kafka发送消息-自定义消息发送的拦截器

1、自定义拦截器

创建自定义拦截器类,实现ProducerInterceptor接口。对消息进行拦截,可以在拦截中对消息做些处理,记录日志等操作...

java 复制代码
package com.power.config;

import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerInterceptor;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.clients.producer.RecordMetadata;

import java.util.Map;

public class CustomerProducerInterceptor implements ProducerInterceptor<String,Object> {

    /**
     * 发送消息时,会调用该方法,对消息进行拦截,可以在拦截中对消息做些处理,记录日志等操作......
     * @param record
     * @return
     */
    @Override
    public ProducerRecord<String,Object> onSend(ProducerRecord record) {
        System.out.println("拦截消息:"+record.toString());
        return record;
    }

    /**
     * 服务器收到消息后的一个确认
     * @param metadata
     * @param exception
     */
    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        if(null!=metadata){
            System.out.println("服务器接收到该消息:"+metadata.toString());
        }else {
            System.out.println("消息发送失败了,exception = "+exception);
        }
    }

    @Override
    public void close() {

    }

    @Override
    public void configure(Map<String, ?> configs) {

    }
}

2、kafak配置类

java 复制代码
package com.power.config;

import org.apache.kafka.clients.admin.NewTopic;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
import org.apache.kafka.clients.producer.RoundRobinPartitioner;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaProducerFactory;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.core.ProducerFactory;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

@Configuration
public class KafkaConfig {

    @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
    private String bootstrapServers;

    @Value("${spring.kafka.producer.key-serializer}")
    private String keySerializer;

    @Value("${spring.kafka.producer.value-serializer}")
    private String valueSerializer;

    public Map<String, Object> producerConfigs() {
        Map<String, Object> props = new HashMap<>();
        props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
        props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, keySerializer);
        props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG, valueSerializer);
        props.put(ProducerConfig.PARTITIONER_CLASS_CONFIG, CustomerPartitioner.class);
        props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG,CustomerProducerInterceptor.class.getName());
        return props;
    }

    public ProducerFactory<String, ?> producerFactory() {
        return new DefaultKafkaProducerFactory<>(producerConfigs());
    }

    @Bean
    public KafkaTemplate<String, ?> kafkaTemplate() {
        return new KafkaTemplate<>(producerFactory());
    }

    //第二次创建
    @Bean
    public NewTopic newTopic9() {
        return new NewTopic("heTopic", 9, (short) 1);
    }
}

3、生产者

java 复制代码
package com.power.producer;

import com.power.model.User;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import org.apache.kafka.common.header.Headers;
import org.apache.kafka.common.header.internals.RecordHeaders;
import org.springframework.kafka.core.KafkaTemplate;
import org.springframework.kafka.support.KafkaHeaders;
import org.springframework.kafka.support.SendResult;
import org.springframework.messaging.Message;
import org.springframework.messaging.support.MessageBuilder;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.util.concurrent.ListenableFuture;

import javax.annotation.Resource;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Date;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

@Component
public class EventProducer {

    @Resource
    private KafkaTemplate<String,Object> kafkaTemplate2;

    public void send10(){
        User user = User.builder().id(1208).phone("16767667676").birthday(new Date()).build();
        //分区是null,让kafka自己去决定把消息发送到哪个分区
        kafkaTemplate2.send("heTopic",user);
    }
}

4、测试类

java 复制代码
package com.power;

import com.power.model.User;
import com.power.producer.EventProducer;
import org.junit.jupiter.api.Test;
import org.springframework.boot.test.context.SpringBootTest;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Date;

@SpringBootTest
public class SpringBoot01KafkaBaseApplication {

    @Resource
    private EventProducer eventProducer;

    @Test
    void sendInterceptor(){
        eventProducer.send10();
    }

}

5、执行测试类

相关推荐
NiceZack34 分钟前
Hadoop 部署全流程教程:从新装 CentOS 到伪分布式与完全分布式
hadoop·分布式·centos
傻啦嘿哟41 分钟前
分布式爬虫架构:Redis+Scrapy打造企业级爬虫系统
分布式·爬虫·架构
坐吃山猪3 小时前
Kafka13-自定义分区器
kafka
starzy19903 小时前
Kafka请求进门口:Processor是怎么把请求读上来的
分布式·kafka
骑着蜗牛撵大象3271 天前
558 万美元训出 671B 模型:DeepSeek-V3 算法与系统的协同拆解
分布式·算法·moe·deepseek-v3·mla·fp8训练
德迅云安全-上官1 天前
德迅游戏盾:面向 TCP 业务的分布式云安全防护方案
分布式·tcp/ip·游戏
麻瓜code1 天前
分布式锁演进:从一个用户下两单,到 Redisson,我改了四版
分布式·wpf
starzy19901 天前
Kafka网络层第一道门:Acceptor线程是怎么启动的
大数据·kafka
skywalk81631 天前
hive —— 多机 AI Agent 协同的任务总线:分布式,多节点同时运行,保障不会宕机
人工智能·hive·分布式
huaweichenai1 天前
spring boot对接kafka实现消息队列处理
spring boot·后端·kafka