Apache kafka 为什么要在ApacheStorm中使用Kryo序列化框架来覆盖blot获取值时的数据

在卡夫卡和ApacheStorm方案中，可能主要开发的是使用AVRO作为序列化框架。但我需要处理最复杂的数据，然后我发现序列化框架也成功地将其集成到我们的项目中，该项目遵循Kafka和ApacheStorm环境。但当想要进一步操作时，却出现了一种奇怪的状态

我已经向卡夫卡发送了5次消息，Storm job也可以读取这5条消息并反序列化成功。但是下一个blot得到的数据值是错误的。打印出与上一条消息相同的值。然后在完成反序列化代码后添加打印输出。实际上它打印出来的是真的，有不同的5条信息。为什么下一个污点不能改变这些值？请参见下面的我的代码：

KryoScheme.java

公共抽象类KryoScheme实现Scheme{
私有静态最终长serialVersionUID=6923985190833960706L；
私有静态最终记录器Logger=LoggerFactory.getLogger（KryoScheme.class）；
私人课堂；
专用序列化程序；
公共KryoScheme（类clazz，序列化程序）{
this.clazz=clazz；
this.serializer=序列化程序；
}
@凌驾
公共列表反序列化（字节[]缓冲区）{
Kryo Kryo=新Kryo（）；
寄存器（clazz，序列化器）；
T方案=null；
试一试{
scheme=kryo.readObject（新输入（新的ByteArrayInputStream（buffer）），this.clazz）；
logger.info（“{}”，scheme）；
}捕获（例外e）{
String errMsg=String.format（“Kryo方案无法将数据从Kafka反序列化到%s。原始：%s”，
clazz.getName（），
新字符串（缓冲区））；
记录器错误（errMsg，e）；
抛出新的FailedException（errMsg，e）；
}
返回新值（方案）；
}}

PrintFunction.java

公共类PrintFunction扩展了BaseFunction{
私有静态最终记录器Logger=LoggerFactory.getLogger（PrintFunction.class）；
@凌驾
public void execute（TridentTuple元组、TridentCollector收集器）{
列表数据=tuple.getValues（）；
如果（数据！=null）{
info（“方案数据大小：{}”，data.size（））；
用于（对象值：数据）{
打印输出=（打印输出）值；
logger.info（“{}.{}--value:{}”，
Thread.currentThread（）.getName（），
Thread.currentThread（）.getId（），
out.toString（））；
emit（新值（out））；
}
}
}}

StormLocalTopology.java

公共类StormLocalTopology{
公共静态void main（字符串[]args）{
........
BrokerHosts zk=新的ZkHosts（“xxxxxx”）；
Config stormConf=new Config（）；
stormConf.put（Config.TOPOLOGY_DEBUG，false）；
stormConf.put（Config.TOPOLOGY\u TRIDENT\u BATCH\u EMIT\u INTERVAL\u MILLIS，1000*5）；
stormConf.put（Config.TOPOLOGY\u WORKERS，1）；
stormConf.put（Config.TOPOLOGY\u MESSAGE\u TIMEOUT\u SECS，5）；
stormConf.put（Config.TOPOLOGY_TASKS，1）；
TridentKafkanconfig ACTPAUTCONF=新的TridentKafkanconfig（zk，主题）；
actSpoutConf.fetchSizeBytes=5*1024*1024；
actSpoutConf.bufferSizeBytes=5*1024*1024；
actSpoutConf.scheme=新方案多方案（方案）；
actSpoutConf.startOffsetTime=kafka.api.OffsetRequest.LatestTime（）；
TridentTopology=新的TridentTopology（）；
TransactionalTridentKafkaSpout actSpout=新的TransactionalTridentKafkaSpout（actSpoutConf）；
topology.newStream（topic，actSpout）.parallelismHint（4.shuffle（））
.each（新字段（“act”）、新打印函数（）、新字段（））；
LocalCluster cluster=新的LocalCluster（）；
submitTopology（主题+“拓扑”，stormConf，Topology.build（））；
}}

还有另一个问题，为什么kryo方案只能读取一个消息缓冲区。是否有其他方法获得多个消息缓冲区，然后可以批量发送数据到下一个blot

另外，如果我发送1条消息，则整个流程似乎成功

然后发送2条消息是错误的。打印出的消息如下所示：

---

对不起，这是我的错误。刚刚在Kryo反序列化类中发现了一个bug，存在一个局部作用域参数，所以在多线程环境中可能会被过度写入。不更改参与方作用域中的参数，代码运行良好

参考代码见：

public class KryoSerializer<T extends BasicEvent> extends Serializer<T> implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = -4684340809824908270L;

// It's wrong set

//private T event; 

public KryoSerializer(T event) {
    this.event = event;
}

@Override
public void write(Kryo kryo, Output output, T event) {
    event.write(output);
}

@Override
public T read(Kryo kryo, Input input, Class<T> type) {
    T event = new T();
    event.read(input);
    return event;
}
}

公共类KryoSerializer扩展序列化程序实现可序列化{
私有静态最终长serialVersionUID=-4684340898249082070L；
//这是错误的一套
//私人T事件；
公共KryoSerializer（T事件）{
this.event=事件；
}
@凌驾
公共无效写入（Kryo-Kryo，输出，T事件）{
事件写入（输出）；
}
@凌驾
公共T读（Kryo-Kryo，输入，类类型）{
T事件=新的T（）；
事件读取（输入）；
返回事件；
}
}

public class KryoSerializer<T extends BasicEvent> extends Serializer<T> implements Serializable {

private static final long serialVersionUID = -4684340809824908270L;

// It's wrong set

//private T event; 

public KryoSerializer(T event) {
    this.event = event;
}

@Override
public void write(Kryo kryo, Output output, T event) {
    event.write(output);
}

@Override
public T read(Kryo kryo, Input input, Class<T> type) {
    T event = new T();
    event.read(input);
    return event;
}
}