Protocol Buffers - Kafka 集成

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我们已经涵盖了相当多的 Protocol Buffers 及其数据类型的示例。在本章中，让我们再举一个例子，看看 Protocol Buffers 如何与 Kafka 使用的 Schema Registry 集成。让我们首先了解什么是“schema registry”。

Schema Registry

Kafka 是广泛使用的消息队列之一。它用于大规模应用发布-订阅模型。有关 Kafka 的更多信息，请访问此处 - https://tutorialspoint.com/apache_kafka/index.htm

然而，在基本层面上，Kafka **生产者**应该发送一条消息，即 Kafka **消费者**可以读取的信息片段。而这种消息的发送和消费是我们需要 schema 的地方。在大型组织中，有多个团队读取/写入 Kafka 主题时，尤其需要 schema。Kafka 提供了一种方法将此 schema 存储在 *schema registry* 中，然后在生产者/消费者创建/消费消息时创建/使用这些 schema。

维护 schema 有两个主要好处：

  • **兼容性** - 在大型组织中，必须确保生产消息的团队不会破坏消费这些消息的下游工具。Schema registry 确保更改向后兼容。

  • **高效编码** - 在每条消息中发送字段名称及其类型会占用空间和计算资源。使用 schema，我们不需要在每条消息中发送此信息。

Schema registry 支持 **Avro、Google Protocol Buffers** 和 **JSON** Schema 作为 schema 语言。这些语言中的 schema 可以存储在 schema registry 中。在本教程中，我们需要 Kafka 设置和 Schema registry 设置。

要安装 Kafka，您可以查看以下链接：

安装 Kafka 后，您可以通过更新 ** /etc/schema-registry/schema-registry.properties ** 文件来设置 Schema Registry。

# where should schema registry listen on
listeners=http://0.0.0.0:8081

# Schema registry uses Kafka beneath it, so we need to tell where are the Kafka brokers available
kafkastore.bootstrap.servers=PLAINTEXT://hostname:9092,SSL://hostname2:9092
Once done, you can then run:
sudo systemctl start confluent-schema-registry

设置完成后，让我们开始将 Google Protocol Buffers 与 Schema Registry 一起使用。

使用 Protocol Buffers Schema 的 Kafka 生产者

让我们继续我们的 **theater** 示例。我们将使用以下 Protocol Buffers schema：

theater.proto

syntax = "proto3";
package theater;
option java_package = "com.tutorialspoint.theater";

message Theater {
   string name = 1;
   string address = 2;
  
   int32 total_capcity = 3;
   int64 mobile = 4;
   float base_ticket_price = 5;
  
   bool drive_in = 6;
  
   enum PAYMENT_SYSTEM{
      CASH = 0;
      CREDIT_CARD = 1;
      DEBIT_CARD = 2;
      APP = 3;
   }
   PAYMENT_SYSTEM payment = 7;
   repeated string snacks = 8;
   
   map<string, int32> movieTicketPrice = 9;
}

现在，让我们创建一个简单的 Kafka **写入器**，它将以这种格式编码的消息写入 Kafka 主题。但为此，首先我们需要在 Maven POM 中添加一些依赖项：

  • Kafka 客户端，用于使用 Kafka 生产者和消费者

  • Kafka Protocol Buffers 序列化器，用于序列化和反序列化消息

  • **Slf4j** simple，确保我们获得 Kafka 的日志

<dependency>
   <groupId>org.apache.kafka</groupId>
   <artifactId>kafka-clients</artifactId>
   <version>2.5.0</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.confluent/kafka-protobuf-serializer -->
<dependency>
   <groupId>io.confluent</groupId>
   <artifactId>kafka-protobuf-serializer</artifactId>
   <version>5.5.1</version>
</dependency>

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-simple -->
<dependency>
   <groupId>org.slf4j</groupId>
   <artifactId>slf4j-simple</artifactId>
   <version>1.7.30</version>
</dependency>

完成此操作后，让我们现在创建一个 Kafka **生产者**。此生产者将创建并发送一条消息，其中将包含 **theater** 对象。

KafkaProtbufProducer.java

package com.tutorialspoint.kafka;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import com.tutorialspoint.theater.TheaterOuterClass.Theater;
import com.tutorialspoint.theater.TheaterOuterClass.Theater.PAYMENT_SYSTEM;

public class KafkaProtbufProducer {
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      String topicName = "testy1";
      Properties props = new Properties();
      props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
      props.put("clientid", "foo");
      props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
      props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.protobuf.KafkaProtocol BuffersSerializer");
      props.put("schema.registry.url", "https://:8081");
      props.put("auto.register.schemas", "true");
      
