Dapr入门教程之消息队列

前面我们了解了 Dapr 对发布订阅的支持，本节我们将来介绍了 Dapr 中对消息队列的支持。消息队列，分为两种绑定，一种是输出绑定，一种是输入绑定。出和入是看数据的流向，输出绑定就是作为生产者的服务把消息通过 Dapr 传给消息队列，输入绑定就是作为消费者的服务通过 Dapr 从消息队列里得到消息。

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这里的消息队列和发布订阅里的消息总线有什么区别呢？一个消息进入消息总线的话，所有订阅者都能得到这个消息，而一个消息进入消息队列的话，由消费者来取，一次只有一个人能得到。此外，消息总线是不要求处理顺序的，两个消息进入消息总线，谁先被拿到顺序是不一定的，而消息队列可以保证是先入先出的。

本节我们将创建两个微服务，一个具有输入绑定，另一个具有输出绑定，前面我们都使用的 Redis 这种中间件，这里我们将绑定到 Kafka。

  • Node.js 微服务使用输入绑定
  • Python 微服务利用输出绑定

绑定连接到 Kafka，允许我们将消息推送到 Kafka 实例（从 Python 微服务）中，并从该实例（从 Node.js 微服务）接收消息，而不必知道实例的位置。相反，同样只需要直接使用 Dapr API 通过 sidecars 连接即可。

本地运行

首先我们在本地来运行示例应用，对应的架构图如下所示：

Bindings 本地模式

同样使用 quickstarts 这个代码仓库：

git clone [-b ] https://github.com/dapr/quickstarts.git

由于我们这里是使用 Kafka 来做消息队列的中间件，所以我们首先需要在本地环境运行 Kafka，我们可以直接使用 https://github.com/wurstmeister/kafka-docker 这个项目以 Docker 方式运行。

定位到 quickstarts 的 tutorials/bindings 目录，下面有一个 docker-compose-single-kafka.yml 文件：

$ cd tutorials/bindings
$ cat docker-compose-single-kafka.yml
version: '2'
services:
  zookeeper:
    image: ghcr.io/dapr/3rdparty/zookeeper:latest
    ports:
      - "2181:2181"
  kafka:
    image: ghcr.io/dapr/3rdparty/kafka:latest
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME: 127.0.0.1
      KAFKA_CREATE_TOPICS: "sample:1:1"
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181

我们可以直接而使用 docker-compose 来启动一个单实例的 Kafka：

$ docker-compose -f ./docker-compose-single-kafka.yml up -d

隔一段时间镜像拉取完成后以容器方式启动 Kafka：

$ docker-compose -f ./docker-compose-single-kafka.yml ps
NAME                   COMMAND                  SERVICE             STATUS              PORTS
bindings-kafka-1       "start-kafka.sh"         kafka               running             0.0.0.0:9092->9092/tcp
bindings-zookeeper-1   "/bin/sh -c '/usr/sb…"   zookeeper           running             0.0.0.0:2181->2181/tcp

在本地运行了 Kafka 后，接着我们可以运行输入绑定的 Node.js 微服务：

$ cd nodeapp

同样先安装服务依赖：

$ npm install  # 或者执行 yarn 命令

然后我们就可以使用 dapr run 命令来启动该微服务了，启动方式我们应该比较熟悉了，如下所示：

$ dapr run --app-id bindings-nodeapp --app-port 3000 node app.js --components-path ../components

上面的命令和前面有点不一样的地方是多了一个 --components-path 用来指定组件路径，这是因为现在我们要使用 Kafka 这种中间件来作为我们的消息队列组件，那么我们就需要告诉 Dapr，在 ./components 目录下面就包含一个对应的 kafka_bindings.yaml 文件，内容如下所示：

apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
  name: sample-topic
spec:
  type: bindings.kafka
  version: v1
  metadata:
    # Kafka broker connection setting
    - name: brokers
      value: localhost:9092
    # consumer configuration: topic and consumer group
    - name: topics
      value: sample
    - name: consumerGroup
      value: group1
    # publisher configuration: topic
    - name: publishTopic
      value: sample
    - name: authRequired
      value: "false"

前面在本地模式下面我们没有主动声明组件，是因为我们使用的就是默认的 Redis，而 Kafka 并不是内置就有的，所以需要我们主动声明，注意上面组件的类型为 type: bindings.kafka，metadata 下面是访问 Kafka 相关的元数据。正常情况下上面的启动命令会输出如下所示的日志信息：

ℹ️  Starting Dapr with id bindings-nodeapp. HTTP Port: 54215. gRPC Port: 54216
INFO[0000] starting Dapr Runtime -- version 1.8.4 -- commit 18575823c74318c811d6cd6f57ffac76d5debe93  app_id=bindings-nodeapp instance=MBP2022.local scope=dapr.runtime type=log ver=1.8.4
# ......
INFO[0000] dapr initialized. Status: Running. Init Elapsed 347.136ms  app_id=bindings-nodeapp instance=MBP2022.local scope=dapr.runtime type=log ver=1.8.4
ℹ️  Updating metadata for app command: node app.js
  You're up and running! Both Dapr and your app logs will appear here.

