Spring Kafka, Spring Cloud Stream и совместимость с Avro Неизвестный магический байт

Question

У меня проблема с десериализацией сообщений из тем Кафки.Сообщения были сериализованы с использованием Spring-Cloud-Stream и Apache Avro.Я читаю их с помощью Spring Kafka и пытаюсь десериализовать их.Если я использую Spring-Cloud как для производства, так и для потребления сообщений, то я могу десериализовать сообщения нормально.Проблема заключается в том, что я использую их с помощью Spring Kafka, а затем пытаюсь десериализовать.

Я использую реестр схем (как реестр схем весенней загрузки для разработки, так и схему Confluent в производстве), ноПроблемы десериализации, по-видимому, возникают до события, вызывающего реестр схемы.

Трудно опубликовать весь соответствующий код по этому вопросу, поэтому я разместил его в репозитории в git hub: https://github.com/robjwilkins/avro-example

Объект, который я отправляю по теме - это просто pojo:

@Data
public class Request {
  private String message;
}

Код, который создает сообщения на Kafka, выглядит следующим образом:

@EnableBinding(MessageChannels.class)
@Slf4j
@RequiredArgsConstructor
@RestController
public class ProducerController {

  private final MessageChannels messageChannels;

  @GetMapping("/produce")
  public void produceMessage() {
    Request request = new Request();
    request.setMessage("hello world");
    Message<Request> requestMessage = MessageBuilder.withPayload(request).build();
    log.debug("sending message");
    messageChannels.testRequest().send(requestMessage);
  }
}

и application.yaml:

spring:
  application.name: avro-producer
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer.group-id: avro-producer
  cloud:
    stream:
      schema-registry-client.endpoint: http://localhost:8071
      schema.avro.dynamic-schema-generation-enabled: true
      kafka:
        binder:
          brokers: ${spring.kafka.bootstrap-servers}
      bindings:
        test-request:
          destination: test-request
          contentType: application/*+avro

Тогда у меня есть потребитель:

@Slf4j
@Component
public class TopicListener {

    @KafkaListener(topics = {"test-request"})
    public void listenForMessage(ConsumerRecord<String, Request> consumerRecord) {
        log.info("listenForMessage. got a message: {}", consumerRecord);
        consumerRecord.headers().forEach(header -> log.info("header. key: {}, value: {}", header.key(), asString(header.value())));
    }

    private String asString(byte[] byteArray) {
        return new String(byteArray, Charset.defaultCharset());
    }
}

И проект, который потребляет, имеет конфигурацию application.yaml:

spring:
  application.name: avro-consumer
  kafka:
    bootstrap-servers: localhost:9092
    consumer:
      group-id: avro-consumer
      value-deserializer: io.confluent.kafka.serializers.KafkaAvroDeserializer
#      value-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      key-deserializer: org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
      properties:
        schema.registry.url: http://localhost:8071

Когда потребитель получает сообщение, онприводит к исключению:

2019-01-30 20:01:39.900 ERROR 30876 --- [ntainer#0-0-C-1] o.s.kafka.listener.LoggingErrorHandler   : Error while processing: null

org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing key/value for partition test-request-0 at offset 43. If needed, please seek past the record to continue consumption.
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Error deserializing Avro message for id -1
Caused by: org.apache.kafka.common.errors.SerializationException: Unknown magic byte!

Я прошел через код десериализации до точки, где выбрасывается это исключение

public abstract class AbstractKafkaAvroDeserializer extends AbstractKafkaAvroSerDe {
....
private ByteBuffer getByteBuffer(byte[] payload) {
  ByteBuffer buffer = ByteBuffer.wrap(payload);
  if (buffer.get() != 0) {
    throw new SerializationException("Unknown magic byte!");
  } else {
    return buffer;
  }
}

Это происходит из-за проверки десериализатораs байтовое содержимое сериализованного объекта (байтовый массив) и ожидает, что оно будет 0, однако это не так.Отсюда причина, по которой я задаюсь вопросом, совместим ли SpringConverter MessageConverter, который сериализовал объект, с объектом io.confluent, который я использую для десериализации объекта.И если они не совместимы, что мне делать?

спасибо за любую помощь.

Answer 1

Вы можете настроить привязку так, чтобы вместо нее использовать Kafka Serializer.

Установите для свойства производителя useNativeEncoding значение true и настройте сериализатор, используя свойства ...producer.configuration Kafka.

РЕДАКТИРОВАТЬ

Пример:

spring:
  cloud:
    stream:
# Generic binding properties
      bindings:
        input:
          consumer:
            use-native-decoding: true
          destination: so54448732
          group: so54448732
        output:
          destination: so54448732
          producer:
            use-native-encoding: true
# Kafka-specific binding properties
      kafka:
        bindings:
          input:
            consumer:
              configuration:
                value.deserializer: com.example.FooDeserializer
          output:
            producer:
              configuration:
                value.serializer: com.example.FooSerializer

Answer 2

Суть этой проблемы в том, что производитель использует spring-cloud-stream для отправки сообщений в Kafka, а потребитель использует spring-kaka.Причины этого:

• Существующая система уже хорошо известна и использует spring-cloud-stream
• Требуется новый потребитель, чтобы прослушать несколько тем одним и тем же методом,привязка только к csv списку названий тем
• Существует требование использовать коллекцию сообщений сразу, а не по отдельности, чтобы их содержимое можно было массово записывать в базу данных.

