1. connect 對schema的處理過程
寫個精簡版流程:
step1. 根據id 獲取schema defination;
step2. 根據scham defination和 subject檢查版本號；
step3. 用schema defination做序列化處理。
2. 扒一扒：
說明一下對處理過程的理解和不理解：
1. connect對schema有快取，了解，為了效率；
2. 不覺明厲的schema版本，硬編碼，如果你是結合hive的方案，一定會去檢查的。這個我就不是很理解了，後面再專門說下這個schema版本控制；
3. step1中進行了快取，理解, 可是在step2之後改變了這個快取物件。加了個字段「schema.registry.schema.version「，這種處理直接倒吸一口涼氣。
3.坑在**？
image這樣乙個場景：兩個topic有相同的schema定義，還是很常見的。這裡有兩個隱藏點：
1. connect要求subject名稱和topic名稱是關聯的；
2. 如果schema的定義相同，id一致；
依次處理topic1和topic2的資料：
1. topic1開始寫資料，step1中，從schema registry拿schema defination，快取；
2. topic1 順利通過step2，然後，修改了schema的快取（見前面第3點）
3. topic2 在step1中，根據id會從快取中取到之前快取的資料；
4. topic2 在step2中就呵呵了，schama已經被改寫了，檢查不通過。
4. 怎麼規避
說下不是辦法的辦法：
1. 在schema defination中就定義」schema.registry.schema.version「
這個字段，大部分場景下，這是不可以接受的，因為需要在kafka中增加一列資料，如果結合hive，還會在hive表中增加乙個列。
2. 避免兩個topic用相同的schema定義；
3. 等著confluent改掉，這個是issue: 請自覺遮蔽那個英文很醜的。
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