INFO[0001] placement tables updated, version: 0          app_id=bindings-nodeapp instance=MBP2022.local scope=dapr.runtime.actor.internal.placement type=log ver=1.8.4

接下来，需要运行输出绑定的 Python 微服务，定位到 pythonapp​ 目录，安装 requests 依赖：

$ cd pythonapp
$ pip3 install requests

然后同样用 dapr run 命令来启动该微服务，也要注意带上后面的 --components-path 参数：

$ dapr run --app-id bindings-pythonapp python3 app.py --components-path ../components
ℹ️  Starting Dapr with id bindings-pythonapp. HTTP Port: 54554. gRPC Port: 54555
ℹ️  Checking if Dapr sidecar is listening on HTTP port 54554
INFO[0000] starting Dapr Runtime -- version 1.8.4 -- commit 18575823c74318c811d6cd6f57ffac76d5debe93  app_id=bindings-pythonapp instance=MBP2022.local scope=dapr.runtime type=log ver=1.8.4
# ......
ℹ️  Checking if Dapr sidecar is listening on GRPC port 54555
ℹ️  Dapr sidecar is up and running.
ℹ️  Updating metadata for app command: python3 app.py
  You're up and running! Both Dapr and your app logs will appear here.

启动完成后，观察 Python 服务的日志，可以看到不断输出如下所示成功输出绑定到 Kafka 的日志：

== APP == {'data': {'orderId': 1}, 'operation': 'create'}
== APP == 
== APP == {'data': {'orderId': 2}, 'operation': 'create'}
== APP == 
== APP == {'data': {'orderId': 3}, 'operation': 'create'}
== APP == 
# ......

同样这个时候 Node.js 微服务中也不断有新的日志数据产生：

== APP == 
== APP == {'data': {'orderId': 1}, 'operation': 'create'}
== APP == 
== APP == {'data': {'orderId': 2}, 'operation': 'create'}
== APP == 
== APP == {'data': {'orderId': 3}, 'operation': 'create'}
== APP == 
# ......

这是因为 Python 微服务每隔 1s 就会向我们绑定的消息队列发送一条消息，而 Node.js 微服务作为消费者当然会接收到对应的消息数据。

在 Kubernetes 中运行

上面在本地环境下可以正常运行 Dapr bindings 服务，接下来我们再次将该示例部署到 Kubernetes 集群中来进行观察。

同样首先需要提供一个可用的 Kafka 实例，这里我们仍然使用 Helm Chart 方式来进行安装：

$ helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
$ helm repo update

然后使用如下所示的命令来安装 Kafka：

$ helm upgrade --install dapr-kafka bitnami/kafka --wait --namespace kafka -f ./kafka-non-persistence.yaml --create-namespace

这里我们指定了一个无需持久化数据（仅供测试）的 values 文件 kafka-non-persistence.yaml，内容如下所示：

replicas: 1
# Disable persistent storage
persistence:
  enabled: false
zookeeper:
  persistence:
    enabled: false
  affinity:
    nodeAffinity:
      requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
        nodeSelectorTerms:
          - matchExpressions:
              - key: kubernetes.io/os
                operator: In
                values:
                  - linux
              - key: kubernetes.io/arch
                operator: In
                values:
                  - amd64

autoCreateTopicsEnable: true
affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/os
              operator: In
              values:
                - linux
            - key: kubernetes.io/arch
              operator: In
              values:
                - amd64

安装完成后可以查看 Pod 的状态来保证 Kafka 启动成功：

$ kubectl -n kafka get pods -w
NAME                     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
dapr-kafka-0             1/1     Running   0          2m7s
dapr-kafka-zookeeper-0   1/1     Running   0          2m57s

接下来我们首先需要在 Kubernetes 集群中配置使用 Kafka 作为 Binding 消息中间件的 Component 组件：

# kafka_bindings.yaml
apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
  name: sample-topic
spec:
  type: bindings.kafka
  version: v1
  metadata:
    # Kafka broker connection setting
    - name: brokers
      value: dapr-kafka.kafka:9092
    # consumer configuration: topic and consumer group
    - name: topics
      value: sample
    - name: consumerGroup
      value: group1
    # publisher configuration: topic
    - name: publishTopic
      value: sample
    - name: authRequired
      value: "false"

注意该对象上面指定的组件类型为 bindings.kafka，metadata 下面的元信息包括 Kafka brokers地址、生产者和消费者的配置等等，直接应用上面的资源清单即可：

$ kubectl apply -f kafka_bindings.yaml
$ kubectl get components sample-topic
NAME           AGE
sample-topic   13s

