kafka 自定义分区类和拦截器

自定义分区类

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<String, ?> 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<String, String> {

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> 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<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> 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<String, String>{
    private int errorCounter = 0;
    private int successCounter = 0;

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        System.out.println("这是CounterInterceptor的configure方法");
    }

    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> 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.size", 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<String> interceptors = new ArrayList<>();
        interceptors.add("kafka.MessageInterceptor");
        interceptors.add("kafka.CounterInterceptor");
        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);

        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
        for (int i = 0; i < 1; i++) {
            producer.send(new ProducerRecord<String, String>("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。