如何为kafka流使用同一主题的多个转换器？

Question

我需要使用多个转换器解析 kafka 上的复杂消息。 每个转换器解析消息的一部分，并通过在消息上填充一些属性来编辑消息。 最后，完全解析的消息使用 Kafka 消费者存储在数据库中。 目前，我正在这样做：

streamsBuilder.stream(Topic.A, someConsumer)
       \\ filters messages that have unparsed parts of type X
       .filter(filterX)
       \\ transformer that edits the message and produces new Topic.E messages
       .transform(ParseXandProduceE::new)
       .to(Topic.A, someProducer)

streamsBuilder.stream(Topic.A, someConsumer)
       \\ filters messages that have unparsed parts of type Y
       .filter(filterY)
       \\ transformer that edits the message and produces new Topic.F messages
       .transform(ParseYandProduceF::new)
       .to(Topic.A, someProducer)

变压器看起来像：

class ParseXandProduceE implements Transformer<...> {
    @Override
    public KeyValue<String, Message> transform (String key, Message message) {
           message.x = parse(message.rawX);
           context.forward(newKey, message.x, Topic.E);
           return KeyValue.pair(key, message);
    }
}

然而，这很麻烦，相同的消息在这些流中流动多次。 此外，还有一个消费者将topic.A的消息存储在数据库中。 消息当前存储多次，在每次转换之前和每次转换之后。 有必要将每条消息存储一次。

以下可能有效，但似乎不利，因为每个过滤器+转换块都可以干净地放在其自己的单独 class 中：

streamsBuilder.stream(Topic.A, someConsumer)
       \\ transformer that filters and edits the message and produces new Topic.E + Topic.F messages
       .transform(someTransformer)
       .to(Topic.B, someProducer)

并让持久性消费者听Topic.B 。

后者提出的解决方案是go，还是有其他方法可以达到相同的结果？ 也许有源和汇的完整拓扑配置？ 如果是这样，这种情况会是什么样子？

Answer 1

使用单个变压器似乎是最简单的解决方案。 因为您有两个独立的过滤器，所以如果您尝试链接各个运算符，程序将变得更加复杂。 如果您知道每条消息只会通过一个过滤器，而不会同时通过两个过滤器，则可以使用branch() ：

KStream[] subStreams = stream.branch(new Predicates[]{filterX,filterY});

subStream[0].transform(ParseXandProduceE::new)
            .merge(subStream[1].transform(ParseYandProduceF::new)
            .to(...)

请注意，上述解决方案仅在两个转换器都不需要转换任何消息时才有效（ branch()将每条消息放入第一个匹配谓词的分支中，但绝不会放入多个分支中）。 因此，如果一条消息可以通过两个过滤器，则您需要做一些更复杂的事情：

KStream[] subStreams = stream.branch(new Predicates[]{filterX,filterY});

KStream passedX = subStreams[0];
KStream transformedXE = passedX.transform(ParseXandProduceE::new);

// a message that passed filterX may also pass filterY,
// and thus we merge those message back to the "y-stream"
// (of course, those messages would already be transformed by `ParseXandProduceE`)
KStream passedY = subStream[1].merge(transformedXE.filter(filterY);

// the result contains all message that only pass filterX and got transformed,
// plus all messages that passed filterY (and maybe also filterX) and got transformed
KStream result = transformedXE.filterNot(filterY)
                              .merge(passedY.transform(ParseYandProduceF::new)

result.to(...)