全国咨询/投诉热线:400-618-4000

kafka自定义拦截器实例教程[传智播客]

更新时间:2019年09月17日15时32分 来源:传智播客 浏览次数:

1、拦截器原理

Producer拦截器(interceptor)是在Kafka 0.10版本被引入的,主要用于实现clients端的定制化控制逻辑。

对于producer而言,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。同时,producer允许用户指定多个interceptor按序作用于同一条消息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。Intercetpor的实现接口是org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor,其定义的方法包括:

(1)configure(configs)

获取配置信息和初始化数据时调用。

(2)onSend(ProducerRecord):

该方法封装进KafkaProducer.send方法中,即它运行在用户主线程中。Producer确保在消息被序列化以及计算分区前调用该方法。用户可以在该方法中对消息做任何操作,但最好保证不要修改消息所属的topic和分区,否则会影响目标分区的计算。

(3)onAcknowledgement(RecordMetadata, Exception):

该方法会在消息从RecordAccumulator成功发送到Kafka Broker之后,或者在发送过程中失败时调用。并且通常都是在producer回调逻辑触发之前。onAcknowledgement运行在producer的IO线程中,因此不要在该方法中放入很重的逻辑,否则会拖慢producer的消息发送效率。

(4)close:

关闭interceptor,主要用于执行一些资源清理工作

如前所述,interceptor可能被运行在多个线程中,因此在具体实现时用户需要自行确保线程安全。另外倘若指定了多个interceptor,则producer将按照指定顺序调用它们,并仅仅是捕获每个interceptor可能抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。这在使用过程中要特别留意。

2、拦截器案例

1)需求:

实现一个简单的双interceptor组成的拦截链。第一个interceptor会在消息发送前将时间戳信息加到消息value的最前部;第二个interceptor会在消息发送后更新成功发送消息数或失败发送消息数。

2)案例实操

(1)增加时间戳拦截器

package com.heima.kafka.interceptor;
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 TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
// 创建一个新的record,把时间戳写入消息体的最前部
return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(),
System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
}
@Override
public void close() {
}
}


kafka自定义拦截器

(2)统计发送消息成功和发送失败消息数,并在producer关闭时打印这两个计数器

package com.heima.kafka.interceptor;
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<String, String>{
    private int errorCounter = 0;
    private int successCounter = 0;
@Override
public void configure(Map<String, ?> configs) {
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
return record;
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
// 统计成功和失败的次数
        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主程序

package com.heima.kafka.interceptor;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class InterceptorProducer {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1 设置配置信息
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "hadoop102:9092");
props.put("acks", "all");
props.put("retries", 0);
props.put("batch.size", 16384);
props.put("linger.ms", 1);
props.put("buffer.memory", 33554432);
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
// 2 构建拦截链
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("com.heima.kafka.interceptor.TimeInterceptor"); interceptors.add("com.heima.kafka.interceptor.CounterInterceptor"); 
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
String topic = "first";
Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
// 3 发送消息
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>(topic, "message" + i);
    producer.send(record);
}
// 4 一定要关闭producer,这样才会调用interceptor的close方法
producer.close();
}
}
3)测试
(1)在kafka上启动消费者,然后运行客户端java程序。

[root@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh \
--bootstrap-server hadoop102:9092 --from-beginning --topic first
1501904047034,message0
1501904047225,message1
1501904047230,message2
1501904047234,message3
1501904047236,message4
1501904047240,message5
1501904047243,message6
1501904047246,message7
1501904047249,message8
1501904047252,message9
推荐了解:
大数据培训
web前端开发
python+人工智能

javaee

python

web

ui

cloud

test

c

netmarket

pm

Linux

movies

robot

uids

北京校区

    14天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    15天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    20天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    8天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    20天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    0天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    12天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    5天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额

    10天免费试学

    基础班入门课程限时免费

    申请试学名额