ConsumerInterceptor是Kafka中的一个重要组件，它允许开发人员在Kafka消费者端拦截和修改消息的处理过程。ConsumerInterceptor可以用于实现各种功能，从消息监控到数据转换和错误处理，为开发人员提供了更大的灵活性和可定制性。
在这个博客系列的第1部分之后，Apache Kafka的Spring——第1部分:错误处理、消息转换和事务支持，在这里的第2部分中，我们将关注另一个增强开发者在Kafka上构建流应用程序时体验的项目:Spring Cloud Stream。
Kafka起初是由LinkedIn公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统，现已被捐献给Apache基金会。
通过提供 spring-kafka 项目的自动配置来支持Apache Kafka。
KafkaProperties-> Consumer->valueDeserializer
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Apache Kafka - ConsumerInterceptor 实战 (1) 用代码的方式实现了ConsumerInterceptor , 接下来我们用 配置的方式来实现一下 。
本文基于SpringBoot整合Kafka，通过简单配置实现生产及消费，包括生产消费的配置说明、消费者偏移设置方式等。更多功能细节可参考
KafkaProducer会将消息先放入缓冲区中，然后由单独的sender线程异步发送到broker服务端，那么既然消息是批量发送的，那么触发批量发送的条件是什么呢？
Confluent提供了业界唯一的企业级事件流平台，Confluent Platform通过将来自多个源和位置的数据集成到公司的单个中央事件流平台中，可以轻松构建实时数据管道和流应用程序。Confluent平台使您可以专注于如何从数据中获取业务价值，而不必担心诸如在各种系统之间传输或处理数据的基本机制。具体来说，Confluent平台简化了将数据源连接到Kafka，使用Kafka构建应用程序以及保护，监视和管理Kafka基础架构的过程。
Spring Kafka 是 Spring Framework 提供的一个集成 Apache Kafka 的库，用于构建基于 Kafka 的实时数据流处理应用程序。Apache Kafka 是一个高性能、分布式的流数据平台，广泛用于构建可扩展的、实时的数据处理管道。
基于 Spring Cloud 的微服务设计和开发，已经越来越多地得到了更多企业的推广和应用，而 Spring Cloud 社区也在不断的迅速发展壮大之中，近几年时间，Spring Cloud 的版本也经历了快速的迭代和更新。
服务启动时，会给cloud-stream 装载绑定中间件的配置，而spring cloud stream默认使用的序列化方式为ByteArraySerializer,这就导致stream 在发送数据时使用l了服务装载StringSerializer序列化方式，从而导致了java.lang.ClassCastException: [B > cannot be cast to java.lang.String的问题出现。
对于事件流应用程序开发人员，根据管道中各个应用程序的更改需要不断更新流管道非常重要。理解流开发人员用于构建事件流管道的一些常见流拓扑也很重要。
只管发送， 不管结果： 只调用接口发送消息到 Kafka 服务器， 但不管成功写入与否。 由于 Kafka 是高可用的， 因此大部分情 况下消息都会写入， 但在异常情况下会丢消息。
本文是SpringBoot+Kafka的实战讲解，如果对kafka的架构原理还不了解的读者，建议先看一下《大白话kafka架构原理》、《秒懂kafka HA（高可用）》两篇文章。
Connect 将使用用于记录键和值的相同机制来表示 Header 值。每个 Header 值可能有一个对应的 Schema，允许连接器和转换以一致的方式处理 Header 值、记录键和记录值。Connect 将定义一种 HeaderConverter 机制以类似于Converter框架的方式序列化和反序列化标头值 ，这样现有的 Converter实现也可以实现 HeaderConverter. 由于来自不同供应商的连接器和转换可能被组合到单个管道中，因此不同的连接器和转换可以轻松地将 Header 值从原始形式转换为连接器和/或转换期望的类型，这一点很重要。
在使用 Flink 进行数据处理时，数据经 Data Source 流入，然后通过系列 Transformations 的转化，最终可以通过 Sink 将计算结果进行输出，Flink Data Sinks 就是用于定义数据流最终的输出位置。Flink 提供了几个较为简单的 Sink API 用于日常的开发，具体如下：
