Libro Gratuito sobre microservicios

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El patrón observador en la programación reactiva

El patrón Observer es un patrón de diseño en el que hay dos tipos de objetos: observadores y sujetos observables. Un observador es un objeto que observa los cambios de uno o más sujetos; un sujeto es un objeto que mantiene una lista de sus observadores y les notifica automáticamente cuando cambia de estado.

La definición del patrón Observer del libro "Gang of Four" (Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software por Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson y John Vlissides, ISBN 0-201-63361-2) es "Defina una dependencia de uno a varios entre objetos para que cuando un objeto cambie de estado, todos sus dependientes sean notificados y actualizados automáticamente".

Este patrón es el núcleo de la programación reactiva. Se ajusta perfectamente al concepto de programación reactiva al proporcionar las estructuras para implementar el mecanismo produce/react

Java SDK implementa el patrón Observer con la clase java.util.Observable y la interfaz java.util.Observer.

class Subject extends java.util.Observable {

    public void doWorkAndNotify() {

        Object result = doWork();

        notifyObservers(result);

    }

}

class MyObserver implements Observer {

    @Override

    public void update(Observable obs, Object item) {

        doSomethingWith(item)

    }

}

La clase Subject extiende java.utils.Observable y es responsable de producir un objeto y notificar a los observadores tan pronto como se haya producido el elemento.

MyObserver implementa Observer y es responsable de observar al sujeto y consumir todos los elementos que produce el sujeto.

Veamos como interactuan estos objetos: 

MyObserver myObserver = new MyObserver();

Subject subject = new Subject();

subject.addObserver(myObserver);

subject.doWorkAndNotify();

Desafortunadamente, esta implementación se revela demasiado simple cuando comienza a escribir una lógica más compleja. No se utilizan estas implementaciones.

Programación reactiva

La programación reactiva lleva la programación funcional un poco más allá, agregando el concepto de flujo de datos y propagación de cambios de datos.

En programación imperativa, se puede asignar un valor a una variable de la siguiente manera:

x = y + z

Aquí, la suma de y+z se asignará a la variable x , si llamamos esta función, los cambios que ocurran a y y a z no modificaran a x.

En la programación reactiva, el valor de x debe actualizarse siempre que cambien los valores de y o z.

Entonces, si los valores iniciales son y = 1 y z = 1, tendrás

x = y + z = 2.

Si y (o z) cambia su valor, esto no significa que x cambia automáticamente, pero debe implementar un mecanismo para actualizar los valores de x cuando se cambian los valores de y y z.

La programación reactiva funcional es un nuevo paradigma de programación; Erik Meijer lo hizo popular (quien creó la biblioteca Rx para .NET cuando trabajaba en Microsoft) y se basa en dos conceptos:

• El código "reacciona" a los eventos.
• El código maneja los valores a medida que varían en el tiempo, propagando los cambios a cada parte del código que usa esos valores.

La clave para entender la programación reactiva es pensar en ella como si operara en un flujo de datos.

Pero, ¿qué quiero decir con "flujo de datos"? Se refiere a una secuencia de eventos, donde un evento podría ser una entrada del usuario (como un toque en un botón), una respuesta de una solicitud de API (como un feed de Facebook), datos contenidos en una colección o incluso una sola variable.

En la programación reactiva, a menudo hay un componente que actúa como fuente, emitiendo una secuencia de elementos (o un flujo de datos) y algunos otros componentes que observan este flujo de elementos y reaccionan a cada elemento emitido ("reaccionan" al elemento emisión).

Quarkus para desarrolladores Spring

Quiero recomendarles este libro gratuito Quarkus for Spring Developers de la gente de Red hat. 

Quarkus for Spring Developers presenta Quarkus a los desarrolladores de Java, con un ojo especial en ayudar a quienes están familiarizados con las convenciones de Spring a realizar una transición rápida y sencilla.