      Producer<String, Theater> producer = new KafkaProducer<>(props);
      producer.send(new ProducerRecord<String, Theater>(topicName, "SilverScreen", getTheater())).get();
      System.out.println("Sent to Kafka: \n" + getTheater());
      producer.flush();
      producer.close();
   }
   public static Theater getTheater() {
      List<String> snacks = new ArrayList<>();
      snacks.add("Popcorn");
      snacks.add("Coke");
      snacks.add("Chips");
      snacks.add("Soda");
           
      Map<String, Integer> ticketPrice = new HashMap<>();
      ticketPrice.put("Avengers Endgame", 700);
      ticketPrice.put("Captain America", 200);
      ticketPrice.put("Wonder Woman 1984", 400);
                  
      Theater theater = Theater.newBuilder()
         .setName("Silver Screener")
         .setAddress("212, Maple Street, LA, California")
         .setDriveIn(true)
         .setTotalCapacity(320)
         .setMobile(98234567189L)
         .setBaseTicketPrice(22.45f)
         .setPayment(PAYMENT_SYSTEM.CREDIT_CARD)
         .putAllMovieTicketPrice(ticketPrice)
         .addAllSnacks(snacks)
         .build();
      return theater;
   }
}

以下列出了我们需要了解的一些要点：

  • 我们需要将 Schema Registry URL 传递给生产者。

  • 我们还需要传递正确的 Protocol Buffers 序列化器，该序列化器特定于 Schema Registry。

  • Schema registry 会在我们发送完成后自动存储 **theater** 对象的 schema。

  • 最后，我们从自动生成的 Java 代码创建了一个 **theater** 对象，这就是我们将要发送的内容。

输出

让我们现在编译并执行代码：

mvn clean install ; java -cp .\target\protobuf-tutorial-1.0.jar com.tutorialspoint.kafka.KafkaProtbufProducer

我们将看到以下输出：

[main] INFO org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser - Kafka version: 2.5.0
[main] INFO org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser - Kafka commitId: 66563e712b0b9f84
[main] INFO org.apache.kafka.common.utils.AppInfoParser - Kafka startTimeMs: 1621692205607
[kafka-producer-network-thread | producer-1] INFO org.apache.kafka.clients.Metadata - 
[Producer clientId=producer-1] Cluster ID: 7kwQVXjYSz--bE47MiXmjw

已发送到 Kafka

name: "Silver Screener"
address: "212, Maple Street, LA, California"
total_capacity: 320
mobile: 98234567189
base_ticket_price: 22.45
drive_in: true
payment: CREDIT_CARD
snacks: "Popcorn"
snacks: "Coke"
snacks: "Chips"
snacks: "Soda"
movieTicketPrice {
   key: "Avengers Endgame"
   value: 700
}
movieTicketPrice {
   key: "Captain America"
   value: 200
}
movieTicketPrice {
   key: "Wonder Woman 1984"
   value: 400
}
[main] INFO org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer - 
[Producer clientId=producer-1] Closing the Kafka producer with timeoutMillis = 9223372036854775807 ms.

这意味着我们的消息已发送。

现在，让我们确认 schema 是否已存储在 Schema Registry 中。

curl  -X GET https://:8081/subjects | jq

显示的输出为 **"topicName" + "key/value"**

[
   "testy1-value"
]

我们还可以查看 registry 存储的 schema：

curl  -X GET https://:8081/schemas/ids/1 | jq {
   "schemaType": "PROTOBUF",
   "schema": "syntax = \"proto3\";\npackage theater;\n\noption java_package = \"com.tutorialspoint.theater\";\n\nmessage Theater {
      \n  string name = 1;\n  string address = 2;\n  int64 total_capacity = 3;\n  
      int64 mobile = 4;\n  float base_ticket_price = 5;\n  bool drive_in = 6;\n  
      .theater.Theater.PAYMENT_SYSTEM payment = 7;\n  repeated string snacks = 8;\n  
      repeated .theater.Theater.MovieTicketPriceEntry movieTicketPrice = 9;\n\n  
      message MovieTicketPriceEntry {\n    option map_entry = true;\n  \n    
      string key = 1;\n    int32 value = 2;\n  }\n  enum PAYMENT_SYSTEM {
         \n CASH = 0;\n    CREDIT_CARD = 1;\n    DEBIT_CARD = 2;\n    APP = 3;\n  
      }\n
   }\n"
}

