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。
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
在程序运行的生命周期中，序列化与反序列化的操作，几乎无时无刻不在发生着。对于任何一门语言来说，不管它是编译型还是解释型，只要它需要通讯或者持久化时，就必然涉及到序列化与反序列化操作。但是，又正因为序列化与反序列化太过重要，太过普遍，大部分编程语言和框架都对其进行了很好的封装，又因为他的润物细无声，使得我们很多时候根本没有意识到，代码下面其实进行了许许多多序列化相关的操作。今天我们就一起去探寻这位最熟悉的陌生人。
大家好，我是 why，欢迎来到我连续周更优质原创文章的第 63 篇。老规矩，先荒腔走板聊聊其他的。
最近一直在研究如果提高kafka中读取效率，之前一直使用字符串的方式将数据写入到kafka中。当数据将特别大的时候发现效率不是很好，偶然之间接触到了Avro序列化，发现kafka也是支持Avro的方式于是就有了本篇文章。
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。
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？
Apache Kafka 是一个分布式开源流平台，被广泛应用于各大互联网公司。Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
Kafka 具有四个核心 API，借助这些 API，Kafka 可以用于以下两大类应用：
序列化是将复杂的数据结构（如对象及其字段）转换为“更平坦”格式的过程 这种格式可以作为连续的字节流发送和接收 序列化数据使以下操作更简单：
Kafka 设计之初被用于消息队列，自 2011 年由 LinkedIn 开源以来，Kafka 迅速从消息队列演变为成熟的事件流处理平台。
远程方法调用中的参数类型不仅可以是基本的数据类型，还可以是我们自己定义的类。为了进 行远程处理，必须区分下面 3 种类型的类：
无论是使用传统的Avro API自定义序列化类和反序列化类还是使用Twitter的Bijection类库实现Avro的序列化与反序列化，这两种方法都有一个缺点：在每条Kafka记录里都嵌入了schema，这会让记录的大小成倍地增加。但是不管怎样，在读取记录时仍然需要用到整个 schema，所以要先找到 schema。有没有什么方法可以让数据共用一个schema？
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。
应用程序通过KafkaConsumer订阅一个topic之后收取数据来完成从kafka的数据读取。从kafka读取数据与从其他消息系统读取数据只有少许不同，几乎没用什么独特的概念。如果不理解这些概念，你将很难使用消费者API。我们首先对一些重要的概念进行解释，然后介绍一些示例，这些示例展示了使用消费者API在不同需求的应用程序中的不同方式。
Kafka Connect 是 Apache Kafka 的一部分，提供了数据存储和 Kafka 之间的流式集成。对于数据工程师来说，只需要配置 JSON 文件就可以使用 。Kafka 为一些常见数据存储的提供了 Connector，比如，JDBC、Elasticsearch、IBM MQ、S3 和 BigQuery 等等。对于开发人员来说，Kafka Connect 提供了丰富的 API，如果有必要还可以开发其他 Connector。除此之外，还提供了用于配置和管理 Connector 的 REST API。
Apache Kafka 是一个分布式事件流平台，凭借可扩展性、耐用性和容错能力而蓬勃发展。它充当消息代理，支持实时发布和订阅记录流。其架构可确保高吞吐量、低延迟的数据传输，使其成为跨多个应用程序处理大量实时数据的首选。
续上文中的php反序列化，继续来看，这个POP的挖掘思路。在其中一直构思基于AST去自动化挖掘POP链，迫于开发能力有限。没有进展，随后找到了一个别的师傅已经实现好的项目。
采用了spring+quartz+fastjson+rabbitmq来实现。和传统SEDA架构区别比较大的地方在于：
关于大数据面试中对Spark的知识考查不需本菌多解释什么了吧~本篇博客，博主为大家分享20个Spark热门技术点，希望今年出去面试，实习的同学，尤其是想去大厂的同学，一定要把下面的20个技术点看完。
应用从Kafka中读取数据需要使用KafkaConsumer订阅主题，然后接收这些主题的消息。在我们深入这些API之前，先来看下几个比较重要的概念。
类的概念：类是具有相同属性和操作的一组对象的集合。它为属于该类的所有对象提供了统一的抽象描述， 其内部包括属性和操作两个主要部分。在面向对象的编程语言中，类是一个独立的程序单位， 它应该有一个类名并包括属性说明和操作说明两个主要部分。 简单点说类就是某一物件的模型 类的关键字 class 示例
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
终结点分发器在自己的运行时中对请求消息的处理最终肯定体现在相应操作的执行。如果从服务描述的角度来看，操作是一个OperationDescription对象。而服务端分发运行时中的操作则代表的是一个DispatchOperation对象。作为服务描述的一部分，服务所有终结点的所有操作描述（OperationDescription）在ServiceHost创建过程中被创建。而当ServiceHost被正常开始时，这些操作描述最终转换成分发操作（DispatchOperation）。而DispatchRuntim
