導入
Spring Cloud Stream は、Apache Kafka や RabbitMQ などのメッセージ ブローカーを抽象化することで、メッセージ駆動型のマイクロサービスの開発を簡素化するフレームワークです。 Spring Cloud Stream の強力な機能の 1 つは、Kafka とシームレスに統合できることで、開発者は堅牢でスケーラブルなイベント駆動型アプリケーションを構築できます。 Spring Cloud Stream の Kafka バインダーは、Kafka トピックに簡単に接続する方法を提供します。
このブログでは、Spring Cloud Stream Kafka Binder でコンシューマ インターセプタを使用する方法を詳しく説明します。 Kafka のインターセプターは、アプリケーションによって使用される前にレコードをインターセプトして変更するメカニズムを提供し、ロギング、メトリクス収集、データ操作の機会を提供します。
前提条件
詳細に入る前に、次の前提条件を満たしていることを確認してください。
- Java 開発キット (JDK) 8 以降
- Apache Kafka
- Spring Boot 2.x 以降
- Maven または Gradle
Spring Boot アプリケーションのセットアップ
まず、Spring Cloud Stream と Kafka に必要な依存関係を含む単純な Spring Boot プロジェクトをセットアップしましょう。
Maven pom.xml
<dependencies> <dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter</artifactid> </dependency> <dependency> <groupid>org.springframework.cloud</groupid> <artifactid>spring-cloud-starter-stream-kafka</artifactid> </dependency> <dependency> <groupid>org.springframework.boot</groupid> <artifactid>spring-boot-starter-test</artifactid> <scope>test</scope> </dependency> </dependencies> <dependencymanagement> <dependencies> <dependency> <groupid>org.springframework.cloud</groupid> <artifactid>spring-cloud-dependencies</artifactid> <version>Hoxton.SR10</version> <type>pom</type> <scope>import</scope> </dependency> </dependencies> </dependencymanagement>
Gradle ビルド.gradle
dependencies { implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter' implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-stream-kafka' testImplementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-test' } dependencyManagement { imports { mavenBom "org.springframework.cloud:spring-cloud-dependencies:Hoxton.SR10" } }
Kafka バインダーの構成
次に、application.yml ファイルで Kafka バインダーを構成します。
spring: cloud: stream: bindings: input: destination: my-topic group: my-group consumer: interceptor-classes: com.example.MyConsumerInterceptor kafka: binder: brokers: localhost:9092
Kafka コンシューマ インターセプタの作成
コンシューマ インターセプタを作成するには、Kafka が提供する ConsumerInterceptor インターフェイスを実装します。このインターフェイスを使用すると、アプリケーションに到達する前にレコードをインターセプトして処理するためのカスタム ロジックを定義できます。
package com.example; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerInterceptor; import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords; import org.apache.kafka.common.Configurable; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import java.util.Map; public class MyConsumerInterceptor implements ConsumerInterceptor<string string>, Configurable { private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MyConsumerInterceptor.class); @Override public ConsumerRecords<string string> onConsume(ConsumerRecords<string string> records) { records.forEach(record -> { logger.info("Intercepted record: key = {}, value = {}", record.key(), record.value()); // Add your custom logic here }); return records; } @Override public void onCommit(Map offsets) { // Custom logic on commit } @Override public void close() { // Cleanup resources if necessary } @Override public void configure(Map<string> configs) { // Configuration logic } } </string></string></string></string>
コンシューマアプリケーションの作成
Kafka トピックからのメッセージをリッスンする単純なコンシューマ アプリケーションを作成します。
package com.example; import org.springframework.boot.SpringApplication; import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding; import org.springframework.cloud.stream.annotation.StreamListener; import org.springframework.messaging.Message; @SpringBootApplication @EnableBinding(KafkaProcessor.class) public class KafkaConsumerApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(KafkaConsumerApplication.class, args); } @StreamListener("input") public void handle(Message<string> message) { System.out.println("Received message: " + message.getPayload()); } } </string>
バインディング用インターフェース
入力チャネルを Kafka トピックにバインドするためのインターフェイスを定義します。
package com.example; import org.springframework.cloud.stream.annotation.Input; import org.springframework.messaging.SubscribableChannel; public interface KafkaProcessor { String INPUT = "input"; @Input(INPUT) SubscribableChannel input(); }
アプリケーションの実行
- Kafka ブローカーを起動し、必要なトピック (my-topic) を作成します。
- Spring Boot アプリケーションを実行します。
Kafka トピックに対してメッセージが生成されると、MyConsumerInterceptor がレコードをインターセプトし、インターセプトされたログ メッセージが表示されるはずです。
結論
このブログでは、Spring Cloud Stream Kafka Binder でコンシューマ インターセプタを使用する方法を検討してきました。インターセプターは、アプリケーションによってレコードが消費される前に、レコードを処理、ログ記録、および操作するための強力な方法を提供します。カスタム インターセプターを統合することで、Kafka コンシューマーの機能を強化し、ロギング、メトリクス収集、データ変換などの貴重な機能を追加できます。
このガイドで概説されている手順に従うことで、Spring Cloud Stream アプリケーションにコンシューマ インターセプタをシームレスに実装して構成できるようになります。コーディングを楽しんでください!
以上がSpring Cloud Stream Kafka Binder Consumer Interceptor の探索の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

