kafka - 自定义序列化器

浅浅的花香味﹌ 2022-05-27 13:17 229阅读 0赞

# kafka - 自定义序列化器 #

在 kafka 中提供了以下的序列化器：

1.  ByteArraySerializer
2.  StringSerializer
3.  IntegerSerializer

但是内置提供的序列化器并不能满足大部分场景的需求，因此我们需要自定义序列化器

--------------------

# 一、自定义序列化器 #

## 1.1 客户 ##

我们首先创建一个简单的类用于表示客户：

public class Customer {
        private int customerID;
        private String customerName;
        public Customer(int ID, String name) {
            this.customerID = ID;
            this.customerName = name;
        }
        public int getID() {
            return customerID;
        }
        public String getName() {
            return customerName;
        }
    }

## 1.2 定义序列化器 ##

接下来为 Customer 类创建序列号器：

import org.apache.kafka.common.errors.SerializationException;
    import org.apache.kafka.common.serialization.Serializer;
    
    import java.nio.ByteBuffer;
    import java.util.Map;
    
    /** * Created by Joe on 2018/4/19 */
    public class CustomerSerializer implements Serializer<Customer> { 
    
        @Override
        public void configure(Map configs, boolean isKey) {
            // 不做任何配置
        }
    
        @Override
        /* * Customer对象被序列化成： * 表示customerID的4字节整数 * 表示customerName长度的4字节整数（如果customerName为空，则长度为0） * 表示customerName的N个字节 */
        public byte[] serialize(String topic, Customer data) {
            try {
                byte[] serializedName;
                int stringSize;
                if (data == null)
                    return null;
                else {
                    if (data.getName() != null) {
                        serializedName = data.getName().getBytes("UTF-8");
                        stringSize = serializedName.length;
                    } else {
                        serializedName = new byte[0];
                        stringSize = 0;
                    }
                }
                ByteBuffer buffer = ByteBuffer.allocate(4 + 4 + stringSize);
                buffer.putInt(data.getID());
                buffer.putInt(stringSize);
                buffer.put(serializedName);
    
                return buffer.array();
            } catch (Exception e) {
                throw new SerializationException("Error when serializing Customer to byte[] " + e);
            }
        }
    
        @Override
        public void close() {
            // nothing to close
        }
    }

在定义好`CustomerSerializer`类之后，我们就可以定义`ProducerRecord<String, Customer>`类型的消息传递给 kafka 。

但是这样使用自定义序列化器依旧有缺陷：

1.  如果我们有多种类型的消费者，可能需要把 customerID 字段变成长整型，或者为 Customer 添加 startDate 字段，这样就会出现新旧消息的兼容性问题。
2.  多个团队同时向 Kafka 写入 Customer 数据，那么他们就需要使用相同的序列化器。如果序列化器发生改动，他们也要在同一时间修改代码。

**因此，在实际使用中，不建议使用自定义序列化器，而是使用已有的序列化器和反序列化器，比如 JSON、Avro、Thrift 或 Protobuf。**

# 二、Avro序列化 #

Apache Avro是一种与编程语言无关的序列化格式。Avro 数据通过与语言无关的 schema 来定义。schema 通过 JSON 来描述，数据被序列化成二进制文件或 JSON 文件，不过一般会使用二进制文件。

Avro 有一个很有意思的特性是，当负责写消息的应用程序使用了新的 schema，负责读消息的应用程序可以继续处理消息而无需做任何改动，这个特性使得它特别适合用在像 Kafka 这样的消息系统上。

假设有如下的 schema:

{
        "namespace": "customerManagement.avro",
        "type": "record",
        "name": "Customer",
        "fields": [{ "name": "id", "type": "int" }, { "name": "name", "type": "string" }, { "name": "faxNumber", "type": ["null", "string"], "default": "null" } ] }

> 这个 schema 表明了 id 和 name 属性是必需的。而 faxNumber 字段可选为空，且默认为 null。

假设这个 schema 已经正常运行一段时间，并且生成了很多数据。然后在后面的发展，决定使用 email 字段来进行代替，这时候我们就可以生成如下的新 schema。

{
        "namespace": "customerManagement.avro",
        "type": "record",
        "name": "Customer",
        "fields": [{ "name": "id", "type": "int" }, { "name": "name", "type": "string" }, { "name": "email", "type": ["null", "string"], "default": "null" } ] }

在应用程序升级之前，它们会调用类似 getName()、getId() 和 getFaxNumber() 这样的方法。如果碰到使用新 schema 构建的消息，getName() 和 getId() 方法仍然能够正常返回，但 getFaxNumber() 方法会返回 null，因为消息里不包含传真号码。

在应用程序升级之后，getEmail() 方法取代了 getFaxNumber() 方法。如果碰到一个使用旧 schema 构建的消息，那么 getEmail() 方法会返回 null，因为旧消息不包含邮件地址。

由此可以看出使用 Avro 的好处：当修改了消息的 schema，没有更新所有负责读取数据的应用程序。仍然不会出现异常或阻断性错误，也不需要对现有数据进行大幅更新。

**但是依旧需要注意以下两点：**

1.  用于写入数据和读取数据的 schema 必须是相互兼容的。Avro 文档提到了一些兼容性原则。
2.  反序列化器需要用到用于写入数据的 schema，即使它可能与用于读取数据的 schema 不一样。Avro 数据文件里就包含了用于写入数据的 schema。