liiklus：基于事件的Reactive(RSocket/gRPC)系统

内容简介：Liiklus [li：klus]（爱沙尼亚语中的“流量”） - 基于gRPC的网关，用于基于事件的系统，如果你认为Kafka实现事件系统过于底层，可以使用该系统：目前谁在使用？开始使用：

Liiklus [li：klus]（爱沙尼亚语中的“流量”） - 基于gRPC的网关，用于基于事件的系统，如果你认为Kafka实现事件系统过于底层，可以使用该系统：

水平可扩展的gRPC流媒体网关
支持与gRPC一样多的客户端语言（Java，Go，C ++，Python等）
响应reactive第一
每个分区有背压感知源
至少一次/最多一次交付保证
可插拔事件存储（Kafka，Pulsar，Kinesis等......）
可插拔位置存储（DynamoDB，Cassandra，Redis等...）
WIP：冷事件存储支持（S3，Minio，SQL，键/值等...）

目前谁在使用？

https://vivy.com/ - 25多个微服务，Kafka面前的共享日志基础设施（事件溯源/ CQRS）抽象

开始使用：

$ docker run \
    -e kafka_bootstrapServers=some.kafka.host:9092 \
    -e storage_positions_type=MEMORY \ # only <b>for</b> testing, DO NOT use in production
    -p 6565:6565 \
    bsideup/liiklus:$LATEST_VERSION

现在可以使用 LiiklusService.proto 生成您的客户端。

客户端必须实现以下算法：

订阅作业：

stub.subscribe(SubscribeRequest(    topic=<font>"your-topic"</font><font>,    group=</font><font>"your-consumer-group"</font><font>,    [autoOffsetReset=</font><font>"earliest|latest"</font><font>]))
</font>

接受：对Subscribe使用相同频道的每个发出的回复：

stub.receive(ReceiveRequest(    assignment=reply.getAssignment()))

确认

stub.ack(AckRequest(    assignment=reply.getAssignment(),    offset=record.getOffset()))

注1：如果在处理之前确认记录是最多一次，在处理后确认记录是至少一次

注意2：建议每隔n个记录确认一次，或者每隔n秒确认一次，以减少位置存储库的负载

使用 Project Reactor 和 reactive-grpc的示例代码：

<b>var</b> stub = ReactorLiiklusServiceGrpc.newReactorStub(channel);
stub
    .subscribe(
        SubscribeRequest.newBuilder()
            .setTopic(<font>"user-events"</font><font>)
            .setGroup(</font><font>"analytics"</font><font>)
            .setAutoOffsetReset(AutoOffsetReset.EARLIEST)
            .build()
    )
    .flatMap(reply -> stub
        .receive(ReceiveRequest.newBuilder().setAssignment(reply.getAssignment()).build())
        .window(1000) </font><font><i>// ACK every 1000th records</i></font><font>
        .concatMap(
            batch -> batch
                .map(ReceiveReply::getRecord)
                </font><font><i>// TODO process instead of Mono.delay(), i.e. by indexing to ElasticSearch</i></font><font>
                .concatMap(record -> Mono.delay(Duration.ofMillis(100)))
                .sample(Duration.ofSeconds(5)) </font><font><i>// ACK every 5 seconds</i></font><font>
                .onBackpressureLatest()
                .delayUntil(record -> stub.ack(
                    AckRequest.newBuilder()
                        .setAssignment(reply.getAssignment())
                        .setOffset(record.getOffset())
                        .build()
                )),
            1
        )
    )
    .blockLast()
</font>

以上所述就是小编给大家介绍的《liiklus：基于事件的Reactive(RSocket/gRPC)系统》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农网的支持！