消费记录

DeepSeek V3 中英对照 Consuming Records

在上述 uppercase 函数中，我们将记录作为 Flux<String> 进行消费，然后将其作为 Flux<String> 生成。在某些情况下，您可能需要以原始接收格式——即 ReceiverRecord——接收记录。以下就是这样一个函数。

@Bean
public Function<Flux<ReceiverRecord<byte[], byte[]>>, Flux<String>> lowercase() {
    return s -> s.map(rec -> new String(rec.value()).toLowerCase());
}

在此函数中，请注意，我们以 Flux<ReceiverRecord<byte[], byte[]>> 的形式消费记录，然后以 Flux<String> 的形式生成它。ReceiverRecord 是基本接收记录，它是 Reactor Kafka 中一种专门的 Kafka ConsumerRecord。当使用响应式 Kafka 绑定器时，上述函数将允许您访问每个传入记录的 ReceiverRecord 类型。然而，在这种情况下，您需要为 RecordMessageConverter 提供自定义实现。默认情况下，响应式 Kafka 绑定器使用 MessagingMessageConverter，该转换器从 ConsumerRecord 中转换有效负载和头部。因此，当您的处理器方法接收到它时，有效负载已经从接收到的记录中提取出来，并像我们上面看到的第一个函数那样传递给方法。通过在应用程序中提供自定义的 RecordMessageConverter 实现，您可以覆盖默认行为。例如，如果您希望以原始 Flux<ReceiverRecord<byte[], byte[]>> 的形式消费记录，那么您可以在应用程序中提供以下 bean 定义。

@Bean
RecordMessageConverter fullRawReceivedRecord() {
    return new RecordMessageConverter() {

        private final RecordMessageConverter converter = new MessagingMessageConverter();

        @Override
        public Message<?> toMessage(ConsumerRecord<?, ?> record, Acknowledgment acknowledgment,
                Consumer<?, ?> consumer, Type payloadType) {
            return MessageBuilder.withPayload(record).build();
        }

        @Override
        public ProducerRecord<?, ?> fromMessage(Message<?> message, String defaultTopic) {
            return this.converter.fromMessage(message, defaultTopic);
        }

    };
}

然后，你需要指示框架为所需的绑定使用这个转换器。以下是一个基于我们 lowercase 函数的示例。

spring.cloud.stream.kafka.bindings.lowercase-in-0.consumer.converterBeanName=fullRawReceivedRecord"

lowercase-in-0 是我们 lowercase 函数的输入绑定名称。对于出站绑定（lowercase-out-0），我们仍然使用常规的 MessagingMessageConverter。

在上面的 toMessage 实现中，我们接收原始的 ConsumerRecord（由于处于响应式绑定器上下文中，因此是 ReceiverRecord），然后将其包装在 Message 内部。接着，该消息的有效载荷（即 ReceiverRecord）被提供给用户方法。

如果 reactiveAutoCommit 为 false（默认值），调用 rec.receiverOffset().acknowledge()（或 commit()）来提交偏移量；如果 reactiveAutoCommit 为 true，则 flux 提供的是 ConsumerRecord。更多信息请参考 reactor-kafka 文档和 javadocs。