Y sin más dejo link: 

https://developers.redhat.com/books/quarkus-for-spring-developers?sc_cid=7013a000002ph3pAAA

Creando la primera aplicación con Quarkus parte 3

Seguimos con quarkus

quarkus:dev ejecuta Quarkus en modo desarrollo. Esto permite deployment en caliente con compilación en segundo plano, lo que significa que cuando modifica sus archivos Java y / o sus archivos de recursos y actualiza su navegador, estos cambios se aplicarán automáticamente. Esto también funciona para archivos de recursos como el archivo de propiedades de configuración. La actualización del navegador desencadena un análisis del espacio de trabajo y, si se detecta algún cambio, los archivos Java se vuelven a compilar y la aplicación se vuelve a implementar; su solicitud luego es atendida por la aplicación redistribuida. Si hay algún problema con la compilación o la implementación, una página de error se lo informará.

Esto también escuchará un depurador en el puerto 5005. Si desea esperar a que el depurador se conecte antes de ejecutarse, puede pasar -Dsuspend en la línea de comandos. Si no desea el depurador en absoluto, puede usar -Ddebug = false.

En mi caso quiero hacer debug con intellij pero no funciona, si el deploy en caliente pero no me funciona el debug llamando a gradle quarkus:dev en debug.  Lo que hay que hacer es muy fácil, ir a run -> attach to process y en ese menú se va a listar el puerto 5005 que es el puerto de debug y luego el debug anda joya. 

Ya tenemos el debug y el deployment en caliente. Ahora vamos a ver los test, los test unitarios tienen que estar y escapa a este post y a la tecnología que usemos. Ahora bien, esta bueno hacer test de integración para poder revisar toda mi aplicación. desde el servicio REST a la base. Para esto, quarkus nos crea un test por defecto : 

@QuarkusTest

public class GreetingResourceTest {

    @Test

    public void testHelloEndpoint() {

        given()

          .when().get("/hello")

          .then()

             .statusCode(200)

             .body(is("Hello RESTEasy"));

    }

}

Con esto estamos probando que el servicio /hello retorne 200 y su body sea "Hello RESTEasy"

Si corremos el test, quarqus nos levanta el server y le pega. 

Vamos a hacer un test de nuestro servicio /hello/mundo 

    @Test

    public void testHelloWithParameterEndpoint() {

        var name = "Mundo";

        given()

                .when().get("/hello/" + name)

                .then()

                .statusCode(200)

                .body(is("hola " + name));

    }

Y listo!! 

 

Creando la primera aplicación con Quarkus parte 2

 Seguimos con quarkus

Ahora vamos a tomar la app del post pasado y vamos a hacer un servicio que salude y lo vamos a inyectar y luego creamos un web services REST que permita utilizarlo. 

import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;

@ApplicationScoped

public class GreetingServices {

    public String greeting(String name) {

        return "holas " + name;

    }

}

Y ahora inyectamos : 

import org.jboss.resteasy.annotations.jaxrs.PathParam;

import javax.inject.Inject;

import javax.ws.rs.GET;

import javax.ws.rs.Path;

import javax.ws.rs.Produces;

import javax.ws.rs.core.MediaType;

@Path("/hello")

public class GreetingResource {

    private GreetingServices service;

    @Inject

    public GreetingResource(GreetingServices service) {

        this.service = service;

    }

    @GET

    @Produces(MediaType.TEXT_PLAIN)

    public String hello() {

        return "Hello RESTEasy";

    }

    @GET

    @Produces(MediaType.TEXT_PLAIN)

    @Path("/{name}")

    public String hello(@PathParam String name) {

        return this.service.greeting(name);

    }

}

Siempre que podamos debemos inyectar a nivel de constructor, de esta manera queda más explicita la dependencia. 

