在 Apache Flink 中高效读取带键（Keyed）的 Kafka 记录

本教程详细阐述了如何在 apache flink 中使用 `kafkasource` 读取带键（keyed）的 kafka 记录。通过实现自定义的 `kafkarecorddeserializationschema`，用户可以灵活地访问 kafka `consumerrecord` 中的键、值、时间戳及其他元数据，从而构建更丰富的数据处理逻辑，克服了默认 `valueonly` 模式的局限性。

当从 Apache Kafka 消费数据时，生产者通常会为记录同时指定键（Key）和值（Value），尤其是在需要进行日志压缩、状态管理或基于键的路由等场景中。Apache Flink 的 KafkaSource 是一个强大的连接器，用于与 Kafka 进行集成。然而，默认的反序列化策略，例如 KafkaRecordDeserializationSchema.valueOnly()，仅提取记录的值，使得键和其他重要的元数据无法直接访问。为了在 Flink 中充分利用带键的 Kafka 记录，需要采用一种自定义的反序列化方法。

理解 KafkaRecordDeserializationSchema 的作用

在 Flink 中读取带键的 Kafka 记录的核心在于实现一个自定义的 KafkaRecordDeserializationSchema。这个接口提供了一个 deserialize 方法，它接收一个 ConsumerRecord 对象。这个 ConsumerRecord 对象封装了 Kafka 记录的所有组件，包括原始的键字节数组、值字节数组、时间戳、主题、分区和偏移量等。通过实现此接口，您可以定义如何将这些原始字节数据转换为 Flink 应用程序所需的特定数据类型。

实现自定义的 Kafka 记录反序列化

以下步骤将指导您如何创建一个自定义的反序列化器，以从带键的 Kafka 记录中提取键、值和时间戳，并在 Flink DataStream 中进行处理。

1. 定义数据传输对象 (DTO)

首先，我们需要一个 Java 类来封装从 Kafka 记录中提取的键、值和时间戳。这个类通常被称为 POJO (Plain Old Java Object)，并应遵循 Flink 的 POJO 规则（例如，所有字段都必须是 public 或有 getter/setter 方法，并且必须有一个无参构造函数）。

import java.io.Serializable;

public class KeyedKafkaRecord implements Serializable {
    private String key;
    private String value;
    private long timestamp;
    // 可根据需要添加其他元数据，例如 topic, partition, offset

    public KeyedKafkaRecord() {} // Flink POJO 要求无参构造函数

    public KeyedKafkaRecord(String key, String value, long timestamp) {
        this.key = key;
        this.value = value;
        this.timestamp = timestamp;
    }

    public String getKey() { return key; }
    public void setKey(String key) { this.key = key; }

    public String getValue() { return value; }
    public void setValue(String value) { this.value = value; }

    public long getTimestamp() { return timestamp; }
    public void setTimestamp(long timestamp) { this.timestamp = timestamp; }

    @Override
    public String toString() {
        return "KeyedKafkaRecord{" +
               "key='" + key + '\'' +
               ", value='" + value + '\'' +
               ", timestamp=" + timestamp +
               '}';
    }
}

2. 实现自定义 KafkaRecordDeserializationSchema

接下来，创建一个实现了 KafkaRecordDeserializationSchema 接口的类。在这个类的 deserialize 方法中，我们将使用 Kafka 内置的 StringDeserializer 来解析 ConsumerRecord 中的键和值字节数组。

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import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.reader.deserializer.KafkaRecordDeserializationSchema;
import org.apache.flink.util.Collector;
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;

import java.io.IOException;

public class CustomKeyedKafkaDeserializationSchema implements KafkaRecordDeserializationSchema {

    private transient StringDeserializer keyDeserializer;
    private transient StringDeserializer valueDeserializer;

    @Override
    public void open(KafkaRecordDeserializationSchema.InitializationContext context) throws Exception {
        // 在反序列化器初始化时创建 Kafka Deserializer 实例
        keyDeserializer = new StringDeserializer();
        valueDeserializer = new StringDeserializer();
        // 如果需要配置，可以在这里进行，例如 keyDeserializer.configure(configs, true);
    }

