KafkaStream低级别API
开发者可以通过Processor接口来实现自己的自定义处理逻辑。接口提供了Process和Punctuate方法。
其中：Process方法用于处理接受到的消息
Punctuate方法指定时间间隔周期性的执行，用于处理周期数据：例如某些状态值计算生成 新的流。
Processor接口还提供了init方法，init初始化方法可以将ProcessorContext转存到Procesor实例中，以供Prounctute使用。
可以使用context的schedule方法实现punctute的周期性调用。
将修改后的数据转存到下游处理节点：context.().forward
体检当前处理节点的处理进度：context.commit.
代码实例如下：
public class MyProcessor extends Processor {
private ProcessorContext context;
private KeyValueStore kvStore;
@Override
@SuppressWarnings("unchecked")
public void init(ProcessorContext context) {
this.context = context;
this.context.schedule(1000);
this.kvStore = (KeyValueStore) context.getStateStore("Counts");
}
@Override
public void process(String dummy, String line) {
String[] words = line.toLowerCase().split(" ");
for (String word : words) {
Integer oldValue = this.kvStore.get(word);
if (oldValue == null) {
this.kvStore.put(word, 1);
} else {
this.kvStore.put(word, oldValue + 1);
}
}
}
@Override
public void punctuate(long timestamp) {
KeyValueIterator iter = this.kvStore.all();
while (iter.hasNext()) {
KeyValue entry = iter.next();
context.forward(entry.key, entry.value.toString());
}
iter.close();
context.commit();
}
@Override
public void close() {
this.kvStore.close();
}
};
在上边的代码中：
1、 init方法，定义了每秒调用punctuate方法，将名称为count的状态存储结构中转存到奔processor处理节点中。
2、 在process方法中，每接受到一条消息，将字符串进行拆分，并更新到状态存储中，生成新的流。
3、 在puncuate方法中，迭代本地状态存储并将流提交到下个处理节点进行处理。
1.1 Processor Topology（处理器拓扑）
通过Processor API定义的自定义的处理器，开发人员将使用TopologyBuilder通过连接这些处理器共同构建一个处理器拓扑。（类似于主方法）
首先，所有的源节点命名为“SOURCE”并使用addSource方法添加到拓扑中，主题“src-topic”来提供记录（消息）。
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.addSource("SOURCE", "src-topic")
.addProcessor("PROCESS1", MyProcessor1::new /* the ProcessorSupplier that can generate MyProcessor1 */, "SOURCE")
.addProcessor("PROCESS2", MyProcessor2::new /* the ProcessorSupplier that can generate MyProcessor2 */, "PROCESS1")
.addProcessor("PROCESS3", MyProcessor3::new /* the ProcessorSupplier that can generate MyProcessor3 */, "PROCESS1")
.addSink("SINK1", "sink-topic1", "PROCESS1")
.addSink("SINK2", "sink-topic2", "PROCESS2")
.addSink("SINK3", "sink-topic3", "PROCESS3");
3个processor节点，使用addProcessor方法添加；这里的第一个processor是”SOURCE”节点的子节点，但是其他两个处理器的父类。
最后，使用addSink方法将3个sink节点添加到完整的拓扑中。每个管道从不同父类处理器节点输出到不同的topic。
1.2 本地状态存储
请注意，Processor API不仅限于当有消息到达时候调用process()方法,也可以保存记录到本地状态仓库（如汇总或窗口连接）。利用这个特性，开发者可以使用StateStore接口定义一个状态仓库（Kafka Streams库也有一些扩展的接口，如KeyValueStore）。在实际开发中，开发者通常不需要从头开始自定义这样的状态仓库，可以很简单使用Stores工厂来设定状态仓库是持久化的或日志备份等。在下面的例子中，创建一个名为”Counts“的持久化的key-value仓库，key类型String和value类型Long。
StateStoreSupplier countStore = Stores.create("Counts") .withKeys(Serdes.String()) .withValues(Serdes.Long()) .persistent() .build();
为了利用这些状态仓库，开发者可以在构建处理器拓扑时使用TopologyBuilder.addStateStore方法来创建本地状态，并将它与需要访问它的处理器节点相关联，或者也可以通过
TopologyBuilder.connectProcessorAndStateStores将创建的状态仓库与现有的处理器节点连接。
TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();
builder.addSource("SOURCE", "src-topic")
.addProcessor("PROCESS1", MyProcessor1::new, "SOURCE")
// create the in-memory state store "COUNTS" associated with processor "PROCESS1"
.addStateStore(Stores.create("COUNTS").withStringKeys().withStringValues().inMemory().build(), "PROCESS1")
.addProcessor("PROCESS2", MyProcessor3::new /* the ProcessorSupplier that can generate MyProcessor3 */, "PROCESS1")
.addProcessor("PROCESS3", MyProcessor3::new /* the ProcessorSupplier that can generate MyProcessor3 */, "PROCESS1")
// connect the state store "COUNTS" with processor "PROCESS2"
.connectProcessorAndStateStores("PROCESS2", "COUNTS");
.addSink("SINK1", "sink-topic1", "PROCESS1")
.addSink("SINK2", "sink-topic2", "PROCESS2")
.addSink("SINK3", "sink-topic3", "PROCESS3");
