Kafka序列化和反序列化与示例

1. 卡夫卡序列化和反序列化

今天，在这篇Kafka SerDe文章中，我们将学习使用Kafka创建自定义序列化器和反序列化器的概念。此外，我们将了解序列化在Kafka中的工作原理以及为什么需要序列化。与此同时，我们将看到 Kafka序列化器示例和Kafka解串器示例。此外，这个Kafka序列化和反序列化教程为我们提供了 Kafka字符串序列化器和 Kafka 对象序列化器的知识。

基本上，Apache Kafka提供了我们可以轻松发布以及订阅记录流的功能。因此，我们可以灵活地创建自己的自定义序列化器以及解串器，这有助于使用它传输不同的数据类型。那么，让我们开始Kafka序列化和反序列化

Kafka-序列化和反序列化（Kafka SerDe）

2. Apache Kafka SerDe

但是，为了传输而将对象转换为字节流的过程就是我们所说的序列化。虽然，Apache Kafka存储以及在队列中传输这些字节数组。
阅读Apache Kafka用例| Kafka应用程序
然而，序列化的反面是反序列化。在这里，我们将数组的字节转换为我们想要的数据类型。但是，请确保Kafka仅为少数数据类型提供序列化程序和反序列化程序，例如

串
长
双
整数
字节

3.为什么在Kafka中使用Custom Serializer和Deserializer？

基本上，为了准备从生产者传递到代理的消息，我们使用序列化器。换句话说，在将整个消息传输到代理之前，让生产者知道如何将消息转换为字节数组，我们使用序列化器。类似地，要将字节数组转换回对象，我们使用消费者的反序列化器。

4. Kafka SerDe的实施

实现org.apache.kafka.common.serialization.Serializer接口以创建序列化程序类非常重要。Ans，对于反序列化器类，重要的是实现org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer接口。
让我们来讨论Apache Kafka架构及其基本概念
Kafka序列化和反序列化接口有3种方法：

Kafka序列化和反序列化的实现方法

一个。配置

在配置启动时，我们调用Configure方法。

湾序列化/反序列化

出于Kafka序列化和反序列化的目的，我们使用此方法。

C。关

在关闭Kafka会话时，我们使用Close方法。
阅读如何创建Kafka客户端

5.与Kafka的串行器接口

public interface Serializer extends Closeable {

 void configure(Map<String, ?> var1, boolean var2);

 byte[] serialize(String var1, T var2);

 void close();

}

6.与Kafka的解串器接口

public interface Deserializer extends Closeable {

 void configure(Map<String, ?> var1, boolean var2);

 T deserialize(String var1, byte[] var2);

 void close();

}

7. Serializer和Deserializer的示例

这里的依赖关系是：
让我们来探讨卡夫卡的优缺点

卡夫卡（0.10.1.1）。
FasterXML Jackson（2.8.6）。

user.java:

public class User {

 private String firstname;

 private int age;

 public User() {

 }

 public User(String firstname, int age) {

   this.firstname = firstname;

   this.age = age;

 }

 public String getfirstName() {

   return this.firstname;

 }

 public int getAge() {

   return this.age;

 }

 @Override public String toString() {

   return "User(" + firstname + ", " + age + ")";

 }

}

userserializer.java:

public class UserSerializer implements Serializer {

 @Override public void configure(Map<String, ?> map, boolean b) {

 }

 @Override public byte[] serialize(String arg0, User arg1) {

   byte[] retVal = null;

   ObjectMapper objectMapper = new ObjectMapper();

   try {

     retVal = objectMapper.writeValueAsString(arg1).getBytes();

   } catch (Exception e) {

     e.printStackTrace();

   }

   return retVal;

 }

 @Override public void close() {

 }

}

Userdeserializer.java:

public class UserDeserializer implements Deserializer {

 @Override public void close() {

 }

 @Override public void configure(Map<String, ?> arg0, boolean arg1) {

 }

 @Override

 public User deserialize(String arg0, byte[] arg1) {

   ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();

   User user = null;

   try {

     user = mapper.readValue(arg1, User.class);

   } catch (Exception e) {

     e.printStackTrace();

   }

   return user;

 }

}

此外，为了使用上面的序列化程序，我们必须使用此属性进行注册：
使用命令学习Apache Kafka Operations

props.put("value.serializer", "com.knoldus.serializers.UserSerializer");

那么，制作人将是：

try (Producer<String, User> producer = new KafkaProducer<>(props)) {

  producer.send(new ProducerRecord<String, User>("MyTopic", user));

  System.out.println("Message " + user.toString() + " sent !!");

} catch (Exception e) {

  e.printStackTrace();

}

现在，我们再次需要为反序列化器注册此属性：

props.put("value.deserializer", "com.knoldus.deserializer.UserDeserializer");

因此，消费者将：

try (KafkaConsumer<String, User> consumer = new KafkaConsumer<>(props)) {

   consumer.subscribe(Collections.singletonList(topic));

   while (true) {

       ConsumerRecords<String, User> messages = consumer.poll();

       for (ConsumerRecord<String, User> message : messages) {

         System.out.println("Message received " + message.value().toString());

       }

   }

} catch (Exception e) {

   e.printStackTrace();

}

所以，这就是Kafka序列化和反序列化。希望您喜欢并理解我们对Kafka的自定义序列化器和反序列化器的解释。
让我们修改Apache Kafka Workflow | Kafka Pub-Sub Messaging

8.结论

因此，在这个Kafka序列化和反序列化教程中，我们学会了创建一个自定义的Kafka SerDe示例。此外，我们看到了对Kafka的串行器和解串器的需求。与此同时，我们学习了Kafka序列化和反序列化的实现方法