介紹

本篇主要介紹kafka的攔截器和序列化器，序列化器是和數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸有關(guān)，數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的傳輸為字節(jié)流，所以生產(chǎn)者在發(fā)送時(shí)需要將其序列化為字節(jié)流，消費(fèi)者收到消息時(shí)，需要將字節(jié)流反序列化為我們能夠識(shí)別的對(duì)象，我們不難看出，這就是RPC通信，kafka中實(shí)現(xiàn)了很多自定義協(xié)議，我們知道，在RPC通信中，只有生產(chǎn)者和消費(fèi)者的協(xié)議一樣，才能相互傳輸和解析數(shù)據(jù)，在使用HTTP時(shí)，我們就不用去關(guān)注協(xié)議本身，因?yàn)镠TTP是TCP的上層建筑，它自己實(shí)現(xiàn)了一套協(xié)議，我們不用去關(guān)注，但是使用RPC，我們是面向TCP編程，所以自然得約定和實(shí)現(xiàn)自己的協(xié)議，而序列化就是這過(guò)程中很重要的一部分。

攔截器是一個(gè)隨處可見(jiàn)的詞，基本上很多框架中都有攔截器機(jī)制，它的作用主要是對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行攔截，我們可以對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行過(guò)濾和處理，以達(dá)到業(yè)務(wù)目的，比如Spring中有HandlerInterceptor攔截器，在kafka種也有攔截器，我們可以自定義攔截器，對(duì)消息進(jìn)行攔截，比如某些異常消息我們不需要發(fā)送，那么就將其攔截下來(lái)。

序列化器

數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中傳輸是以字節(jié)流的形式進(jìn)行傳輸，在生產(chǎn)者端發(fā)送消息需要先進(jìn)行序列化，消費(fèi)者端進(jìn)行反序列化，序列化的方式有很多，比如jdk，json，protobuf，kryo，hessian，avro等等，在大數(shù)據(jù)量的傳輸中，序列化和反序列化的效率對(duì)吞吐量有一定的影響，kafka提供了許多序列化和反序列化器，如StringDeserializer和StringSerializer，如果我們需要自定義一個(gè)序列化和反序列化器，那么實(shí)現(xiàn)Serializer,Deserializer接口即可。

如下，kafka生產(chǎn)者在發(fā)送消息到broker之前需要序列化，消費(fèi)者從broker獲取消息后需要反序列化。

設(shè)置序列化和反序列化

生產(chǎn)者端設(shè)置序列化

//序列化
props.put("key.serializer", StringSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());

消費(fèi)者端設(shè)置反序列化

props.put("key.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());

自定義序列化

/**
 * 功能說(shuō)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 : JSON.toJSONBytes(obj);
    }catch (Exception e){
      throw new SerializationException("json serializing exception");
    }
  }
  
}

自定義反序列化

/**
 * 功能說(shuō)明：JSON反序列化
 * <p>
 * Original @Author: steakliu-劉牌, 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);
  }
}

如上簡(jiǎn)單的使用fastjson作為序列化和反序列化工具，演示了自定義kafka的序列化和反序列化機(jī)制，我們可以根據(jù)實(shí)際情況來(lái)設(shè)計(jì)不同的序列化反序列化機(jī)制，當(dāng)然，不會(huì)是像上面這些簡(jiǎn)單，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

雖然我們可以自定義序列化和反序列化器，但是自定義序列化和反序列化器在使用上也要保持一些一致，也就是說(shuō)生產(chǎn)者和消費(fèi)者要保持使用一種類型的序列化機(jī)制，不然會(huì)出現(xiàn)消息轉(zhuǎn)換問(wèn)題，如果我們以kafka的方式向別人提供服務(wù)，那么他們就需要使用我們的制定的序列化方式，所以這可能就存在一定的耦合，如果使用Kafka的String序列化和反序列化機(jī)制，因?yàn)槭撬悄J(rèn)方式并且是字符串，通用性比較好，所以就不用去考慮序列化和反序列化，直接拿到字符串轉(zhuǎn)為對(duì)象，再進(jìn)行業(yè)務(wù)處理，使用自定義序列化的話，就直接拿到序列化后的對(duì)象，不用進(jìn)行字符串轉(zhuǎn)對(duì)象操作。

在實(shí)際場(chǎng)景中，我們可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)來(lái)使用何種序列化方式，沒(méi)有最好的，只有合適的。

攔截器

kafka中消費(fèi)者和生產(chǎn)者都有攔截器，分別為ConsumerInterceptor和ProducerInterceptor，只需實(shí)現(xiàn)它們即可實(shí)現(xiàn)攔截，加入攔截器后，生產(chǎn)者會(huì)在發(fā)送消息之前對(duì)消息進(jìn)行攔截處理，消費(fèi)者在收到消息之前也會(huì)經(jīng)過(guò)攔截器，那么我們就可以在攔截器中加入一些自己需要的邏輯。

如下消費(fèi)者攔截器對(duì)消息進(jìn)行攔截，如果有異常消息，則對(duì)異常消息進(jìn)行處理，只要需要對(duì)消息進(jìn)行處理，監(jiān)控等，都可以使用攔截器。

/**
 * 功能說(shuō)明： 消費(fèi)者攔截器
 * <p>
 * Original @Author: steakliu-劉牌, 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 ("消息異常".equals(record.value().getMessageText())) {
        //處理異常消息
        this.handleMsg(record);
      }
    });
    return records;
  }
  
  private void handleMsg(ConsumerRecord<String, Message> record) {
    //處理異常消息
  }
  @Override
  public void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {}
  @Override
  public void close() {}
  @Override
  public void configure(Map<String, ?> configs) { }
}

攔截器可以有多個(gè)，如果設(shè)置多個(gè)攔截器，那么就形成一個(gè)攔截器鏈，一個(gè)一個(gè)地執(zhí)行。

下面是使用spring-kafka時(shí)所配置的攔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: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
      value-deserializer: org.springframework.kafka.support.serializer.JsonDeserializer
      properties:
        # 攔截器
        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:
        # 攔截器
        interceptor:
          classes: com.steakliu.kafka.interceptor.MyProducerInterceptor,com.steakliu.kafka.interceptor.MyProducerInterceptor2

總結(jié)

對(duì)于攔截器和序列化器，我們上面作了簡(jiǎn)單地描述和示例，對(duì)于它們，可能我們都不怎么去去用甚至沒(méi)有用過(guò)，但是還是很有必要去了解的，了解它的設(shè)計(jì)和思想，在一些特殊的場(chǎng)景可能會(huì)用到。

以上就是一文詳解kafka序列化器和攔截器的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于kafka序列化器攔截器的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！