创建完成后在 Dapr Dashboard 中也可以看到对应的组件信息：

dapr dashboard components。

接着部署两个 Node.js 和 Python 微服务即可：

$ kubectl apply -f deploy/node.yaml
service/bindings-nodeapp created
deployment.apps/bindings-nodeapp created
$ kubectl apply -f deploy/python.yaml
deployment.apps/bindings-pythonapp created
$ kubectl get pods
NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS         AGE
bindings-nodeapp-8bcdd744d-pj2j7      2/2     Running   0                3m44s
bindings-pythonapp-7b7fcc579b-kqx6p   2/2     Running   0                3m39s

部署完成后可以同样分别观察 Node.js 和 Python 微服务的日志：

$ kubectl logs --selector app=bindingspythonapp -c python --tail=-1
{'data': {'orderId': 1}, 'operation': 'create'}
HTTPConnectionPool(host='localhost', port=3500): Max retries exceeded with url: /v1.0/bindings/sample-topic (Caused by NewConnectionError(': Failed to establish a new connection: [Errno 111] Connection refused'))
{'data': {'orderId': 2}, 'operation': 'create'}

{'data': {'orderId': 3}, 'operation': 'create'}

# ......
$ kubectl logs --selector app=bindingsnodeapp -c node --tail=-1
Node App listening on port 3000!
Hello from Kafka!
{ orderId: 2 }
Hello from Kafka!
{ orderId: 3 }
# ......

可以看到两个微服务的日志也服务我们的预期的。

如何工作

前面我们在本地或 Kubernetes 中都运行了示例应用，而且没有更改任何代码，应用结果都符合预期，接下来我们看看这是如何工作的。

在查看应用程序代码之前，我们先看看 Kafka 绑定组件的资源清单文件，它们为 Kafka 连接指定 brokers，为消费者指定 topics 和 consumerGroup，为生产者指定了 publishTopic。

我们创建了名为 sample-topic 的组件，然后我们通过该组件配置的 Kafka 中的 sample 主题来设置输入和输出绑定。

apiVersion: dapr.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
  name: sample-topic
spec:
  type: bindings.kafka
  version: v1
  metadata:
    # Kafka broker connection setting
    - name: brokers
      value: [kafka broker address]
    # consumer configuration: topic and consumer group
    - name: topics
      value: sample
    - name: consumerGroup
      value: group1
    # publisher configuration: topic
    - name: publishTopic
      value: sample
    - name: authRequired
      value: "false"

现在我们先导航到 nodeapp​ 目录下面打开 app.js​ 文件，这是 Node.js 输入绑定示例应用的代码。这里使用 Express​ 暴露了一个 API 端点，需要注意的是 API 名称必须与在 Kafka 绑定组件中声明的组件名称相同，然后 Dapr 运行时将使用来自 sample 主题的事件，然后将 POST 请求与事件负载一起发送给 Node 应用程序。

const express = require("express");
const bodyParser = require("body-parser");
const port = process.env.APP_PORT ?? "3000";
require("isomorphic-fetch");
const app = express();
app.use(bodyParser.json());
// 这里的 api 端点需要与声明的组件名称相同
app.post("/sample-topic", (req, res) => {
  console.log("Hello from Kafka!");
  console.log(req.body);
  res.status(200).send();
});
app.listen(port, () => console.log(`Node App listening on port ${port}!`));

所以当 Kafka 中收到消息后就会打印类似如下所示的日志：

Hello from Kafka!
{ orderId: 3 }

然后我们导航到 pythonapp 目录下面打开 app.py 文件，这是输出绑定示例（生产者）应用程序的代码，该服务会每秒发送一次 POST 请求到 Dapr 的 http 端点的 http://localhost:3500/v1.0/bindings/，并带有事件的 payload 数据。这个应用程序使用 bindings 组件名 sample-topic 作为 ，然后 Dapr 运行时将事件发送到上面的 Kafka 绑定组件中指定的 sample 主题上去。

import time
import requests
import os
dapr_port = os.getenv("DAPR_HTTP_PORT", 3500)

dapr_url = "http://localhost:{}/v1.0/bindings/sample-topic".format(dapr_port)
n = 0
while True:
    n += 1
    payload = { "data": {"orderId": n}, "operation": "create" }
    print(payload, flush=True)
    try:
        response = requests.post(dapr_url, json=payload)
        print(response, flush=True)

    except Exception as e:
        print(e, flush=True)

    time.sleep(1)

上面代码中最重要的依然是 Dapr API 地址 dapr_url 的拼接 "http://localhost:{}/v1.0/bindings/sample-topic".format(dapr_port)，注意我们依然是面向 localhost 编程，而 v1.0/bindings/ 端点则是 Dapr API 为我们封装的输出消息绑定的统一接口，非常简单方便。

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