目录
- 介绍
- 序列化器
- 设置序列化和反序列化
- 自定义序列化
- 自定义反序列化
- 思考
- 拦截器
- 总结
介绍
本篇主要介绍kafka的拦截器和序列化器,序列化器是和数据在网络中的传输有关,数据在网络中的传输为字节流,所以生产者在发送时需要将其序列化为字节流,消费者收到消息时,需要将字节流反序列化为我们能够识别的对象,我们不难看出,这就是RPC通信,kafka中实现了很多自定义协议,我们知道,在RPC通信中,只有生产者和消费者的协议一样,才能相互传输和解析数据,在使用HTTP时,我们就不用去关注协议本身,因为HTTP是TCP的上层建筑,它自己实现了一套协议,我们不用去关注,但是使用RPC,我们是面向TCP编程,所以自然得约定和实现自己的协议,而序列化就是这过程中很重要的一部分。
拦截器是一个随处可见的词,基本上很多框架中都有拦截器机制,它的作用主要是对请求进行拦截,我们可以对请求进行过滤和处理,以达到业务目的,比如Spring中有HandlerInterceptor
拦截器,在kafka种也有拦截器,我们可以自定义拦截器,对消息进行拦截,比如某些异常消息我们不python需要发送,那么就将其拦截下来。
序列化器
数据在网络中传输是以字节流的形式进行传输,在生产者端发送消息需要先进行序列化,消费者端进行反序列化,序列化的方式有很多,比如jdk,json,protobuf,kryo,hessian,avro等等,在大数据量的传输中,序列化和反序列化的效率对吞吐量有一定的影响,kafka提供了许多序列化和反序列化器,如StringDeserializer
和StringSerializer
,如果我们需要自定义一个序列化和反序列化器,那么实现Serializer
,Deserializer
接口即可。
如下,kafka生产者在发送消息到broker之前android需要序列化,消费者从broker获取消息后需要反序列化。
设置序列化和反序列化
生产者端设置序列化
//序列化 props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName()); props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
消费者端设置反序列化
props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName()); props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
自定义序列化
/** * 功能说明: JSON序列化 * <p> * Original @Author: steakliu , 2022-11-02 15:14 */ public class JsonSerializer<T> implements Serializer<T> { @Override public byte[] serialize(String topic, T obj) { try { return obj == null ? null : JSjsON.toJSONBytes(obj); }catch (Exception e){ throw new SerializationException("json serializing exception"); } } }
自定义反序列化
/** * 功能说明:JSON反序列化 * <p> * Original @Author: steakliu-刘牌, 2022-11-11 09:38 */ public class JsonDeserializer<T> implements Deserializer<T> { @Override public T deserialize(String topic, byte[] data) { return (T) JSON.parse(data); } }
如上简单的使用fastjson作为序列化和反序列化工具,演示了自定义kafka的序列化和反序列化机制,我们可以根据实际情况来设计不同的序列化反序列化机制,当然,不会是像上面这些简单,如果使用spring,那么spring提供了JSON序列化和反序列化器直接使用。
思考
虽然我们可以自定义序列化和反序列化器,但是自定义序列化和反序列js化器在使用上也要保持一些一致,也就是说生产者和消费者要保持使用一种类型的序列化机制,不然会出现消息转换问题,如果我们以kafka的方式向别人提供服务,那么他们就需要使用我们的制定的序列化方式,所以这可能就存在一定的耦合,如果使用Kafka的String序列化和反序列化机制,因为是它是默认方式并且是字符串,通用性比较好,所以就不用去考虑序列化和反序列化,直接拿到字符串转为对象,再进行业务处理,使用自定义序列化的话,就直接拿到序列化后的对象,不用进行字符串转对象操作。
在实际场景中,我们可以根据自己的业务来使用何种序列化方式,没有最好的,只有合适的。
拦截器
kafka中消费者和生产者都有拦截器,分别为ConsumerInterceptor
和ProducerInterceptor
,只需实现它们即可实现拦截,加入拦截器后,生产者会在发送消息之前对消息进行拦截处理,消费者在收到消息之前也会经过拦截器,那么我们就可以在拦截器中加入一些自己需要的逻辑。
如下消费者拦截器对消息进行拦截,如果有异常消息,则对异常消息进行处理,只要需要对消息进行处理,监控等,都可以使用拦截器。
/** * 功能说明: 消费者拦截器 * <p> * Original @Author: steakliu-刘牌, 2023-03-15 10:17 */ public class MyConsumerInterceptor implements ConsumerInterceptor<String, Message> { @Override public ConsumerRecords<String, Message> onConsume(ConsumerRecords<String, Message> records) { long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); records.forEach(record -> { if ("消息异常".equals(record.value().getMessageText())) { //处理异常消息 this.handleMsg(record); } }); return records; } private void handleMsg(ConsumerRecord<String, Message> record) { //处理异常消息 } @Override public void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {} @Override public void 开发者_Python教程close() {} @Override public void configure(Map<String, ?> configs) { } }
拦截器可以有多个,如果设置多个拦截器,那么就形成一个拦截器链,一个一个地执行。
下面是使用spring-kafka时所配置的拦截器和序列化器的基本配置。
spring: kafka: bootstrap-servers: 127.0.0.1:9092 consumer: # 反序列化器 key-deserializer: www.devze.comorg.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer properties: # 拦截器 interceptor: classes: com.steakliu.kafka.interceptor.MyConsumerInterceptor spring: json: trusted: packages: '*' producer: key-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer value-serializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonSerializer properties: # 拦截器 interceptor: classes: com.steakliu.kafka.interceptor.MyProducerInterceptor,com.steakliu.kafka.interceptor.MyProducerInterceptor2
总结
对于拦截器和序列化器,我们上面作了简单地描述和示例,对于它们,可能我们都不怎么去去用甚至没有用过,但是还是很有必要去了解的,了解它的设计和思想,在一些特殊的场景可能会用到。
以上就是一文详解kafka序列化器和拦截器的详细内容,更多关于kafka序列化器拦截器的资料请关注我们其它相关文章!
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