Java kafka如何实现自定义分区类和拦截器

网友投稿 228 2022-12-05


Java kafka如何实现自定义分区类和拦截器

生产者发送到对应的分区有以下几种方式:

(1)指定了patition,则直接使用;(可以查阅对应的java api, 有多种参数)

(2)未指定patition但指定key,通过对key的value进行hash出一个patition;

(3)patition和key都未指定,使用轮询选出一个patition。

但是kafka提供了,自定义分区算法的功能,由业务手动实现分布:

1、实现一个自定义分区类,CustomPartitioner实现Partitioner

import org.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;

import org.apache.kafka.common.Cluster;

import java.util.Map;

public class CustomPartitioner implements Partitioner {

/**

*

* @param topic 当前的发送的topic

* @param key 当前的key值

* @param keyBytes 当前的key的字节数组

* @param value 当前的value值

* @param valueBytes 当前的value的字节数组

* @param cluster

* @return

*/

@Override

public int partition(String topic, Object key, byte[] keyBytes, Object value, byte[] valueBytes, Cluster cluster) {

//这边根据返回值就是分区号, 这边就是固定发送到三号分区

return 3;

}

@Override

public void close() {

}

@Override

public void configure(Map configs) {

}

}

2、producer配置文件指定,具体的分区类

// 具体的分区类

props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "kafka.CustomPartitioner");

技巧:可以使用ProducerConfig中提供的配置ProducerConfig

kafka producer拦截器

拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的。

interceptor使得用户在消息发送前以及producer回调逻辑前有机会对消息做一些定制化需求,比如修改消息等。

许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。

所使用的类为:

org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor

我们可以编码测试下:

1、定义消息拦截器,实现消息处理(可以是加时间戳等等,unid等等。)

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Map;

import java.util.UUID;

public class MessageInterceptor implements ProducerInterceptor {

@Override

public void configure(Map configs) {

System.out.println("这是MessageInterceptor的configure方法");

}

/**

* 这个是消息发送之前进行处理

*

* @param record

* @return

*/

@Override

public ProducerRecord onSend(ProducerRecornWUMcpd record) {

// 创建一个新的record,把uuid入消息体的最前部

System.out.println("为消息添加uuid");

return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),

UUID.randomUUID().toString().replace("-", "") + "," + record.value());

}

/**

* 这个是生产者回调函数调用之前处理

* @param metadata

* @param exception

*/

@Override

public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

System.out.println("MessageInterceptor拦截器的onAcknowledgement方法");

}

@Override

public void close() {

System.out.println("MessageInterceptor close 方法");

}

}

2、定义计数拦截器

import java.util.Map;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;

import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

public class CounterInterceptor implements ProducerInterceptor{

private int errorCounter = 0;

private int successCounter = 0;

@Override

public void configure(Map configs) {

System.out.println("这是CounterInterceptor的configure方法");

}

@Override

public ProducerRecord onSend(ProducerRecord record) {

System.out.println("CounterInterceptor计数过滤器不对消息做任何操作");

return record;

}

@Override

public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {

// 统计成功和失败的次数

System.out.println("CounterInterceptor过滤器执行统计失败和成功数量");

if (exception == null) {

successCounter++;

} else {

errorCounter++;

}

}

@Override

public void close() {

// 保存结果

System.out.println("Successful sent: " + successCounter);

System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);

}

}

3、producer客户端:

import org.apache.kafka.clients.producer.*;

import java.util.ArrayList;

import java.util.List;

import java.util.Properties;

public class Producer1 {

public static void main(String[] args) throws Exception {

Properties props = new Properties();

// Kafka服务端的主机名和端口号

props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");

// 等待所有副本节点的应答

props.put("acks", "all");

// 消息发送最大尝试次数

props.put("retries", 0);

// 一批消息处理大小

props.put("batch.sizehttp://", 16384);

// 请求延时,可能生产数据太快了

props.put("linger.ms", 1);

// 发送缓存区内存大小,数据是先放到生产者的缓冲区

props.put("buffer.memory", 33554432);

// key序列化

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

// value序列化

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

// 具体的分区类

props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, "kafka.CustomPartitioner");

//定义拦截器

List interceptors = new ArrayList<>();

interceptors.add("kafka.MessageInterceptor");

interceptors.add("kafka.CounterInterceptor");

props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);

Producer producer = new KafkaProducer<>(props);

for (int i = 0; i < 1; i++) {

producer.send(new ProducerRecord("test_0515", i + "", "xxx-" + i), new Callback() {

public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception e) {

System.out.println("这是producer回调函数");

}

});

}

/*System.out.println("现在执行关闭producer");

producer.close();*/

producer.close();

}

}

总结,我们可以知道拦截器链各个方法的执行顺序,假如有A、B拦截器,在一个拦截器链中:

(1)执行A的configure方法,执行B的configure方法

(2)执行A的onSend方法,B的onSend方法

(3)生产者发送完毕后,执行A的onAcknowledgement方法,B的onAcknowledgement方法。

(4)执行producer自身的callback回调函数。

(5)执行A的close方法,B的close方法。


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