Y listo!! si vamos a http://localhost:8080/hello/mundo vamos a obtener : 

holas mundo

Vamos a seguir en este post : https://emanuelpeg.blogspot.com/2021/09/creando-la-primera-aplicacion-con_6.html

Creando la primera aplicación con Quarkus

Empecemos por el principio, necesitamos graalvm 11 o superior (en realidad cualquier Jdk 11 o superior pero yo voy a utilizar graalvm para sacar todo el jugo) , maven o gradle (yo voy a usar intellij que viene con gradle y listo) y un ide. 

Pueden usar maven o gradle para crear el proyecto o intellij (tambien) pero yo utilice la pagina https://code.quarkus.io/ y luego lo abrí con intellij. Pero eso lo hice porque quise, pueden hacerlo como quieran. 

Más allá de si eligieron maven o gradle o como hiciero para crear el proyecto, deberían tener esta dependencia : 

implementation 'io.quarkus:quarkus-resteasy'

Ahora veamos el código que genero, es un hola mundo común en un servicio REST : 

import javax.ws.rs.GET;

import javax.ws.rs.Path;

import javax.ws.rs.Produces;

import javax.ws.rs.core.MediaType;

@Path("/hello")

public class GreetingResource {

    @GET

    @Produces(MediaType.TEXT_PLAIN)

    public String hello() {

        return "Hello RESTEasy";

    }

}

Si ejecutamos esto con : 

gradle :quarkusDev 

Va a demorar un rato pero luego si vamos a http://localhost:8080/hello vemos : 

Hello RESTEasy

Y como primer acercamiento, bien, en proximos post vamos a seguir desarrollando este ejemplo. 

Primeros pasos con Apache Kafka parte 10

 

Seguimos con Kafka. 

Hasta ahora, hemos visto muy pocos parámetros de configuración para los productores, solo el URI y los serializadores de bootstrap.servers obligatorios. El productor tiene una gran cantidad de parámetros de configuración; la mayoría están documentados en la documentación de Apache Kafka y muchos tienen valores predeterminados razonables, por lo que no hay razón para modificar cada parámetro. Sin embargo, algunos de los parámetros tienen un impacto significativo en el uso de la memoria, el rendimiento y la confiabilidad de los productores. Los revisaremos aquí.

acks

El parámetro acks controla cuántas réplicas de partición deben recibir el registro antes de que el productor pueda considerar que la escritura se ha realizado correctamente. Esta opción tiene un impacto significativo en la probabilidad de que se pierdan los mensajes. Hay tres valores permitidos para el parámetro acks:

• Si acks = 0, el productor no esperará una respuesta del broker antes de asumir que el mensaje se envió correctamente. Esto significa que si algo salió mal y el corredor no recibirá mensaje, el productor no lo sabrá y el mensaje se perderá. Sin embargo, debido a que el productor no está esperando respuesta del servidor, puede enviar mensajes tan rápido como lo admita la red, por lo que esta configuración se puede utilizar para lograr un rendimiento muy alto.

• Si acks = 1, el productor recibirá una respuesta de éxito del corredor en el momento en que la réplica del líder reciba el mensaje. Si el mensaje no se puede escribir al líder (por ejemplo, si el líder colapsó y aún no se eligió un nuevo líder), el productor recibirá una respuesta de error y podrá volver a intentar enviar el mensaje, evitando la pérdida potencial de datos. El mensaje aún puede perderse si el líder falla y se elige una réplica sin este mensaje como el nuevo líder (a través de unclean elección de líder). En este caso, el rendimiento depende de si enviamos mensajes de forma sincrónica o asincrónica. Si nuestro código de cliente espera una respuesta del servidor (al llamar al método get () del objeto Future devuelto al enviar un mensaje) obviamente aumentará la latencia significativamente (al menos por una red viaje ida y vuelta). Si el cliente usa devoluciones de llamada, la latencia se ocultará, pero el rendimiento estará limitado por la cantidad de mensajes en tránsito (es decir, cuántos mensajes enviará el productor antes de recibir respuestas del servidor).

