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Kafka中的producer拦截器与consumer拦截器详解

作者：warybee

这篇文章主要介绍了Kafka中的producer拦截器与consumer拦截器详解,Producer 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,需要的朋友可以参考下

1. producer 拦截器(interceptor)

1.1 介绍

Producer 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。Producer允许指定多个Interceptor按照指定顺序作用于一条消 息从而形成一个拦截链(interceptor chain)。

自定义的拦截器(interceptor)需要实现org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor接口，接口定义如下：

package org.apache.kafka.clients.producer;
import org.apache.kafka.common.Configurable;

public interface ProducerInterceptor<K, V> extends Configurable {
    
    /**
      该方法封装进KafkaProducer.send()方法中，方法会在消息发送之前被调用，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
    */
    ProducerRecord<K, V> onSend(ProducerRecord<K, V> record);

    /**
     该方法会在消息成功提交或发送失败之后被调用,
     KafkaProducer.send()异步发送有回调通知 callback， onAcknowledgement 的调用要早于 callback 的调用。
    */
    void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception);
    /**
     关闭Interceptor，主要用于执行一些资源清理工作。
    */
    void close();
}

如果指定了多个Interceptor，则Producer将按照指定顺序调用它们，如果interceptor出现异常Producer仅仅是捕获每个 Interceptor抛出的异常记录到错误日志中而非在向上传递。

1.2 案例

实现两个拦截器（interceptor），组成拦截链。第一个拦截器在消息发送前，给消息添加header。第二个拦截器统计消息的发送成功数和失败数。

PS：其实这两个功能可以放在一个interceptor中，这里仅仅是为了演示多个interceptor。

定义拦截器

拦截器1：

public class MyInterceptor implements ProducerInterceptor<Integer,String> {
    /**
     * 消息发送之前调用
     * @param record
     * @return
     */
    @Override
    public ProducerRecord<Integer, String> onSend(ProducerRecord<Integer, String> record) {
        //消息的主题
        String topic = record.topic();
        Integer partition = record.partition();
        Integer key = record.key();
        String value = record.value();
        Headers headers = record.headers();
        //给header添加时间戳
        String stamp = System.currentTimeMillis()+"";
        headers.add("timestamp",stamp.getBytes(StandardCharsets.UTF_8));
        ProducerRecord<Integer,String> resultRecord=
                  new ProducerRecord<>(topic,partition,key,value,headers);
        return resultRecord;
    }
    /**
     * 当发送到服务器的记录已被确认时，或者当发送记录在发送到服务器之前失败时调用此方法
     * @param metadata
     * @param exception
     */
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
    }
    @Override
    public void close() {
    }
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
}

拦截器2：

public class MyInterceptor02 implements ProducerInterceptor<Integer,String> {
    private int errorNum=0;
    private int successNum=0;
    /**
     * 消息发送之前调用
     * @param record
     * @return
     */
    @Override
    public ProducerRecord<Integer, String> onSend(ProducerRecord<Integer, String> record) {
        return record;
    }
    /**
     * 当发送到服务器的记录已被确认时，或者当发送记录在发送到服务器之前失败时调用此方法
     * @param metadata
     * @param exception
     */
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
         if (exception==null){
             successNum++;
         }else {
            errorNum++;
         }
    }
    @Override
    public void close() {
        System.out.println("消息发送成功数: " + successNum);
        System.out.println("消息发送失败数: " + errorNum);
    }
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
    }
}

