响应式 Kafka Binder 中的可观测性
本节介绍如何在响应式 Kafka 绑定器中启用基于 Micrometer 的可观测性。
生产者绑定
生产者绑定内置了可观测性支持。要启用它,请设置以下属性:
spring.cloud.stream.kafka.binder.enable-observation
当此属性设置为 true
时,你可以观察记录的发布。使用 StreamBridge
发布记录以及常规的 Supplier<?>
bean 都可以被观察到。
消费者绑定
在消费端启用可观测性比在生产端更复杂。消费绑定有两个起点:
-
一个通过生产者绑定发布数据的主题
-
一个在 Spring Cloud Stream 之外生成数据的主题
在第一种情况下,应用程序理想情况下希望将可观测性标头传递到消费者入站。在第二种情况下,如果没有上游观测开始,它将启动一个新的观测。
示例:具有可观测性的函数
@Bean
Function<Flux<ReceiverRecord<byte[], byte[]>>, Flux<Message<String>>> receive(ObservationRegistry observationRegistry) {
return s -> s.flatMap(record -> {
Observation receiverObservation = KafkaReceiverObservation.RECEIVER_OBSERVATION.start(
null,
KafkaReceiverObservation.DefaultKafkaReceiverObservationConvention.INSTANCE,
() -> new KafkaRecordReceiverContext(record, "user.receiver", "localhost:9092"),
observationRegistry
);
return Mono.deferContextual(contextView -> Mono.just(record)
.map(rec -> new String(rec.value()).toLowerCase())
.map(rec -> MessageBuilder.withPayload(rec)
.setHeader(IntegrationMessageHeaderAccessor.REACTOR_CONTEXT, contextView)
.build()))
.doOnTerminate(receiverObservation::stop)
.doOnError(receiverObservation::error)
.contextWrite(context -> context.put(ObservationThreadLocalAccessor.KEY, receiverObservation));
});
}
在这个例子中:
-
当接收到一条记录时,会创建一个观察。
-
如果存在上游观察,它将成为
KafkaRecordReceiverContext
的一部分。 -
创建了一个带有延迟上下文的
Mono
。 -
当调用
map
操作时,上下文可以访问正确的观察。 -
flatMap
操作的结果作为Flux<Message<?>>
发送回绑定。 -
出站记录将具有来自输入绑定的相同的可观测性头信息。
示例:带有可观测性的消费者
@Bean
Consumer<Flux<ReceiverRecord<?, String>>> receive(ObservationRegistry observationRegistry, @Value("${spring.kafka.bootstrap-servers}") String bootstrap) {
return f -> f.doOnNext(record -> KafkaReceiverObservation.RECEIVER_OBSERVATION.observation(
null,
KafkaReceiverObservation.DefaultKafkaReceiverObservationConvention.INSTANCE,
() -> new KafkaRecordReceiverContext(record, "user.receiver", bootstrap),
observationRegistry).observe(() -> System.out.println(record)))
.subscribe();
}
在这种情况下:
-
由于没有输出绑定,
doOnNext
被用于Flux
而不是flatMap
。 -
直接调用
observe
会启动观察,并在完成后正确关闭它。