• Si acks = all, el productor recibirá una respuesta exitosa del broker una vez que todas las réplicas sincronizadas hayan recibido el mensaje. Este es el modo más seguro, ya que puede asegurarse de que más de un corredor tenga el mensaje y de que el mensaje sobrevivirá incluso en el caso de una falla, sin embargo, la latencia que discutimos en el caso acks = 1 será aún mayor, ya que estaremos esperando que más de un broker reciba el mensaje.

buffer.memory

Esto establece la cantidad de memoria que el productor utilizará para almacenar en búfer los mensajes que esperan ser enviados a los intermediarios. Si los mensajes son enviados por la aplicación más rápido de lo que pueden entregarse al servidor, el productor puede quedarse sin espacio y las llamadas send () adicionales bloquearán o lanzarán una excepción, según el parámetro block.on.buffer.full ( reemplazado con max.block.ms en la versión 0.9.0.0, que permite bloquear durante un cierto tiempo y luego lanzar una excepción).

compression.type

De forma predeterminada, los mensajes se envían sin comprimir. Este parámetro se puede establecer en snappy, gzip o lz4, en cuyo caso se utilizarán los algoritmos de compresión correspondientes para comprimir los datos antes de enviarlos a los corredores. Google inventó la compresión rápida para proporcionar relaciones de compresión decentes con una sobrecarga de CPU baja y buena rendimiento, por lo que se recomienda en los casos en que tanto el rendimiento como el ancho de banda sean una preocupación. La compresión Gzip normalmente utilizará más CPU y tiempo, pero dará como resultado mejores relaciones de compresión, por lo que se recomienda en los casos en que el ancho de banda de la red es más restringido. Al habilitar la compresión, reduce la utilización de la red y el almacenamiento  que suele ser un cuello de botella al enviar mensajes a Kafka.

retries

Cuando el productor recibe un mensaje de error del servidor, el error podría ser transitorio (por ejemplo, falta de líder para una partición). En este caso, el valor del parámetro de reintentos controlará cuántas veces el productor reintentará enviar el mensaje antes de darse por vencido y notificar al cliente de un problema. De forma predeterminada, el productor esperará 100 ms entre reintentos, pero puede controlar esto mediante el parámetro retry.backoff.ms. Recomendamos probar cuánto tiempo se tarda en recuperarse de un corredor bloqueado (es decir, cuánto tiempo hasta que todas las particiones obtengan nuevos líderes) y establecer el número de reintentos y el retraso entre ellos de modo que la cantidad total de tiempo dedicado a reintentar sea mayor que el tiempo el clúster de Kafka necesita recuperarse del colapso; de lo contrario, el productor se rendirá demasiado pronto. El productor no volverá a intentar todos los errores. Algunos errores no son transitorios y no provocarán reintentos (p. Ej., Error "mensaje demasiado grande"). En general, debido a que el productor maneja los reintentos por usted, no tiene sentido manejar los reintentos dentro de su propia lógica de aplicación. ustedquerrá centrar sus esfuerzos en el manejo de errores no confiables o casos en los que se agotaron los reintentos.

batch.size

Cuando se envían varios registros a la misma partición, el productor los agrupará. Este parámetro controla la cantidad de memoria en bytes (¡no en mensajes!) que se utilizará para cada lote. Cuando el lote esté lleno, se enviarán todos los mensajes del lote. Sin embargo, esto no significa que el productor esperará a que el lote se llene. El productor enviará lotes medio llenos e incluso lotes con un solo mensaje en ellos. Por lo tanto, establecer un tamaño de lote demasiado grande no causará demoras en el envío de mensajes; solo usará más memoria para los lotes. Establecer el tamaño del lote demasiado pequeño agregará algunos gastos generales porque el productor necesitará enviar mensajes con más frecuencia.

