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Akka Kafka自定义序列化程序

是指在Akka和Kafka集成中使用自定义的序列化程序来处理消息的过程。序列化是将对象转换为字节流的过程，以便在网络上传输或持久化存储。Akka是一个用于构建高并发、分布式和可扩展应用程序的工具包，而Kafka是一个分布式流处理平台。

自定义序列化程序可以根据特定的需求来优化消息的传输效率和存储空间。通过自定义序列化程序，可以控制消息的格式、编码和解码方式，以及如何处理特定类型的数据。

优势：

性能优化：自定义序列化程序可以根据应用程序的需求来选择最适合的序列化算法，从而提高性能和效率。
灵活性：自定义序列化程序可以根据不同的数据类型和场景进行定制，以满足特定的业务需求。
兼容性：通过自定义序列化程序，可以实现不同版本之间的数据兼容性，使得系统升级和演进更加灵活和可控。

应用场景：

分布式消息传递：在分布式系统中，使用Akka和Kafka进行消息传递时，可以使用自定义序列化程序来优化消息的传输效率和可靠性。
数据持久化：将数据存储到Kafka中时，可以使用自定义序列化程序来控制数据的格式和编码方式，以便更好地满足存储需求。
数据交换：在不同的系统之间进行数据交换时，可以使用自定义序列化程序来处理数据的格式转换和兼容性问题。

推荐的腾讯云相关产品：腾讯云提供了一系列与云计算和消息传递相关的产品和服务，以下是一些推荐的产品和产品介绍链接地址：

腾讯云消息队列 CMQ：https://cloud.tencent.com/product/cmq
腾讯云云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云原生容器服务 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云数据库 CDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
腾讯云对象存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务 TBC：https://cloud.tencent.com/product/tbc

请注意，以上推荐的产品和链接仅供参考，具体选择应根据实际需求和情况进行。

相关搜索:Kafka Json值反序列化程序如何使用JsonFormat自定义序列化程序来序列化属于case类的akka "actorRef“？如何在Vertx Kafka客户端中使用自定义序列化程序？Akka streams Kafka消费者进程并行 kafka-console-producer忽略值序列化程序？Kafka序列化程序和模式寄存器 kafka mirrormaker 2自定义分区程序使用CSharp在Kafka中进行自定义序列化将喷雾反序列化程序转换为Akka-Http Unarshaller 异常found.org.apache.kafka.common.KafkaException:无法使用自定义对象序列化程序构造kafka生产者不使用POJO的Kafka Avro反序列化程序自定义序列化程序设置自定义序列化程序格式有没有办法停止对自定义Kafka反序列化程序的无限重试？无法使用Kafka-Streams反序列化自定义Serde Kafka序列化/反序列化复杂对象如何在kafka consumer中使用kafka avro序列化程序编写camel路由器 Confluent Kafka Avro反序列化程序出现JAVA版本错误如何为flink kafka格式类型注册custormize序列化程序 Akka:持久化到Cassandra，发布到Kafka多个事件

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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。

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消息在通过 send()方法发往 broker 的过程中，有可能需要经过拦截器（Interceptor）、序列化器（Serializer）和分区器（Partitioner）的一系列作用之后才能被真正地发往 broker。拦截器一般不是必需的，而序列化器是必需的。消息经过序列化之后就需要确定它发往的分区，如果消息 ProducerRecord 中指定了 partition 字段，那么就不需要分区器的作用，因为 partition 代表的就是所要发往的分区号。

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flink之Datastram3

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通过https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11243668.html 已经对consumer有了一定的了解。producer比consumer要简单一些。

03

我们的技术实践

本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第三部分《研发团队总结的技术实践》。若要阅读第二部分《技术团队的管理》，请移步中生代技术群公众号。与大多数团队相比，因为我们使用了小众的Scala，可以算得上是“捞偏门”了，所以总结的技术实践未必具有普适性，但对于同为Scala的友朋，或许值得借鉴一二。Scala社区发出的声音还是太小，有点孤独——“鹦其鸣也，求其友声”。这些实践不是书本上的创作，而是在产品研发中逐渐演化而来，甚至一些实践会非常细节。不过，那个优秀的产品不是靠这些细节堆砌出来

05

04 Confluent_Kafka权威指南第四章： kafka消费者：从kafka读取数据

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Spring Cloud Stream整合Kafka

KafkaProperties-> Consumer->valueDeserializer

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Apache Kafka - ConsumerInterceptor 实战 (1)

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Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。 Metric Types

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Kafka 作为一个消息系统，其中很大的一个用途就是作为业务上的解耦，而它实现的模式就是经典的生产者消费者模式。毫无疑问，就出现了producer、consumer。然后消息总得有地方存放啊，然后就有了具体的broker，那在broker上是如何进行组织和存放的，就出现了partition。对应的为保证消息不丢失，也就出现了消息备份组这样一个概念（ISR，in-sync replica）再加上消息的topic也就形成了，kafka的 topic-partition-message 的三级负载结构。到这里Kafka中比较核心的几个概念就都有了，下面开始详细介绍。

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发送拉取消息和Broker服务端存储消息，都是以批为单元进行的，消费者在拉取消息后，在客户端把批消息解开，再一条一条交给用户代码处理。

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