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- 四、尾声
一、前言
本文主要讲解kafka stream和kafka interceptor，kafka stream是一个实时的流客户端，可以从kafka-server某个topic取数据，也可以从发送数据到kafka-server某个topic，只要kafka-stream之后一直运行不停止，就可以一次建立连接，永远取kafka交互。工程中，只要集成了kafka stream的Java程序可以实时取到指定input-topic上的消息实体，且可以将消息加工之后，实时地将消息发送到output-topic。
kafka interceptor是一个在发送消息之前的拦截器，可以修改这个消息/记录的topic、partition、key、value、timestamp五个属性，而且拦截器还可以知道此消息是否发送成功。
kafka partition类似拦截器，也是在发送消息之前设置，可以自定义消息发送到哪个partition。springboot集成kafka和集成其他中间件一样，基本上导入pom依赖，配置好application.yaml文件，然后配置@Configuration修饰就好了。
本文源代码：kafka stream与interceptor、自定义partition、springboot集成kafka
二、Kafka四个核心API
第一篇博文中（解开Kafka神秘的面纱(一)：kafka架构与应用场景），介绍过Kafka最重要的四个核心API是Producer API、Consumer API、Streams API、Connector API，四者的关系如下图：
Producer API、Consumer API就是生产者和消费者，很容易理解，Connector API主要侧重kafka可以和其他数据源交互(各种关系型数据库和非关系型数据库)，比较简单，本文介绍的是Streams API，主要包括stream和interceptor两个部分，就是上图右边的stream和processors。
kafka开发中，针对四种核心api，涉及到kafka的三个依赖存根。
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka_2.13</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
这是kafka核心包2.1.1是kafka的版本，2.13是这个kafka所依赖的scala版本。
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-clients</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
这个是kafka客户端包，主要封装了producer consumer两个api。
<dependency>
<groupId>org.apache.kafka</groupId>
<artifactId>kafka-streams</artifactId>
<version>2.1.1</version>
</dependency>
这个是streams依赖，主要封装了stream interceptor依赖。
三、kafka stream
3.1 Kafka Streams概述
Kafka Streams是一个客户端库，用于构建任务关键型实时应用程序和微服务，其中输入输出数据存储在Kafka集群中。Kafka Streams结合了在客户端编写和部署标准Java和Scala应用程序的简单性以及Kafka服务器端集群技术的优势，使这些应用程序具有高度可扩展性，弹性，容错性，分布式等等。Kafka Streams具有如下特点：
(1) 功能强大：高扩展性，弹性，容错
(2) 轻量级：无需专门的集群，一个库，而不是框架
(3) 完全集成：100%的Kafka 0.10.0版本兼容，易于集成到现有的应用程序
(4) 实时性：毫秒级延迟、并非微批处理、窗口允许乱序数据、允许迟到数据
3.2 为什么要有Kafka Streams
为什么要引入kafka stream？因为kafka是一个流式存储系统(这里的流不要理解为Java IO流)，每个消息由 index+value+timestamp 构成，但是不能直接用cat命令查看，如图：
因为是流式存储，如果想要在程序看到消息实体，需要使用kafka stream；而且之前kafka消费者是对生产者生产的消息直接消费，生产者生产什么样的消息，消费者就消费什么样的消息，如下图：
现在，如果有了kafka stream，不仅可以在程序中拿到消息实体，还可以在程序对消息加工之后，在交给消费者消费。
即之前是 kafka创建一个topic，然后生产者向这个topic发送消息，消费者从这个topic取消息，生产者生产什么消息，什么消息就存到topic的partition上，然后消费者原封不动的将指定名称的topic上面的消息取下来(kafka上消息不会删除，只是移动offset，默认七天后删除)。
现在是创建两个topic，input-topic和output-topic，并提供一个集成了kafka stream的Java程序，从input-topic取数据，然后加工数据，将加工好的数据放到output-topic上，最后启动生产者向 input-topic 上发送消息，启动消费者取 output-topic 上的消息，既然是从 output-topic 上取，取到的当然是经过 kafka stream 程序加工之后的消息。
eg: 之前rabbitmq消息是可以直接看到，但是现在kafka流式存储不行。
3.3 单词统计案例
以下是WordCountDemo示例代码的要点（为了方便阅读，使用的是java8 lambda表达式）。
第一步：启动zk和kafka
./zkServer.sh start
./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
第二步：准备输入主题并启动生产者
创建名为streams-plaintext-input的输入主题和名为streams-wordcount-output的输出主题：
创建一个输入topic
./bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --topic stream-plaintext-input --partitions 1 --replication-factor 1
创建一个输出topic并启用压缩，因为输出流是更改日志流
./bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --topic stream-wordcount-output --partitions 1 --replication-factor 1 --config cleanup.policy=compact
使用相同的kafka-topics工具描述创建的主题：
./bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.100.120:2181 --describe
也可以直接查看两个topic是否创建好了
./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --list
