextAware这个接口,实现这个接口获取ApplicationContext,也即是:
@Component
public class ApplicationContextUtil implements ApplicationContextAware, Serializable {
private static final long serialVersionUID = -6454872090519042646L;
private static ApplicationContext applicationContext = null;
@Override
public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
if (ApplicationContextUtil.applicationContext == null) {
ApplicationContextUtil.applicationContext = applicationContext;
}
}
public static ApplicationContext getApplicationContext() {
return applicationContext;
}
//通过name获取 Bean.
public static Object getBean(String name) {
return getApplicationContext().getBean(name);
}
//通过class获取Bean.
public static <T> T getBean(Class<T> clazz) {
return getApplicationContext().getBean(clazz);
}
//通过name,以及Clazz返回指定的Bean
public static <T> T getBean(String name, Class<T> clazz) {
return getApplicationContext().getBean(name, clazz);
}
}
这种做法实际上在flink流处理中也是不可行的,在我之前的flink文章中 Flink读写系列之-读mysql并写入mysql 其中读和写阶段有一个open方法,这个方法专门用于进行初始化的,那么我们可以在这里进行spring bean的初始化。那么MySink改造后即为:
@EnableAutoConfiguration
@MapperScan(basePackages = {"com.xxx.bigdata.xxx.mapper"})
public class SimpleSink extends RichSinkFunction<String> {
TeacherInfoMapper teacherInfoMapper;
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
super.open(parameters);
SpringApplication application = new SpringApplication(SimpleSink.class);
application.setBannerMode(Banner.Mode.OFF);
ApplicationContext context = application.run(new String[]{});
teacherInfoMapper = context.getBean(TeacherInfoMapper.class);
}
@Override
public void close() throws Exception {
super.close();
}
@Override
public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
List<TeacherInfo> teacherInfoList = teacherInfoMapper.selectByPage(0, 100);
teacherInfoList.stream().forEach(teacherInfo -> System.out.println("teacherinfo:" + teacherInfo.getTeacherId() + "," + teacherInfo.getTimeBit() + "," + teacherInfo.getWeek()));
}
}
在invoke中就可以访问spring容器中的Mapper方法了。
pom如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.1.6.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.xxx.bigdata</groupId>
<artifactId>flink-project</artifactId>
<version>1.0.0</version>
<name>flink-project</name>
<packaging>jar</packaging>
<description>My project for Spring Boot</description>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding>
<java.version>1.8</java.version>
<flink.version>1.6.1</flink.version>
<skipTests>true</skipTests>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka-0.10_2.11</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.cloudera</groupId>
<artifactId>ImpalaJDBC41</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.zaxxer</groupId>
<artifactId>HikariCP</artifactId>
<version>3.2.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
<artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
<version>1.3.1</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.47</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.projectlombok</groupId>
<artifactId>lombok</artifactId>
<optional>true</optional>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/java</sourceDirectory>
<resources>
<resource>
<directory>src/main/resources</directory>
<filtering>true</filtering>
<includes>
<include>application.properties</include>
<include>application-${package.environment}.properties</include>
</includes>
</resource>
</resources>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<configuration>
<skip>true</skip>
<mainClass>com.xxx.bigdata.xxx.Application</mainClass>
</configuration>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>repackage</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<!--mybatis plugin to generate mapping file and class-->
