面试题：消息队列Kafka在复杂业务场景下，如何定制和优化消息过滤策略以满足不同业务需求？

Kafka Streams 实现消息过滤

定义流拓扑：
- 使用KStream或KTable来表示输入流或表。例如，从Kafka主题中读取消息创建KStream：
```
StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
KStream<String, String> stream = builder.stream("input - topic");
```
- 这里input - topic是包含消息的Kafka主题，String和String分别是消息的键和值类型，实际应用中根据消息结构确定。

过滤逻辑编写：

根据消息头或消息体特定字段进行过滤。假设消息值是JSON格式，消息体中有个status字段，只保留status为"active"的消息：

ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
stream.filter((key, value) -> {
    try {
        JsonNode jsonNode = mapper.readTree(value);
        return "active".equals(jsonNode.get("status").asText());
    } catch (IOException e) {
        return false;
    }
});

如果是基于消息头过滤，例如消息头中有个priority字段，只保留priority大于10的消息：

stream.filter((key, value, headers) -> {
    byte[] priorityBytes = headers.lastHeader("priority").value();
    if (priorityBytes!= null) {
        int priority = ByteBuffer.wrap(priorityBytes).getInt();
        return priority > 10;
    }
    return false;
});

输出结果：
- 将过滤后的消息发送到新的Kafka主题。
```
stream.to("output - topic");
```
- output - topic是存储过滤后消息的主题。
优化思路：
- 减少数据处理量：在流处理的早期阶段进行过滤，避免对不需要的数据进行后续复杂处理。例如，如果消息体很大，先基于消息头进行初步过滤，减少需要解析消息体的数量。
- 并行处理：利用Kafka Streams的分区特性，在多个实例上并行处理不同分区的数据，提高处理效率。确保分区键的选择合理，使得相关数据尽量分布在同一分区。
- 状态管理优化：如果过滤逻辑依赖于状态（如统计消息数量等），合理管理状态存储，避免状态数据过大影响性能。可以定期清理过期的状态数据。

自定义拦截器实现消息过滤

实现自定义拦截器接口：

实现ProducerInterceptor（生产者端拦截器）或ConsumerInterceptor（消费者端拦截器）。以生产者端拦截器为例：

public class CustomProducerInterceptor implements ProducerInterceptor<String, String> {
    @Override
    public ProducerRecord<String, String> onSend(ProducerRecord<String, String> record) {
        // 基于消息头过滤
        Headers headers = record.headers();
        byte[] priorityBytes = headers.lastHeader("priority").value();
        if (priorityBytes!= null) {
            int priority = ByteBuffer.wrap(priorityBytes).getInt();
            if (priority <= 10) {
                return null;
            }
        }
        // 基于消息体过滤
        try {
            ObjectMapper mapper = new ObjectMapper();
            JsonNode jsonNode = mapper.readTree(record.value());
            if (!"active".equals(jsonNode.get("status").asText())) {
                return null;
            }
        } catch (IOException e) {
            return null;
        }
        return record;
    }

    @Override
    public void onAcknowledgement(RecordMetadata metadata, Exception exception) {
        // 可以在此处添加成功发送或失败处理逻辑
    }

    @Override
    public void close() {
        // 资源清理逻辑
    }

    @Override
    public void configure(Map<String,?> configs) {
        // 配置参数逻辑
    }
}

配置拦截器：

在生产者配置中添加拦截器：

Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.INTERCEPTOR_CLASSES_CONFIG, Arrays.asList(CustomProducerInterceptor.class.getName()));
KafkaProducer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

优化思路：
- 性能优化：拦截器逻辑应尽量简单高效，避免在拦截器中进行复杂的计算或I/O操作。例如，避免在拦截器中进行大量的数据库查询。
- 资源管理：在拦截器的close方法中，确保正确释放资源，如关闭文件句柄、数据库连接等，防止资源泄漏。
- 可扩展性：设计拦截器时考虑可扩展性，以便在未来添加新的过滤条件时，不需要大幅修改现有代码。例如，可以通过配置文件来动态加载不同的过滤规则。

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面试题：消息队列Kafka在复杂业务场景下，如何定制和优化消息过滤策略以满足不同业务需求？

知识考点

面试题答案

Kafka Streams 实现消息过滤

自定义拦截器实现消息过滤