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  • Kafka producer拦截器(interceptor)

    Kafka producer拦截器(interceptor)

    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):
    该方法会在消息被应答或消息发送失败时调用,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。

    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。

    在这里插入图片描述

    增加时间戳拦截器

    
    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() {
    
    	}
    }
    
    

    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

    
    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);
    	}
    }
    
    

    producer主程序

    
    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.upuptop.kafka.interceptor.TimeInterceptor"); 	interceptors.add("com.upuptop.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();
    	}
    }
    
    

    测试

    (1)在kafka上启动消费者,然后运行客户端java程序。
    [upuptop@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-console-consumer.sh 
    		--zookeeper hadoop102:2181 --from-beginning --topic first
    1501904047034,message0
    1501904047225,message1
    1501904047230,message2
    1501904047234,message3
    1501904047236,message4
    1501904047240,message5
    1501904047243,message6
    1501904047246,message7
    1501904047249,message8
    1501904047252,message9
    (2)观察java平台控制台输出数据如下:
    Successful sent: 10
    Failed sent: 0
    
    

    本博客仅为博主学习总结,感谢各大网络平台的资料。蟹蟹!!

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