Kafka 是一个分布式流处理平台,它允许你发布和订阅记录流。在 Kafka 中,消息的传输需要经过序列化和反序列化的过程。默认情况下,Kafka 使用 Java 序列化,但你可以自定义序列化和反序列化的实现。
下面是一个简单的例子,展示了如何使用 JSON 作为序列化和反序列化的实现。我们将使用 org.apache.kafka.common.serialization
包中的 Serializer
和 Deserializer
接口。
首先,添加依赖到你的项目中。如果你使用的是 Maven,可以在 pom.xml
文件中添加以下依赖:
com.fasterxml.jackson.core jackson-databind 2.12.5
接下来,创建一个自定义的序列化器(JsonSerializer
)和反序列化器(JsonDeserializer
):
import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper; import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer; import org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer; import java.nio.ByteBuffer; import java.util.Map; public class JsonSerializerimplements Serializer { private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); @Override public void configure(Map configs, boolean isKey) { // 配置序列化器,例如设置日期格式等 } @Override public byte[] serialize(String topic, T data) { try { return objectMapper.writeValueAsBytes(data); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Error serializing message", e); } } @Override public void close() { // 关闭序列化器,释放资源 } } public class JsonDeserializer implements Deserializer { private final ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper(); @Override public void configure(Map configs, boolean isKey) { // 配置反序列化器,例如设置日期格式等 } @Override public T deserialize(String topic, byte[] data) { try { return objectMapper.readValue(data, objectMapper.constructType(getClass())); } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Error deserializing message", e); } } @Override public void close() { // 关闭反序列化器,释放资源 } }
现在,你可以在 Kafka Producer 和 Consumer 的配置中使用自定义的序列化器和反序列化器。例如,在 Kafka Producer 中使用自定义的 JSON 序列化器:
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig; import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord; import java.util.Properties; public class CustomKafkaProducer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer"); props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, "com.example.JsonSerializer"); KafkaProducerproducer = new KafkaProducer<>(props); MyMessage message = new MyMessage("Hello", "World"); producer.send(new ProducerRecord<>("my-topic", message)); producer.close(); } }
在 Kafka Consumer 中使用自定义的 JSON 反序列化器:
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer; import java.time.Duration; import java.util.Collections; import java.util.Properties; public class CustomKafkaConsumer { public static void main(String[] args) { Properties props = new Properties(); props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092"); props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "test"); props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "com.example.JsonDeserializer"); KafkaConsumerconsumer = new KafkaConsumer<>(props); consumer.subscribe(Collections.singletonList("my-topic")); while (true) { ConsumerRecords records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100)); for (ConsumerRecord record : records) { System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = https://www.yisu.com/ask/%s%n", record.offset(), record.key(), record.value()); } } } }
这样,你就可以在 Kafka 中使用自定义的 JSON 序列化和反序列化实现了。注意,这里的例子仅用于演示目的,实际应用中可能需要根据具体需求进行调整。