linger.ms

linger.ms controla la cantidad de tiempo para esperar mensajes adicionales antes de enviar el lote actual. KafkaProducer envía un lote de mensajes cuando la corriente el lote de alquiler está lleno o cuando se alcanza el límite de linger.ms. De forma predeterminada, el productor enviará mensajes tan pronto como haya un hilo de remitente disponible para enviarlos, incluso si solo hay un mensaje en el lote. Al establecer linger.ms por encima de 0, le indicamos al productor que espere unos milisegundos para agregar mensajes adicionales al lote antes de enviarlo a los brokers. Esto aumenta la latencia pero también aumenta el rendimiento (debido a que enviamos más mensajes a la vez, hay menos gastos generales por mensaje).

client.id

Esta puede ser cualquier cadena y será utilizada por los intermediarios para identificar los mensajes enviados desde el cliente. Se utiliza en registros y métricas, y para cuotas.

max.in.flight.requests.per.connection

Esto controla cuántos mensajes enviará el productor al servidor sin recibir respuestas. Establecer este valor alto puede aumentar el uso de la memoria mientras mejora rendimiento, pero establecerlo demasiado alto puede reducir el rendimiento a medida que el procesamiento por lotes se vuelve menos eficiente. Establecer esto en 1 garantizará que los mensajes se escribirán al corredor en el orden en que se enviaron, incluso cuando se produzcan reintentos.

timeout.ms, request.timeout.ms, and metadata.fetch.timeout.ms

Estos parámetros controlan cuánto tiempo el productor esperará una respuesta del servidor cuando envíe datos (request.timeout.ms) y cuando solicite metadatos como el líderes actuales para las particiones en las que estamos escribiendo (metadata.fetch.timeout.ms). Si se alcanza el tiempo de espera sin respuesta, el productor volverá a intentar enviar o responder con un error (ya sea a través de una excepción o mediante el envío de devolución de llamada). timeout.ms controla el tiempo que el intermediario esperará para que las réplicas sincronizadas reconozcan el mensaje para cumplir con la configuración de acks; el intermediario devolverá un error si transcurre el tiempo sin los reconocimientos necesarios.

max.block.ms

Este parámetro controla cuánto tiempo bloqueará el productor cuando llame a send () y cuando solicite explícitamente metadatos a través de particionesFor (). Esos métodos bloquean cuando el búfer de envío del productor está lleno o cuando los metadatos no están disponibles. Cuando se alcanza max.block.ms, se lanza una excepción de tiempo de espera.

max.request.size

Esta configuración controla el tamaño de una solicitud de producto enviada por el productor. Limita tanto el tamaño del mensaje más grande que se puede enviar como la cantidad de mensajes que el productor puede enviar en una solicitud. Por ejemplo, con un tamaño de solicitud máximo predeterminado de 1 MB, el mensaje más grande que puede enviar es 1 MB o el productor puede agrupar 1,000 mensajes de tamaño 1 K cada uno en una solicitud. Además, el corredor tiene su propio límite en el tamaño del mensaje más grande que aceptará (message.max.bytes). Por lo general, es una buena idea hacer coincidir estas configuraciones, para que el productor no intente enviar mensajes de un tamaño que el broker rechace.

receive.buffer.bytes y send.buffer.bytes

Estos son los tamaños de los búferes de envío y recepción de TCP que utilizan los sockets al escribir y leer datos. Si se establecen en -1, se utilizarán los valores predeterminados del sistema operativo. Es una buena idea aumentarlos cuando los productores o consumidores se comunican con intermediarios en un centro de datos diferente porque esos enlaces de red suelen tener mayor latencia y menor ancho de banda.

Apache Kafka conserva el orden de los mensajes dentro de una partición. Esto significa que si los mensajes se enviaron desde el productor en un orden específico, el broker los escribirá en una partición en ese orden y todos los consumidores los leerán en ese orden. Para algunos casos de uso, el orden es muy importante. Hay una gran diferencia entre depositar $ 100 en una cuenta y luego retirarlos, ¡y al revés! Sin embargo, algunos casos de uso son menos sensibles.