<plugin>
<groupId>org.mybatis.generator</groupId>
<artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId>
<version>1.3.5</version>
<configuration>
<configurationFile>${basedir}/src/main/resources/generatorConfig.xml</configurationFile>
<overwrite>true</overwrite>
<verbose>true</verbose>
</configuration>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>com.cloudera</groupId>
<artifactId>ImpalaJDBC41</artifactId>
<version>2.6.4</version>
</dependency>
</dependencies>
</plugin>
</plugins>
</build>
<profiles>
<!--开发环境-->
<profile>
<id>dev</id>
<properties>
<package.environment>dev</package.environment>
</properties>
<!--默认环境-->
<activation>
<activeByDefault>true</activeByDefault>
</activation>
</profile>
<!--预发布环境-->
<profile>
<id>pre</id>
<properties>
<package.environment>pre</package.environment>
</properties>
</profile>
<!--生产环境-->
<profile>
<id>pro</id>
<properties>
<package.environment>pro</package.environment>
</properties>
</profile>
</profiles>
</project>
项目打包使用了默认的spring boot插件,配置了skip为true,如果不配置此项,打包后会多一个BOOT-INF目录,运行时会引起ClassNotFoundException等各种异常,比如KafkaStreming问题,甚至需要反转flink的类加载机制,由child-first变为parent-first(修改flink配置文件)等等。
遇到的问题:
1. java.lang.NoSuchMethodError: com.google.gson.GsonBuilder.setLenient()Lcom/google/gson/GsonBuilder
GsonBuilder类来自gson-xxx.jar包,而我在自己的项目中执行mvn dependency:tree并没有发现依赖这个包。莫非在flink运行时会使用自己lib库下的gson包,转而去flink的lib库下,发现flink-dist_2.11-1.6.1.jar里包含了gson-xxx包,但是打开这个包一看类中没有setLenient方法,于是在服务器上建立一个commlib,把gson-2.8.0.jar(包含setLenient方法)放进去,然后使用flink run提交时,指定classpath即可。
2.日志冲突
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: LoggerFactory is not a Logback LoggerContext but Logback is on the classpath. Either remove Logback or the competing implementation (class org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory loaded from file:/opt/flink-1.6.1/lib/slf4j-log4j12-1.7.7.jar). If you are using WebLogic you will need to add 'org.slf4j' to prefer-application-packages in WEB-INF/weblogic.xml: org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory
排除springboot中的日志即可:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>ch.qos.logback</groupId>
<artifactId>logback-classic</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
3.flink run提交作业到yarn上时,如果需要指定classpath,则需要指定到确定的jar包,指定目录不可行。那么假如所有依赖包已经放置在目录中,拼接的shell可以这么写:
lib_classpath="";
for jar in `ls /home/hadoop/lib`
do
jar_suffix=${jar##*.}
if [ "$jar_suffix" = "jar" ]
then
jar_path=" --classpath file:///home/hadoop/lib/$jar "
lib_classpath=${lib_classpath}${jar_path}
else
echo "the jar file $jar it not legal jar file,skip appendig"
fi
done
拼接后的lib_classpath值如下效果:
--classpath file:///home/hadoop/lib/accessors-smart-1.2.jar --classpath file:///home/hadoop/lib/akka-actor_2.11-2.4.20.jar
注意:如果jar包放本地文件系统,那么需要每台机器都放一份。
# 【----------------------------】
# Flink与Spring Boot的集成
- flink 1.10.0
- spring boot 2.2.2.RELEASE
这方面的资料很少,网上有的方法不完整。基本思路是把spring容器的初始化放在sink的open方法中执行。
要么只使用spring framework组件,甚至使用xml这样的方式配置bean(使用ClassPathXmlApplicationContext );要么直接在open中启动了SpringApplication。有可能在单机的flink上能运行,但是on yarn的时候不行了。
其实想要达到的目的很简单:
- 使用spring的IoC容器管理组件
- 注解配置和自动配置
- 使用springboot的外部化配置(application.yml)
- 需要可以运行在yarn集群中
但是里面的坑非常多,除了需要了解一些flink的任务提交部署原理,需要对spring framework, spring boot, maven,hadoop yarn有一些了解。有些地方需要深入了解,否则莫名其妙入坑,半天爬不出来。所以需要记录一下,已方便后来者别再浪费时间。Flink的官方文档真的是很简短。
# Spring容器的集成点
需要算子(Operator)具体Function(Source、Sink)的初始化中,因为这些算子会被序列化到分布式计算节点中执行。所以通常的main只是任务提交的入口,并不是最终算子执行初始化入口。
所以,在Source和Sink的open方法中初始化容器。由于通常Source都由比较固定的组件,比如kafka集成了FlinkKafkaConsumer,所以这部分没有过多的需要编写处理逻辑,从而没有引入spring容器。但是,初始化这部分组件有配置参数传递的需求。
# 依赖jar包注意点
引入flink或者hadoop等等这种运行时会提供的jar包时,记得把作用域置scope设为provided。