Spring-cloud-stream в настоящее время не позволяет потребителю привязывать слушателя к нескольким темам, и нет возможности использовать коллекцию сообщений одновременно (если я не ошибаюсь).

Я нашел решение, которое не требует каких-либо изменений в коде производителя, которое использует spring-cloud-stream для публикации сообщений в Kafka.Spring-cloud-stream использует MessageConverter для управления сериализацией и десериализацией.В AbstractAvroMessageConverter есть методы: convertFromInternal и convertToInternal, которые обрабатывают преобразование в / из байтового массива.Мое решение состояло в том, чтобы расширить этот код (создав класс, который расширяет AvroSchemaRegistryClientMessageConverter), чтобы я мог повторно использовать большую часть функциональности spring-cloud-stream, но с интерфейсом, к которому можно получить доступ из моего spring-kafka KafkaListener.Затем я изменил свой TopicListener, чтобы использовать этот класс для преобразования:

Конвертер:

@Component
@Slf4j
public class AvroKafkaMessageConverter extends AvroSchemaRegistryClientMessageConverter {

  public AvroKafkaMessageConverter(SchemaRegistryClient schemaRegistryClient) {
    super(schemaRegistryClient, new NoOpCacheManager());
  }

  public <T> T convertFromInternal(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord, Class<T> targetClass,
      Object conversionHint) {
    T result;
    try {
      byte[] payload = (byte[]) consumerRecord.value();

      Map<String, String> headers = new HashMap<>();
      consumerRecord.headers().forEach(header -> headers.put(header.key(), asString(header.value())));

      MimeType mimeType = messageMimeType(conversionHint, headers);
      if (mimeType == null) {
        return null;
      }

      Schema writerSchema = resolveWriterSchemaForDeserialization(mimeType);
      Schema readerSchema = resolveReaderSchemaForDeserialization(targetClass);

      @SuppressWarnings("unchecked")
      DatumReader<Object> reader = getDatumReader((Class<Object>) targetClass, readerSchema, writerSchema);
      Decoder decoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(payload, null);
      result = (T) reader.read(null, decoder);
    }
    catch (IOException e) {
      throw new RuntimeException("Failed to read payload", e);
    }
    return result;
  }

  private MimeType messageMimeType(Object conversionHint, Map<String, String> headers) {
    MimeType mimeType;
    try {
      String contentType = headers.get(MessageHeaders.CONTENT_TYPE);
      log.debug("contentType: {}", contentType);
      mimeType = MimeType.valueOf(contentType);
    } catch (InvalidMimeTypeException e) {
      log.error("Exception getting object MimeType from contentType header", e);
      if (conversionHint instanceof MimeType) {
        mimeType = (MimeType) conversionHint;
      }
      else {
        return null;
      }
    }
    return mimeType;
  }

  private String asString(byte[] byteArray) {
    String theString = new String(byteArray, Charset.defaultCharset());
    return theString.replace("\"", "");
  }
}

Исправленный TopicListener:

@Slf4j
@Component
@RequiredArgsConstructor
public class TopicListener {

  private final AvroKafkaMessageConverter messageConverter;

  @KafkaListener(topics = {"test-request"})
  public void listenForMessage(ConsumerRecord<?, ?> consumerRecord) {
    log.info("listenForMessage. got a message: {}", consumerRecord);
    Request request = messageConverter.convertFromInternal(
        consumerRecord, Request.class, MimeType.valueOf("application/vnd.*+avr"));
    log.info("request message: {}", request.getMessage());
  }
}

Это решение толькопотребляет по одному сообщению за раз, но может быть легко изменено для использования пакетов сообщений.

Полное решение здесь: https://github.com/robjwilkins/avro-example/tree/develop

Answer 3

Вы должны определить десериализатор явно, создав DefaultKafkaConsumerFactory и ваш бин TopicListener в конфигурации, что-то вроде этого:

@Configuration
@EnableKafka
public class TopicListenerConfig {

@Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}")
private String bootstrapServers;

@Value(("${spring.kafka.consumer.group-id}"))
private String groupId;


@Bean
public Map<String, Object> consumerConfigs() {
    Map<String, Object> props = new HashMap<>();
    props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, bootstrapServers);
    props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
    props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, JsonDeserializer.class);
    props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
    props.put(JsonDeserializer.TRUSTED_PACKAGES, "com.wilkins.avro.consumer");
    props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest");

    return props;
}

@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
    return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
}

@Bean
public KafkaListenerContainerFactory<ConcurrentMessageListenerContainer<String, String>> kafkaListenerContainerFactory() {
    ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory =
            new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
    factory.setConsumerFactory(consumerFactory());

    return factory;
}

@Bean
public TopicListener topicListener() {
    return new TopicListener();
}
}