Establecer el parámetro de reintentos en un valor distinto de cero y el max.in.flights.requests.per.session en más de uno significa que es posible que el bróker no pueda escribir el primer lote de mensajes, logre escribir el segundo (que ya estaba en vuelo), y luego vuelva a intentar el primer lote y tenga éxito, invirtiendo así el orden.

Por lo general, establecer el número de reintentos a cero no es una opción en un sistema confiable, por lo que si garantizar el orden es crítico, recomendamos configurar in.flight.requests.per.session = 1 para asegurarse de que mientras se reintenta un lote de mensajes, no se enviarán mensajes adicionales (porque tiene el potencial de invertir el orden correcto).

Esto limitará severamente el rendimiento del productor, por lo tanto, utilícelo solo cuando el pedido sea importante.

30 años de Linux

El 25 de agosto de 1991, Linus Torvalds presenta el nucleo linux con estas palabras : 

"Hola a todos los que estáis ahí fuera usando minix –

Estoy desarrollando un sistema operativo (libre) (sólo por hobby, no será grande y profesional como gnu) para clónicos de los AT 386(486). Esta idea está madurando desde abril, y ahora está comenzando a estar lista. Me gustaría recibir cualquier comentario en cosas que a la gente le gustan y no le gustan de minix, ya que mi sistema operativo se parece a él un poco (misma disposición física del sistema de ficheros (por razones prácticas) entre otras cosas).

Ya he trasladado bash (1.08) y gcc (1.40) y parece que las cosas funcionan. Esto implica que podría tener algo práctico en pocos meses, y me gustaría saber qué características le gustarían más a la gente tener. Será bienvenida cualquier sugerencia, pero no prometo que las implementaré todas ellas :-) "

Este nucleo nos acompaña desde entonces y hace mucho mejores nuestras vidas....

Feliz Cumpleaños!!! 

Imperativo vs reactivo

Para comprender mejor el contraste entre los 2 mundos, necesitamos explicar la diferencia entre los modelos de ejecución reactiva e imperativa. 

En el enfoque tradicional e imperativo, los frameworks asignan un hilo para manejar una solicitud. Entonces, todo el procesamiento de la solicitud se ejecuta en este hilo de trabajo. Este modelo no escala muy bien. De hecho, para manejar múltiples solicitudes simultáneas, necesita múltiples subprocesos; por lo que la simultaneidad de su aplicación está limitada por el número de subprocesos. Además, estos subprocesos se bloquean tan pronto como su código interactúe con servicios remotos. Por lo tanto, conduce a un uso ineficiente de los recursos, ya que es posible que necesite más subprocesos, y cada subproceso, ya que están asignados a subprocesos del sistema operativo, tiene un costo en términos de memoria y CPU.

Por otro lado, el modelo reactivo se basa en E/S sin bloqueo y en un modelo de ejecución diferente. La E/S sin bloqueo proporciona una forma eficaz de tratar las E/S simultáneas. Una cantidad mínima de subprocesos denominados subprocesos de E/S puede manejar muchas E/S simultáneas. Con un modelo de este tipo, el procesamiento de solicitudes no se delega a un subproceso de trabajo, sino que utiliza estos subprocesos de E/S directamente. Ahorra memoria y CPU, ya que no es necesario crear subprocesos de trabajo para manejar las solicitudes. También mejora la simultaneidad ya que elimina la restricción sobre el número de subprocesos. Finalmente, también mejora el tiempo de respuesta ya que reduce el número de cambios de hilo.

Entonces, con el modelo de ejecución reactiva, las solicitudes se procesan mediante subprocesos de E/S. Pero eso no es todo. Un subproceso de E/S puede manejar varias solicitudes simultáneas. ¿Cómo? Aquí está el truco y una de las diferencias más significativas entre reactivo e imperativo.