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica（美国） 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取，增量抽取的处理方式，增量加载的处理方式，提供数据更新的时间点或周期工作流调度，可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发，从逻辑设计上，满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据，它可以按任意速度在企业内交付数据，具有高性能、高可扩展
Apache Software Foundation（ASF）在2019年监督了339个项目，有超过3000名提交者组成的强大社区修改了59309787行代码。
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作为Apache Kafka深挖的博客系列第1部分和第2部分的后续,在第3部分中我们将讨论另一个Spring 团队的项目:Spring Cloud Data Flow,其重点是使开发人员能够轻松地开发、部署和协调事件流管道基于Apache Kafka。作为前一篇博客系列文章的延续，本文解释了Spring Cloud数据流如何帮助您提高开发人员的工作效率并管理基于apache - kafka的事件流应用程序开发。
使用Spring Cloud Stream 1.3.2.RELEASE向Kafka发布String消息。 当使用命令行Kafka使用者或Spring Kafka @KafkaListener使用消息时，contentType标头始终附加到消息正文
又到了写年终总结的时候了。每当这个时候思绪总是翻江倒海，因为太久没有反思和总结的缘故，一年才总结一次，确实是有点久，欠的账的太多，梳理起来有点费劲。这里依旧还是写跟点跟工作/技术相关的总结。
Spring Cloud Stream is a framework for building highly scalable event-driven microservices connected with shared messaging systems.
Producer 的拦截器（Interceptor）和 Consumer 的 Interceptor 主要⽤于实现Client端的定制化控制逻辑。 对于Producer⽽⾔，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，其定义的⽅法包括：
作者 | Johan Janssen 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 VMWare 发布 Spring for Apache Kafka 3.0 和 Spring for RabbitMQ 3.0，需要 Java 17 和 Spring Framework 6.0。这些项目现在支持创建原生 GraalVM 应用程序，并使用 Micrometer 指标门面来观察计时器和实现跟踪。现在，两个项目都在 pom.xml 文件中提供了 BOM，方便进行依赖项管理。 Micrometer 用于增强 JV
当大数据运动开始时，它主要集中在批处理上。分布式数据存储和查询工具（如MapReduce，Hive和Pig）都旨在分批处理数据而不是连续处理数据。企业每晚都会运行多个作业，从数据库中提取数据，然后分析，转换并最终存储数据。最近，企业发现了分析和处理数据和事件的能力，而不是每隔几个小时就会发生一次。然而，大多数传统的消息传递系统不能扩展以实时处理大数据。所以LinkedIn的工程师构建并开源Apache Kafka：一种分布式消息传递框架，通过扩展商用硬件来满足大数据的需求。
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Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
生产者需要用序列化器（Serializer）把对象转换成字节数组才能通过网络发送给Kafka。而在对侧，消费者需要用反序列化器（Deserializer）把从 Kafka 中收到的字节数组转换成相应的对象。
一、TDF（数据工坊）简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品，提供基于SQL的大数据计算框架。 适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库
Apache Kafka是一个分布式发布 - 订阅消息系统和一个强大的队列，可以处理大量的数据，并使您能够将消息从一个端点传递到另一个端点。 Kafka适合离线和在线消息消费。 Kafka消息保留在磁盘上，并在集群内复制以防止数据丢失。 Kafka构建在ZooKeeper同步服务之上。 它与Apache Storm和Spark非常好地集成，用于实时流式数据分析。
