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章节内容
上节我们完成了如下的内容:
- Kafka 序列化器
- Kafka 自定义序列化器
- Kafka 分区器
- Kafka 自定义分区器
拦截器
Producer拦截器
(Interceptor)和
Consumer拦截器
在
Kafka0.10
版本中
引入
的,主要是Client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
的需要,比如修改消息、修改时间等。
同时Producer允许指定
多个Interceptor
按
顺序
作用在同一条消息上,形成一个
拦截链
(Interceptor chain)。
onSend(ProducerRecord):
该方法封装进KafkaProducer.send方法中,即运行在主线程中,Producer确保在消息序列化以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的操作,但最好不要修改消息所属的分区、topic等等,否则会影响分区的计算。onAckonwledgement(RecordMetadata, Exception):
该方法会在消息被应答之前或消息失败时调用,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,因此不要再该方法中放入很重要的逻辑,并要用于执行一些资源清理工作。close:
关闭Interceptor,主要执行一些资源清理工作。
如果上所述,
Interceptor
可能被运行在
多个线程
中,因为在具体实现时用户需要自行确保
线程的安全
。
倘若指定了多个Inteceptor,则Producer会按照顺序进行调用他们,并且其中
可能抛出的异常
会
记录到日志
中而
不是向上传递
!!!
自定义拦截器
根据对拦截器的观察学习,我们知道了,要实现自定义的拦截器,我们需要:
实现ProducerInterceptor接口
- 在
KafkaProducer
的设置中定义自定义的拦截器
自定义类
(上一节 大数据 Kafka 58 点击跳转)
借用我们刚才实现的 User 类,这里就不再写了。
自定义拦截器
自定义拦截器01
publicclassInterceptor01<K,V>implementsProducerInterceptor<K,V>{@OverridepublicProducerRecord<K,V>onSend(ProducerRecord<K,V> record){System.out.println("=== 拦截器01 onSend ===");// 做一些操作return record;}@OverridepublicvoidonAcknowledgement(RecordMetadata metadata,Exception exception){System.out.println("=== 拦截器01 onAcknowledgement ===");if(null!= exception){// 此处应该记录日志等操作
exception.printStackTrace();}}@Overridepublicvoidclose(){}@Overridepublicvoidconfigure(Map<String,?> configs){}}
自定义拦截器02
publicclassInterceptor02<K,V>implementsProducerInterceptor<K,V>{@OverridepublicProducerRecord<K,V>onSend(ProducerRecord<K,V> record){System.out.println("=== 拦截器02 onSend ===");// 做一些操作return record;}@OverridepublicvoidonAcknowledgement(RecordMetadata metadata,Exception exception){System.out.println("=== 拦截器02 onAcknowledgement ===");if(null!= exception){// 此处应该记录日志等操作
exception.printStackTrace();}}@Overridepublicvoidclose(){}@Overridepublicvoidconfigure(Map<String,?> configs){}}
使用拦截器
configs.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,"icu.wzk.model.Interceptor01,icu.wzk.model.Interceptor02");
原理剖析
整体原理图
主线程
负责消息创建,拦截器,序列化器,分区器操作,并将消息追加到收集器。
RecordAccumulator:
- 消息收集器RecorderAccumulator每个分区维护一个Deque类型的双端队列
- ProducerBatch可以理解为ProducerRecord集合,批量发送有利于提升吞吐量,降低网络影响
- 由于生产者客户端使用 ByteBuffer 在发送消息之前进行消息保存,并维护了一个 BufferPool 实现 ByteBuffer 的复用。该缓存池只针对特定大小的 ByteBuffer 进行管理,如果消息过大,不能做到重复利用。
- 每次追加一条ProducerRecord消息,会寻找/新建对应的双端队列,从其尾部获取一个ProducerBatch,判断当前消息的大小是否可以写入到该批次中。若可以写入则写入,若不可以写入则新建一个ProducerBatch。
- 该线程从消息收集器获取缓存的消息,将其处理 <Node, List> 形式,Node表示集群的Broker的节点。
- 进一步将 <Node, List> 转换为 <Node, Request> 形式,此时才可以向服务端发送数据。
- 在发送之前,Sender线程将消息以 Map<NodeId, Deque<Deque> 形式保存到 InFlightRequests中进行缓存。可以通过获取 leastLoadedNode,即当前Node中负载压力最小的一个,以实现消息的尽快发出。
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