Cuando el procesamiento de una solicitud requiere interactuar con un servicio remoto, como una API HTTP o una base de datos, no bloquea la ejecución mientras espera la respuesta. En cambio, programa la operación de E/S y adjunta una continuación, es decir, el código restante de procesamiento de la solicitud. Esta continuación se puede pasar como una devolución de llamada (una función invocada con el resultado de E/S) o utilizar construcciones más avanzadas como programación reactiva o co-rutinas. 

Independientemente de cómo se exprese la programación no bloqueante, lo esencial es la liberación del subproceso de E/S y, en consecuencia, el hecho de que este subproceso pueda utilizarse para procesar otra solicitud. Cuando se completa la E/S, el subproceso de E/S continúa el procesamiento de la solicitud pendiente.

Entonces, a diferencia del modelo imperativo, donde la E/S bloquea la ejecución, los conmutadores reactivos a un diseño basado en la continuación, donde se liberan los subprocesos de E/S y se invoca la continuación cuando se completan las E/S. Como resultado, el subproceso de E/S puede manejar múltiples solicitudes concurrentes, mejorando la concurrencia general de la aplicación.

Pero hay una trampa. Necesitamos una forma de escribir código continuation-passing o no bloqueante. Hay muchas maneras de hacer esto. Por ejemplo en Quarkus propone:

• Mutiny: una biblioteca de programación reactiva intuitiva e impulsada por eventos
• Co-rutinas de Kotlin: una forma de escribir código asincrónico de manera secuencial

Dejo link: https://quarkus.io/guides/getting-started-reactive

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Primeros pasos con Apache Kafka parte 9

Seguimos con Kafka. 

Supongamos que el tiempo de ida y vuelta de la red entre nuestra aplicación y el clúster de Kafka es de 10 ms. Si esperamos una respuesta después de enviar cada mensaje, enviar 100 mensajes tardará alrededor de 1 segundo. Por otro lado, si solo enviamos todos nuestros mensajes y no esperamos ninguna respuesta, enviar 100 mensajes apenas nos llevará tiempo. En la mayoría de los casos, realmente no necesitamos una respuesta: Kafka devuelve el tema, la partición y el desplazamiento del registro después de que se escribió, lo que generalmente no es requerido por la aplicación de envío. Por otro lado, necesitamos saber cuándo fallamos en enviar un mensaje por completo para poder lanzar una excepción, registrar un error o quizás escribir el mensaje en un archivo de “errores” para un análisis posterior.

Para enviar mensajes de forma asincrónica y manejar escenarios de error, el productor admite agregar un callback al enviar un registro. Veamos un ejemplo:

private class DemoProducerCallback implements Callback {

    @Override

    public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {

        if (e != null) {

            e.printStackTrace();

        }

    }

}

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("CustomerCountry", "Biomedical Materials", "USA");

producer.send(record, new DemoProducerCallback());

Para usar callbaks, necesitamos una clase que implemente la interfaz org.apache.kafka.clients.producer.Callback, que tiene una única función onCompletion().

Si Kafka devolvió un error, onCompletion() tendrá una excepción no nula. Aquí lo “manejamos” imprimiendo, pero el código de producción probablemente tendrá funciones de manejo de errores más robustas. Los registros son los mismos que antes. Y pasamos un objeto de devolución de llamada cuando enviamos el registro.

Primeros pasos con Apache Kafka parte 8

Seguimos con Kafka. 

La forma más sencilla de enviar un mensaje es la siguiente:

ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("CustomerCountry", "Precision Products", "France");

try {

producer.send(record);

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

El productor acepta objetos ProducerRecord, por lo que comenzamos creando uno. ProducerRecord tiene varios constructores. Aquí usamos uno que requiere el nombre del tema al que estamos enviando datos, que siempre es una cadena, y la clave y el valor que estamos enviando a Kafka, que en este caso también son cadenas. Los tipos de clave y valor deben coincidir con nuestros objetos de serializador y productor.