导读：大家好，很荣幸跟大家分享 Apache Beam 架构原理及应用实践。讲这门课之前大家可以想想，从进入 IT 行业以来，不停的搬运数据，不管职务为前端，还是后台服务器端开发。随着这两年科技的发展，各种数据库，数据源，应运而生，大数据组件，框架也是千变万化，从 Hadoop 到现在的 Spark、Flink，数据库从先前的 oracle、MySQL 到现在的 NOSQL，不断延伸。那么有没有统一的框架，统一的数据源搬砖工具呢？
在Kafka生产者将数据写入至Kafka集群中时，为了能够在网络中传输数据对象，需要先将数据进行序列化处理，对于初学者来说，在初始化生产者对象时，一般都会采用默认的序列化器。 默认的序列化器不会对数据进行任何操作，也不会生成key。如果我们需要指定数据的key或者在数据发送前进行一些定制化的操作，那么我们就需要自定义序列化器，并且在初始化生产者对象时指定我们自己的序列化器。
接下来是《如何在您的Spring启动应用程序中使用Apache Kafka》https://www.confluent.io/blog/apache-kafka-spring-boot-application ，这展示了如何开始使用Spring启动和Apache Kafka®，这里我们将更深入地挖掘Apache Kafka项目的Spring提供的一些附加功能。
A： 多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
Spring Boot3.0.1-SNAPSHOT下依赖组件的版本要求也不尽相同，比如Spring Boot Kafka Starter可能对Kafka有什么要求，这要求你进行充分评估。Spring Cloud体系应该在对应的Spring Boot 3.0.1-SNAPSHOT体系发布后进行升级。
本文仅收录了一些常见的 Spring Boot面试题，如需查看其它java面试题可查看我另一篇博文：
答：多年来，随着新功能的增加，spring变得越来越复杂。只需访问页面https://spring.io/projects，我们将看到所有在应用程序中使用的不同功能的spring项目。如果必须启动一个新的spring项目，我们必须添加构建路径或maven依赖项，配置application server，添加spring配置。因此，启动一个新的spring项目需要大量的工作，因为我们目前必须从头开始做所有事情。Spring Boot是这个问题的解决方案。Spring boot构建在现有Spring框架之上。使用spring boot，我们可以避免以前必须执行的所有样板代码和配置。因此，Spring boot帮助我们更健壮地使用现有的Spring功能，并且只需最少的工作量。
Spring-Kafka 提供消费重试的机制。当消息消费失败的时候，Spring-Kafka 会通过消费重试机制，重新投递该消息给 Consumer ，让 Consumer 重新消费消息 。
作为消息队列，Kafka允许发布和订阅数据，这点和其他消息队列类似，但不同的是，Kafka作为一个分布式系统，是以集群的方式运行的，可以自由伸缩。同时还提供了数据传递保证—可复制、持久化等。
流处理系统由于需要支持无限数据集的处理，一般采用一种数据驱动的处理方式。它会提前设置一些算子，然后等到数据到达后对数据进行处理。
多年来，随着新功能的增加，spring 变得越来越复杂。访问spring官网页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有 Spring 项目的不同功能。如果必须启动一个新的 Spring 项目，我们必须添加构建路径或添加 Maven 依赖关系，配置应用程序服务器，添加 spring 配置。因此，开始一个新的 spring 项目需要很多努力，因为我们现在必须从头开始做所有事情。
原文链接：https://blog.csdn.net/Design407/article/details/103263416
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
现 Kafka Producer 需要把 Customer 类的对象序列化成字节数组发送给 Kafka Broker，同时 Kafka Consumer 需要把字节数组反序列化为一个 Customer 对象
前面我们总结了broker端的核心参数，一些服务端原理细节后面文章再聊。本文我们重点讨论Producer端的消息发送机制，希望通过本文我们能整体掌握Producer端的原理。
讲到自定义RDD的action操作，大家首先应该想到的就是那些RDD到key-value算子的隐式转换，具体一点也就是PairRDDFunctions这个类里包含的算子，比如reducebykey等操作算子。
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