    @Override
    public void deserialize(ConsumerRecord record, Collector out) throws IOException {
        // 使用 Kafka StringDeserializer 反序列化键和值
        String key = keyDeserializer.deserialize(record.topic(), record.headers(), record.key());
        String value = valueDeserializer.deserialize(record.topic(), record.headers(), record.value());
        long timestamp = record.timestamp(); // 获取记录的时间戳

        // 将反序列化后的数据封装到自定义的 DTO 中
        out.collect(new KeyedKafkaRecord(key, value, timestamp));
    }

    @Override
    public TypeInformation getProducedTypeInfo() {
        // 返回反序列化器产生的数据类型信息
        return TypeInformation.of(KeyedKafkaRecord.class);
    }
}

注意： open 方法用于初始化反序列化器实例，确保它们在运行时可用。getProducedTypeInfo() 方法必须返回您自定义的 KeyedKafkaRecord 类的 TypeInformation。

3. 配置 Flink KafkaSource

最后，将自定义的 CustomKeyedKafkaDeserializationSchema 应用到 KafkaSource 的构建器中。

import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;

public class FlinkKeyedKafkaConsumerJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取 Flink 执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        String bootstrapServers = "localhost:9092"; // 替换为您的 Kafka 集群地址
        String topic = "test3"; // 替换为您的 Kafka 主题
        String groupId = "my-flink-consumer-group"; // 消费者组 ID

        // 构建 KafkaSource
        KafkaSource source = KafkaSource.builder()
                .setBootstrapServers(bootstrapServers)
                .setTopics(topic)
                .setGroupId(groupId)
                .setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest()) // 从最早的偏移量开始消费
                .setDeserializer(new CustomKeyedKafkaDeserializationSchema()) // 使用自定义的反序列化器
                .build();

        // 从 Kafka Source 创建数据流
        DataStream stream = env.fromSource(source, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Keyed Kafka Source");

        // 对接收到的数据进行处理并打印
        stream.map(record -> "Received Key: " + record.getKey() +
                             ", Value: " + record.getValue() +
                             ", Timestamp: " + record.getTimestamp())
              .print();

        // 执行 Flink 作业
        env.execute("Flink Keyed Kafka Consumer Job");
    }
}

注意事项与进阶用法

• 键和值的类型： 示例中使用了 StringDeserializer，适用于键和值都是字符串的情况。如果您的键或值是其他类型（例如 Long, Integer, ByteArray），您应该使用相应的 Kafka 内置反序列化器（如 LongDeserializer, IntegerDeserializer）或实现自定义的 org.apache.kafka.common.serialization.Deserializer。
• 错误处理： 在 deserialize 方法中，如果反序列化过程中发生错误（例如数据格式不匹配），可以捕获异常并选择跳过该记录、记录错误日志或抛出异常以使 Flink 作业失败。
• 访问其他元数据： ConsumerRecord 对象还提供了 partition(), offset(), headers() 等方法。您可以根据需要将这些信息也包含在 KeyedKafkaRecord 中，以丰富数据上下文。
• 性能考量： 对于大规模数据流，自定义反序列化器的性能至关重要。确保反序列化逻辑高效且避免不必要的开销。
• 复杂数据格式： 如果 Kafka 消息使用 Avro、Protobuf、JSON Schema 等复杂数据格式，您需要引入相应的序列化/反序列化库（例如 Confluent Schema Registry 提供的 KafkaAvroDeserializer）在 deserialize 方法中处理原始的 byte[]。

总结

通过实现 KafkaRecordDeserializationSchema 接口，Apache Flink 能够灵活地处理带键的 Kafka 记录，并提取出包括键、值、时间戳在内的所有重要元数据。这种方法为构建更复杂、更精细的 Flink 流处理应用提供了坚实的基础，特别是在需要基于键进行状态管理、数据去重或关联的场景中，它使得 Flink 能够充分利用 Kafka 消息的完整语义信息。