Usamos el método send() del objeto productor para enviar el ProducerRecord. El mensaje se colocará en un búfer y se enviará al broker en un hilo separado. El método send () devuelve un objeto Java Future con RecordMetadata, pero como simplemente ignoramos el valor devuelto, no tenemos forma de saber si el mensaje se envió correctamente o no. Este método de envío de mensajes se puede utilizar cuando es aceptable que algun mensaje no llegue

Si bien ignoramos los errores que pueden ocurrir al enviar mensajes a los brokers de Kafka, es posible que obtengamos una excepción si el productor encontró errores antes de enviar el mensaje a Kafka. Pueden ser una SerializationException cuando no se serializa el mensaje, una BufferExhaustedException o TimeoutException si el búfer está lleno, o una InterruptException si se interrumpió el hilo de envío.

Primeros pasos con Apache Kafka parte 7

Seguimos con Kafka. 

El primer paso para escribir mensajes a Kafka es crear un objeto productor. Un productor de Kafka tiene tres propiedades obligatorias:

bootstrap.servers

Lista de hosts: Como nos tenemos que conectar al cluster necesitamos, la ip de almenos una maquina pero se recomienda incluir al menos dos, por lo que en caso de que una se caiga, el productor aún podrá conectarse al clúster. Luego de conectarse, se le enviaran todas las ips del cluster. 

key.serializer

Nombre de una clase que se utilizará para serializar las claves de los registros que produciremos en Kafka. Los brokers de Kafka esperan matrices de bytes como claves y valores de mensajes.

Sin embargo, la interfaz de productor permite, utilizando tipos parametrizados, enviar cualquier objeto Java como clave y valor. Esto hace que el código sea muy legible, pero también significa que el productor debe saber cómo convertir estos objetos en matrices de bytes.

key.serializer debe configurarse con el nombre de una clase que implemente la interfaz org.apache.kafka.common.serialization.Serializer. El productor utilizará esta clase para serializar el objeto clave en una matriz de bytes. El paquete de cliente de Kafka incluye ByteArraySerializer. Es necesario configurar key.serializer incluso si tiene la intención de enviar solo valores.

value.serializer Nombre de una clase que se utilizará para serializar los valores de los registros que produciremos en Kafka. De la misma manera que establece key.serializer en un nombre de una clase que serializará el objeto de clave de mensaje en una matriz de bytes, establece value.serializer en una clase que serializará el objeto de valor de mensaje.

El siguiente fragmento de código muestra cómo crear un nuevo productor estableciendo solo los parámetros obligatorios y usando valores predeterminados para todo lo demás:

private Properties kafkaProps = new Properties();

kafkaProps.put("bootstrap.servers", "broker1:9092,broker2:9092");

kafkaProps.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

kafkaProps.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

producer = new KafkaProducer<String, String>(kafkaProps);

Con una interfaz tan simple, está claro que la mayor parte del control sobre el comportamiento del productor se realiza estableciendo las propiedades de configuración correctas. La documentación de Apache Kafka cubre todas las opciones de configuración, y repasaremos las importantes más adelante.

Una vez que creamos una instancia de un productor, es hora de comenzar a enviar mensajes. Hay tres métodos principales para enviar mensajes:

Dispara y olvida

Enviamos un mensaje al servidor y realmente no nos importa si llega con éxito o no. La mayoría de las veces, llegará correctamente, ya que Kafka tiene una alta disponibilidad y el productor volverá a intentar enviar mensajes automáticamente. Sin embargo, algunos mensajes se pueden perder con este método, hay casos de uso que no nos importa estar seguros si llegan los mensajes para esos casos es este método. 

Envío sincrónico

Enviamos un mensaje, el método send () devuelve un objeto Future y usamos get () para esperar y ver si el envío fue exitoso o no.

Envío asincrónico

Llamamos al método send() con una función de devolución de llamada, que se activa cuando recibe una respuesta del corredor de Kafka. 

En los ejemplos que siguen, veremos cómo enviar mensajes usando estos métodos y cómo manejar los diferentes tipos de errores que pueden ocurrir pero eso es una historia para otro post...

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