1.拦截器原理(interceptor)
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，需要实现的方法包括：
1)configure(configs)：
获取配置信息和初始化数据时调用
2)onSend(ProducerRecord)：
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
4)close：
关闭interceptor，主要用于执行一些资源清理工作
2.拦截器实现
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)代码实现
第一个拦截器实现：
Interceptor1.java
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package cn.ysjh;
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 Interceptor1 implements ProducerInterceptor<String, String> {
@Override
public void configure(Map<String, ?> arg0) {
// TODO Auto-generated method stub
}
@Override
public void close() {
// TODO Auto-generated method stub
}
@Override
public void onAcknowledgement(RecordMetadata arg0, Exception arg1) {
// TODO Auto-generated method stub
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
return new ProducerRecord(record.topic(), record.partition(), record.timestamp(), record.key(), System.currentTimeMillis() + "," + record.value().toString());
}
}
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第二个拦截器实现：
Interceptor2.java
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package cn.ysjh;
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 Interceptor2 implements ProducerInterceptor<String, String> {
private int errorCounter = 0;
private int successCounter = 0;
@Override
public void configure(Map<String, ?> arg0) {
// TODO Auto-generated method stub
// }
@Override
public void close () {
// 保存结果
System.out.println("Successful sent: " + successCounter);
System.out.println("Failed sent: " + errorCounter);
}
@Override
public void onAcknowledgement (RecordMetadata arg0, Exception arg1){
// 统计成功和失败的次数
if (arg1 == null) {
successCounter++;
} else {
errorCounter++;
}
}
@Override
public ProducerRecord<String, String> onSend (ProducerRecord < String, String > record){
// TODO Auto-generated method stub return record;
}
}
}
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在Producer中进行注册： Interceptor会按照注册的顺序进行依次拦截
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package cn.ysjh;
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.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
public class ProducerTest {
public static void main(String args[]) {
//1.配置生产者属性
Properties props = new Properties();
// Kafka服务端的主机名和端口号，可以是多个
props.put("bootstrap.servers", "172.17.0.3:9092");
//配置发送的消息是否等待应答
props.put("acks", "all");
//配置消息发送失败的重试
props.put("retries", 0);
//批量处理数据的大小：16kb
props.put("batch.size", 16384);
// 设置批量处理数据的延迟，单位：ms
props.put("linger.ms", 1);
// 设置内存缓冲区的大小
props.put("buffer.memory", 33554432);
//数据在发送之前一定要序列化
// 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");
// 2 构建拦截链
List<String> interceptors = new ArrayList<>();
interceptors.add("cn.ysjh.Interceptor1");
interceptors.add("cn.ysjh.Interceptor2");
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, interceptors);
//2.实例化KafkaProducer
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
//3.调用Producer的send方法，进行消息的发送，每条待发送的消息，都必须封装为一个Record对象
producer.send(new ProducerRecord<String, String>("test", Integer.toString(i), "hello world" + i));
}
//4.close释放资源
producer.close();
}
}
}
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最后在Kafka集群中开启一个消费者，运行程序即可，效果如图：
最后修改于 2022-09-23
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