典型的flink依赖包引入如下:
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.10.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.10.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
如果是kafka连接器这样的依赖,非flink核心依赖,则是需要打包时打进去的,使用默认的scope就行。
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka-0.10_2.11</artifactId>
<version>1.10.0</version>
</dependency>
这里是一个自定义Sink的例子,在open中初始化spring的容器。
@Slf4j
public class MySink extends RichSinkFunction<String> {
private AnnotationConfigApplicationContext ctx;
public MySink(){
log.info("MySink new");
}
@Override
public void open(Configuration parameters) throws Exception {
this.ctx = new AnnotationConfigApplicationContext(Config.class);
log.info("MySink open");
// 这里获取了配置的数据源
DataSource ds = ctx.getBean(DataSource.class);
log.info("----------test info------------{}",ds);
}
@Override
public void invoke(String value, Context context) throws Exception {
//
log.info(value);
}
@Override
public void close() throws Exception {
// 关闭容器
ctx.close();
log.info("MySink close");
}
}
Flink的入口类,这里的是标准的Flink初始化步骤。
@Slf4j
public class DemoApplication {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 有限的流
// DataStream<String> stream = env.fromElements("1", "2", "3");
// 这里模拟一个持续发送数据的源
DataStream<String> stream = env.addSource(new SourceFunction<String>() {
@Override
public void run(SourceContext<String> sourceContext) throws Exception {
long c = 0;
while(true) {
sourceContext.collect("test"+ c++);
Thread.sleep(3000);
}
}
@Override
public void cancel() {}
});
stream.addSink(new MySink());
env.execute("spring flink demo");
}
}
# maven打包注意点
项目继承spring的parent后,需要覆盖打包插件配置:
这个配置源于flink官网的打包模板 (opens new window),并做了集成Spring必要的修改。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.1.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
<exclude>org.slf4j:*</exclude>
<exclude>log4j:*</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
<filters>
<filter>
<!-- 不要拷贝 META-INF 目录下的签名,否则会引起 SecurityExceptions 。 -->
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.AppendingTransformer">
<resource>META-INF/spring.handlers</resource>
</transformer>
<transformer implementation="org.springframework.boot.maven.PropertiesMergingResourceTransformer">
<resource>META-INF/spring.factories</resource>
</transformer>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.AppendingTransformer">
<resource>META-INF/spring.schemas</resource>
</transformer>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ServicesResourceTransformer"/>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>xx.demo.DemoApplication</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
<version>2.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
</dependencies>
</plugin>
# 注意包冲突
典型的包冲突一般不会和发生在与flink依赖上,flink使用shade把常用依赖包打到自己的命令空间下。
比如你可以找到这样的jar包:
- flink-shaded-asm-5.0.4-6.0.jar
- flink-shaded-guava-18.0-6.0.jar
- flink-shaded-jackson-2.7.9-6.0.jar
冲突往往发生在与第三方库的依赖使用上,比如hadoop,它的依赖非常多,冲突的概率就很大。
如果你的flink程序是需要提交到hadoop的yarn集群运行的话,你会遇到snake yml解析器的版本冲突问题。
spring 5.x 使用 snakeyaml-1.25.jar ,而hadoop 3.1.x的yarn lib中则使用了snakeyaml-1.16.jar。
这个导致你在flink client中执行时(就是main方法中执行),如果想使用spring的yml配置解析加载功能无法正确执行。但是它不会影响到提交到yarn中的job中的运行。在sink中open方法中执行spring的容器初始化,程序是可以正常工作的。
# 目前方案的缺陷与解决思路
上述方法存在的缺陷是,无法拿到main执行期间的Environment,这样无法使用Spring Boot的环境参数、命令参数覆盖配置。这一特性缺失,使应用的启动的灵活性大大降低了。只能手工从main把需要的参数传递到实际的Sink实例或者Source上。
应该有办法可以把SpringApplication的启动环境配置序列化保存,后移到flink的task启动的时候反序列化,然后传递给SpringApplication,这样就可以完美实现Spring Boot与Flink的完美集成了。有空看看SpringApplication启动的源码应该能找到办法。
# 参考文章
- https://blog.csdn.net/javajxz008/article/details/94656679
- https://blog.csdn.net/ccor2002/article/details/104863580