摘要
为了方便 Kafka 用户使用 Pulsar,Pulsar 对 Kafka Client 作了一些封装,让 Kafka 用户更方便的使用 Pulsar。本篇内容主要介绍 Kafka Client 如何将消息发送到 Pulsar, 并从 Pulsar 消费消息,以及如何使用 Pulsar Schema。
引入依赖
<dependency>
<groupId>org.apache.pulsar</groupId>
<artifactId>pulsar-client-kafka</artifactId>
<version>{project.version}</version>
</dependency>
依赖引入了 Kafka 的 0.10.2.1 版本的客户端,还有 Pulsar 对 Kafka Client 封装后的客户端。
使用 Kafka Schema
添加生产者代码
String topic = "persistent://public/default/test";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "pulsar://localhost:6650");
props.put("key.serializer", IntegerSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
Producer<Integer, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<Integer, String>(topic, i, Integer.toString(i)));
}
producer.close();
在上述配置中 topic 是指 Pulsar 中的 Topic,接着使用 Kafka 的配置方式来初始化各种配置,包括 Server 地址、key 的序列化与 value 的序列化类。然后构造一个 ProducerRecord 的类将其发送出去。
添加消费者代码
String topic = "persistent://public/default/test";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "pulsar://localhost:6650");
props.put("group.id", "my-subscription-name");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", IntegerDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
@SuppressWarnings("resource")
Consumer<Integer, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
while (true) {
ConsumerRecords<Integer, String> records = consumer.poll(100);
records.forEach(record -> {
log.info("Received record: {}", record);
});
// Commit last offset
consumer.commitSync();
}
有些配置同生产者代码的配置是类似的,例如 topic,Server 等。另外使用 Kafka 的 group.id 作为配置 Pulsar 中的订阅名称,关闭自动提交,在消费者端为 key 和 value 配置的是反序列化的类。然后同常规的消费者类似,开始消费消息。
使用 Pulsar Schema
在上述情况中使用的是 Kafka 的 Schema 来进行序列化与反序列化,当然也支持使用 Pulsar 的 Schema 来进行此过程。下面使用 AVRO 进行简单的介绍。
首先定义 Schema 所需要使用的 pojo 类。
@Data
@ToString
@EqualsAndHashCode
public class Foo {
@Nullable
private String field1;
@Nullable
private String field2;
private int field3;
}
@Data
@ToString
@EqualsAndHashCode
public class Bar {
private boolean field1;
}
生产者端代码
String topic = "persistent://public/default/test-avro";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "pulsar://localhost:6650");
props.put("key.serializer", IntegerSerializer.class.getName());
props.put("value.serializer", StringSerializer.class.getName());
AvroSchema<Bar> barSchema = AvroSchema.of(SchemaDefinition.<Bar>builder().withPojo(Bar.class).build());
AvroSchema<Foo> fooSchema = AvroSchema.of(SchemaDefinition.<Foo>builder().withPojo(Foo.class).build());
Bar bar = new Bar();
bar.setField1(true);
Foo foo = new Foo();
foo.setField1("field1");
foo.setField2("field2");
foo.setField3(3);
Producer<Foo, Bar> producer = new KafkaProducer<>(props, fooSchema, barSchema);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
producer.send(new ProducerRecord<Foo, Bar>(topic, i, foo, bar));
log.info("Message {} sent successfully", i);
}
producer.close();
可以看到大部分配置同上面使用 Kafka Client 的配置是类似的,但是中间加入了一些 Pulsar 的 Schema,使用 Foo 作为 key,使用 Bar 类作为 value。
消费者端代码
String topic = "persistent://public/default/test-avro";
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "pulsar://localhost:6650");
props.put("group.id", "my-subscription-name");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", IntegerDeserializer.class.getName());
props.put("value.deserializer", StringDeserializer.class.getName());
AvroSchema<Bar> barSchema = AvroSchema.of(SchemaDefinition.<Bar>builder().withPojo(Bar.class).build());
AvroSchema<Foo> fooSchema = AvroSchema.of(SchemaDefinition.<Foo>builder().withPojo(Foo.class).build());
Bar bar = new Bar();
bar.setField1(true);
Foo foo = new Foo();
foo.setField1("field1");
foo.setField2("field2");
foo.setField3(3);
@SuppressWarnings("resource")
Consumer<Foo, Bar> consumer = new PulsarKafkaConsumer<>(props, fooSchema, barSchema);
consumer.subscribe(Arrays.asList(topic));
while (true) {
ConsumerRecords<Foo, Bar> records = consumer.poll(100);
records.forEach(record -> {
log.info("Received record: {}", record);
});
// Commit last offset
consumer.commitSync();
}
消费者端同样是类似的配置,使用与生产者端相同的 Schema 进行数据的反序列化。
总结
本文简单介绍了一些关于在 Pulsar 中使用 Kafka Client 的一些内容,pulsar-kafka-client 作了封装,方便用户使用 Kafka Client 与 Pulsar 打交道。
更多关于 Kafka Client 中支持的配置,可以参考 Pulsar 官网
点击查看Kafka Client 支持的配置。
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