经过一周时间的 log4j2 RCE 事件的发酵，事情也变也越来越复杂和有趣，就连 log4j 官方紧急发布了 2.15.0 版本之后没有过多久，又发声明说 2.15.0 版本也没有完全解决问题，然后进而继续发布了 2.16.0 版本。刚刚熬夜费劲升级了 2.15.0 版本的小伙伴们是不是心中一万个小羊驼奔过。然而在网络上也有各种文章和博客进行激烈的讨论，例如高版本的 JDK 也可以避免，开启 formatMsgNolookups 的方案，还有log4j1 可以幸免于难等等各种说法。在这里笔者针对这些讨论详细介绍一下，JDK 高版本是否可以避免，开启 formatMsgNolookups 的方案是否可行，log4j1 是否真的可以幸免于难。
关于 avro 的 maven 工程的搭建以及 avro 的入门知识，可以参考： Apache Avro 入门
RPC非常重要，很多人面试的时候都挂在了这个地方！你要是还不懂RPC是什么？他的基本原理是什么？你一定要把下边的内容记起来！好好研究一下！特别是文中给出的一张关于RPC的基本流程图，重点中的重点，Dubbo RPC的基本执行流程就是他，RPC框架的基本原理也是他，别说我没告诉你！看了下边的内容你要掌握的内容如下，当然还有很多：
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。
“ Schema Registry提供了元数据的服务，它可以存储多个版本的Schema，支持不同的兼容性配置以及根据兼容性的要求进行Schema的演进。本文介绍Apache Pulsar的Schema Registry的原理和实现。”
这是发表在跳跳糖上的文章https://www.tttang.com/archive/1294/，如需转载，请联系跳跳糖。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
本文从以下五个小节介绍 flink sql source\sink\format 的概念、原理。
前不久有一个关于Apache Dubbo Http反序列化的漏洞，本来是一个正常功能（通过正常调用抓包即可验证确实是正常功能而不是非预期的Post），通过Post传输序列化数据进行远程调用，但是如果Post传递恶意的序列化数据就能进行恶意利用。Apache Dubbo还支持很多协议，例如Dubbo（Dubbo Hessian2）、Hessian（包括Hessian与Hessian2，这里的Hessian2与Dubbo Hessian2不是同一个）、Rmi、Http等。Apache Dubbo是远程调用框架，既然Http方式的远程调用传输了序列化的数据，那么其他协议也可能存在类似问题，例如Rmi、Hessian等。@pyn3rd师傅之前在twiter[1]发了关于Apache Dubbo Hessian协议的反序列化利用，Apache Dubbo Hessian反序列化问题之前也被提到过，这篇文章[2]里面讲到了Apache Dubbo Hessian存在反序列化被利用的问题，类似的还有Apache Dubbo Rmi反序列化问题。之前也没比较完整的去分析过一个反序列化组件处理流程，刚好趁这个机会看看Hessian序列化、反序列化过程，以及marshalsec[3]工具中对于Hessian的几条利用链。
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。
在 Flink 中，Source 代表从外部获取数据源，Transfromation 代表了对数据进行转换操作，Sink 代表将内部数据写到外部数据源
序列化（串行化）：将变量转换为可保存或传输的字符串的过程；反序列化（反串行化）：将字符串转化成原来的变量使用。
spring kafka 使用Jackson序列化， 如果存入kafka中的对象 包含 泛型，那么 默认情况下，这个泛型对象会被Jackson反序列为 LinkedHashMap . 抛出类型转换异常…
作者介绍：董亭亭，快手大数据架构实时计算引擎团队负责人。目前负责 Flink 引擎在快手内的研发、应用以及周边子系统建设。2013 年毕业于大连理工大学，曾就职于奇虎 360、58 集团。主要研究领域包括：分布式计算、调度系统、分布式存储等系统。
在工作当中，我们总是可以听到人说将数据转换为JSON对象，或者说把JSON对象转换为字符串之类的话，下面是关于JSON的具体说明。
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。
为了方便数据存储,php通常会将数组等数据转换为序列化形式存储，那么什么是序列化呢？序列化其实就是将数据转化成一种可逆的数据结构，自然，逆向的过程就叫做反序列化。
在了解了消费者与消费组之间的概念之后，我们就可以着手进行消费者客户端的开发了。在 Kafka 的历史中，消费者客户端同生产者客户端一样也经历了两个大版本：第一个是于 Kafka 开源之初使用 Scala 语言编写的客户端，我们可以称之为旧消费者客户端或 Scala 消费者客户端；第二个是从 Kafka 0.9.x 版本开始推出的使用 Java 编写的客户端，我们可以称之为新消费者客户端或 Java 消费者客户端，它弥补了旧客户端中存在的诸多设计缺陷。
在先知社区里看到一篇漏洞分析文章，个人觉得很赞，于是就动手跟进调试一遍。漏洞分析的时候会踩很多的坑，也试图寻找新的利用点，繁多的代码看的脑壳都疼了，而文章梳理下来看似很简单，很多东西上手了才知道。放上原作者的链接表示尊敬。
众所周知，Kafka作为一款优秀的消息中间件，在我们的日常工作中，我们也会接触到Kafka，用其来进行削峰、解耦等，作为开发的你，是否也是这么使用kafka的：
本文是《Flink的DataSource三部曲》系列的第二篇，上一篇《Flink的DataSource三部曲之一：直接API》学习了StreamExecutionEnvironment的API创建DataSource，今天要练习的是Flink内置的connector，即下图的红框位置，这些connector可以通过StreamExecutionEnvironment的addSource方法使用：
写过一篇《互联网安全知多少》，内容主要参考了道哥的白帽子一书，本文来篇实际小案例实战下。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