第三步：启动Wordcount应用程序
./bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo
演示应用程序将从输入主题stream-plaintext-input读取，对每个读取消息执行WordCount算法的计算，并将其当前结果连续写入输出主题streams-wordcount-output。
注意：在kafka解压目录的libs包目录下，这里存在一个 kafka-stream-examples-2.8.0.jar，这个jar包就是kafka官方提供的一个演示kafka stream的examples，如下图：
这个jar包解压之后，里面有一个 org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo 类，这个类的作用是对生产者发送的消息统计，这个类监听的生产者topic是streams-plaintext-input，消费者topic是 streams-wordcount-output，如下
直接在centos上运行 ./bin/kafka-run-class.sh org.apache.kafka.streams.examples.wordcount.WordCountDemo 这个程序有时候会连不上 127.0.0.1:9092 本机kafka，我们可以将 kafka-stream-examples-2.8.0.jar 在自己电脑上解压，将 WordCountDemo 类单独拿出来，放在idea上运行，如下：
第四步：启动生产者和消费者
启动生产者：./bin/kafka-console-producer.sh --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --topic stream-plaintext-input
启动消费者：./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --topic stream-wordcount-output --from-beginning --formatter kafka.tools.DefaultMessageFormatter --property print.key=true --property print.value=true --property key.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer -- property value.deserializer=org.apache.kafka.common.serialization.LongDeserializer
运行结果：
四、kafka interceptor
4.1 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。拦截器只是对于producer而言(一定不是针对consumer而言的，当消息已经到了消费阶段，这个消息早就存放到kafka-server了)，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，如下：
解释上面四个方法：
（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，包括topic partition index value timestamp但最好保证不要修改消息所属的topic和分区partition，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：该方法用来关闭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。
interceptor和stream区别：stream是取input-topic的数据，加工数据之后，无法将加工之后的数据重新插入到input-topic中去，只能放到另一个output-topic中去，但是，有了interceptor之后，可以取input-topic的数据，加工数据之后，再将加工之后的数据重新插入到input-topic中去。而且，还可以定制化消息存放在某个partition，比如，可以将partition-0的消息拿出来，放到partition-1中去。
4.2 拦截器案例
4.2.1 需求
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，即
每条消息先到TimeInterceptor,然后再到CountInterceptor，最后在发送出去。
4.2.2 案例实操
涉及的类包括三个，两个拦截器和一个主程序
第一个程序：时间戳拦截器
public class TimeInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String>
第二个程序：计数拦截器，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>
第三个程序：producer主程序
public class InterceptorProducer
4.2.3 测试
第一步：运行客户端InterceptorProducer主程序
第二步：在kafka上启动消费者
./bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --topic test2 --from-beginning
4.3 kafka自定义分区
自定义分区和interceptor一样，也是生产端的，就是指定key的消息发送到某个partition。
如果一个topic拥有多个分区，但是，消息被发送给kafka的时候，只是指定了topic的名称，就是这条消息应该发送给哪个topic，消息消费也是指定topic的，partition这个概念是对客户端透明的，客户端生产消息和消费消息都不会涉及到。
那么，当一个topic拥有多个分区，某条消息具体存放到哪个partition上面呢？kafka有自己的默认规则，这个默认规则就在源码 DefaultPartitioner 类里面，如下图：
好了，现在我们可以实现Partitioner接口得到一个自定义的MyPartitioner类，然后
新建一个topic，名为test3，拥有三个partition
./bin/kafka-topics.sh --create --topic test3 --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --partitions 3 --replication-factor 1
./bin/kafka-topics.sh --bootstrap-server 192.168.100.120:9092 --list
运行成功，自定义partition为1，10条消息都发送到了1上面去了
eg: interceptor 和 partion 都是生产端，所以都是在生产代码里面修改。
4.4 springboot集成kafka
四、尾声
本文主要介绍了kafka stream和kafka interceptor。
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