使用 Protocol Buffers Schema 的 Kafka 消费者

让我们现在创建一个 Kafka **消费者**。此消费者将消费包含 **theater** 对象的消息。

KafkaProtbufConsumer.java

package com.tutorialspoint.kafka;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
import org.apache.kafka.clients.producer.Producer;
import org.apache.kafka.clients.producer.KafkaProducer;
import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerRecord;
import com.tutorialspoint.theater.TheaterOuterClass.Theater;
import com.tutorialspoint.theater.TheaterOuterClass.Theater.PAYMENT_SYSTEM;

public class KafkaProtbufConsumer {
   public static void main(String[] args) throws Exception{
      String topicName = "testy1";
      Properties props = new Properties();
      props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
      props.put("clientid", "foo");
      props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
         
      props.put("value.serializer", "io.confluent.kafka.serializers.protobuf.KafkaProtocol BuffersSerializer");
      props.put("schema.registry.url", "https://:8081");
      props.put("auto.register.schemas", "true");
      Producer<String, Theater> producer = new KafkaProducer<>(props);
      producer.send(new ProducerRecord<String, Theater>(topicName, "SilverScreen", getTheater())).get();
      
      System.out.println("Sent to Kafka: \n" + getTheater());
      producer.flush();
      producer.close();
   }
   public static Theater getTheater() {
      List<String> snacks = new ArrayList<>();
      snacks.add("Popcorn");
      snacks.add("Coke");
      snacks.add("Chips");
      snacks.add("Soda");
           
      Map<String, Integer> ticketPrice = new HashMap<>();
      ticketPrice.put("Avengers Endgame", 700);
      ticketPrice.put("Captain America", 200);
      ticketPrice.put("Wonder Woman 1984", 400);
      
      Theater theater = Theater.newBuilder()
         .setName("Silver Screener")
         .setAddress("212, Maple Street, LA, California")
         .setDriveIn(true)
         .setTotalCapacity(320)
         .setMobile(98234567189L)
         .setBaseTicketPrice(22.45f)
         .setPayment(PAYMENT_SYSTEM.CREDIT_CARD)
         .putAllMovieTicketPrice(ticketPrice)
         .addAllSnacks(snacks)
         .build();
      return theater;
   }
}

以下列出了我们需要了解的一些要点：

  • 我们需要将 Schema Registry URL 传递给消费者。

  • 我们还需要传递正确的 Protocol Buffers 反序列化器，该反序列化器特定于 Schema Registry。

  • Schema Registry 会在我们消费完成后自动读取存储的 **theater** 对象的 schema。

  • 最后，我们从自动生成的 Java 代码创建了一个 **theater** 对象，这就是我们将要发送的内容。

输出

让我们现在编译并执行代码：

mvn clean install ; java -cp .\target\protobuf-tutorial-1.0.jar com.tutorialspoint.kafka.KafkaProtbufConsumer

offset = 0, key = SilverScreen, value = May 22, 2021 7:50:15 PM com.google.protobuf.TextFormat$Printer$MapEntryAdapter compareTo
May 22, 2021 7:50:15 PM com.google.protobuf.TextFormat$Printer$MapEntryAdapter compareTo

name: "Silver Screener"
address: "212, Maple Street, LA, California"
total_capacity: 320
mobile: 98234567189
base_ticket_price: 22.45
drive_in: true
payment: CREDIT_CARD
snacks: "Popcorn"
snacks: "Coke"
snacks: "Chips"
snacks: "Soda"
movieTicketPrice {
   key: "Captain America"
   value: 200
}
movieTicketPrice {
   key: "Wonder Woman 1984"
   value: 400
}
movieTicketPrice {
   key: "Avengers Endgame"
   value: 700
}

因此，正如我们所看到的，写入 Kafka 的消息被消费者正确地消费了。此外，Registry 存储了 schema，也可以通过 REST API 访问。

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