生产者

configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"拦截器类全路径");，多个拦截器使用，分割

public class KafkaProducerDemo {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接用到的服务器地址
        configs.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "http://192.168.235.132:9092");
        // 设置key的序列化类
        configs.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerSerializer");
        // 设置value的序列化类
        configs.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        configs.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG,"all");
        //添加拦截器
        configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.warybee.interceptor.MyInterceptor,com.warybee.interceptor.MyInterceptor02");
        KafkaProducer<Integer,String> kafkaProducer=new KafkaProducer<Integer, String>(configs);
        //发送100条消息
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            ProducerRecord<Integer,String> producerRecord=new ProducerRecord<>
                    (       "test_topic_1",
                            0,
                            i,
                            "test topic msg "+i);
            //消息的异步确认
            kafkaProducer.send(producerRecord, new Callback() {
                @Override
                public void onCompletion(RecordMetadata recordMetadata, Exception exception) {
                    if (exception==null){
                        System.out.println("消息的主题："+recordMetadata.topic());
                        System.out.println("消息的分区："+recordMetadata.partition());
                        System.out.println("消息的偏移量："+recordMetadata.offset());
                    }else {
                        System.out.println("发送消息异常");
                    }
                }
            });
        }
        // 关闭生产者
        kafkaProducer.close();
    }
}

2 Consumer拦截器（interceptor）

2.1.介绍

消费者（Consumer）在拉取了分区消息之后，要首先经过反序列化器对key和value进行反序列化处理，处理完之后，如果消费端设置了拦截器，则需要经过拦截器的处理之后，才能返回给消费者应用程 序进行处理。

自定义的拦截器(interceptor)需要实现org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerInterceptor接口，接口定义如下：

public interface ConsumerInterceptor<K, V> extends Configurable, AutoCloseable {
    /**
        该方法在poll方法返回之前调用。调用结束后poll方法就返回消息了。
        该方法可以修改消费者消息，返回新的消息。拦截器可以过滤收到的消息或生成新的消息。
     */
    ConsumerRecords<K, V> onConsume(ConsumerRecords<K, V> records);
    /**
      当消费者提交偏移量时，调用该方法。通常你可以在该方法中做一些记账类的动作，比如打日志等。
      调用者将忽略此方法抛出的任何异常。
     */
    void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets);
    /**
     *  关闭Interceptor之前调用
     */
    void close();
}

方法说明：

2.2 案例

定义拦截器

public class MyConsumerInterceptor implements ConsumerInterceptor<Integer,String> {
    @Override
    public ConsumerRecords<Integer, String> onConsume(ConsumerRecords<Integer, String> records) {
        //在这里可以对接收到的消息进行修改
        //如不做处理，直接返回即可
        return records;
    }
    @Override
    public void onCommit(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata> offsets) {
        offsets.forEach((tp,offsetAndMetadata) -> {
            System.out.println(tp+" : "+offsetAndMetadata.offset());
        });
    }
    @Override
    public void close() {
    }
    /**
     * 用于获取消费者的设置参数
     * @param configs
     */
    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {
        configs.forEach((k, v) -> {
            System.out.println(k + "\t" + v);
        });
    }
}

消费者

在消费者客户端配置中增加如下配置

如果有多个拦截器，用，分割即可

configs.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.warybee.interceptor.MyConsumerInterceptor");

public class KafkaConsumerDemo {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String, Object> configs = new HashMap<>();
        // 设置连接Kafka的初始连接用到的服务器地址
        // 如果是集群，则可以通过此初始连接发现集群中的其他broker
        configs.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "http://192.168.235.132:9092");
        //KEY反序列化类
        configs.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.IntegerDeserializer");
        //value反序列化类
        configs.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        configs.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "consumer.demo");
        configs.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");
        configs.put(ConsumerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"com.warybee.interceptor.MyConsumerInterceptor");
        //创建消费者对象
        KafkaConsumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<Integer, String>(configs);
        List<String> topics = new ArrayList<>();
        topics.add("test_topic_1");
        //消费者订阅主题
        consumer.subscribe(topics);
        while (true){
            //批量拉取主题消息,每3秒拉取一次
            ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(3000);
            //变量消息
            for (ConsumerRecord<Integer, String> record : records) {
                System.out.println(record.topic() + "\t"
                        + record.partition() + "\t"
                        + record.offset() + "\t"
                        + record.key() + "\t"
                        + record.value());
            }
        }
    }
}

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