JavaScriptフレームワークのパワーは、開発を簡素化し、ユーザーエクスペリエンスとアプリケーションのパフォーマンスを向上させることにあります。フレームワークを選択するときは、次のことを検討してください。1。プロジェクトのサイズと複雑さ、2。チームエクスペリエンス、3。エコシステムとコミュニティサポート。

はじめに私はあなたがそれを奇妙に思うかもしれないことを知っています、JavaScript、C、およびブラウザは正確に何をしなければなりませんか?彼らは無関係であるように見えますが、実際、彼らは現代のウェブ開発において非常に重要な役割を果たしています。今日は、これら3つの間の密接なつながりについて説明します。この記事を通して、JavaScriptがブラウザでどのように実行されるか、ブラウザエンジンでのCの役割、およびそれらが協力してWebページのレンダリングと相互作用を駆動する方法を学びます。私たちは皆、JavaScriptとブラウザの関係を知っています。 JavaScriptは、フロントエンド開発のコア言語です。ブラウザで直接実行され、Webページが鮮明で興味深いものになります。なぜJavascrを疑問に思ったことがありますか

node.jsは、主にストリームのおかげで、効率的なI/Oで優れています。 ストリームはデータを段階的に処理し、メモリの過負荷を回避します。大きなファイル、ネットワークタスク、リアルタイムアプリケーションの場合。ストリームとTypeScriptのタイプの安全性を組み合わせることで、パワーが作成されます

PythonとJavaScriptのパフォーマンスと効率の違いは、主に以下に反映されています。1)解釈された言語として、Pythonはゆっくりと実行されますが、開発効率が高く、迅速なプロトタイプ開発に適しています。 2)JavaScriptはブラウザ内の単一のスレッドに限定されていますが、マルチスレッドおよび非同期I/Oを使用してnode.jsのパフォーマンスを改善でき、両方とも実際のプロジェクトで利点があります。

JavaScriptは1995年に発信され、Brandon Ikeによって作成され、言語をCに実現しました。 2。JavaScriptのメモリ管理とパフォーマンスの最適化は、C言語に依存しています。 3. C言語のクロスプラットフォーム機能は、さまざまなオペレーティングシステムでJavaScriptを効率的に実行するのに役立ちます。

JavaScriptはブラウザとnode.js環境で実行され、JavaScriptエンジンに依存してコードを解析および実行します。 1)解析段階で抽象的構文ツリー(AST)を生成します。 2)ASTをコンパイル段階のバイトコードまたはマシンコードに変換します。 3)実行段階でコンパイルされたコードを実行します。

PythonとJavaScriptの将来の傾向には、1。Pythonが科学コンピューティングの分野での位置を統合し、AI、2。JavaScriptはWebテクノロジーの開発を促進します。どちらもそれぞれのフィールドでアプリケーションシナリオを拡大し続け、パフォーマンスをより多くのブレークスルーを行います。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。


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