本篇内容主要讲解“Schema Registry的使用教程”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“Schema Registry的使用教程”吧!
物联网设备终端种类繁杂，各厂商使用的编码格式各异，所以在接入物联网平台的时候就产生了统一数据格式的需求，以便平台之上的应用进行设备管理。
EMQ X 企业版 3.4.0 提供了 Schema Registry 功能，提供编解码能力。Schema Registry 管理编解码使用的 Schema、处理编码或解码请求并返回结果。Schema Registry 配合规则引擎，可适配各种场景的设备接入和规则设计。
下图展示了 Schema Registry 的一个应用案例。多个设备上报不同格式的数据，经过 Schema Registry 解码之后，变为统一的内部格式，然后转发给后台应用。
[图1: 使用 Schema Registry 对设备数据进行编解码]
EMQ X 3.4.0 内置的 Schema Registry 数据格式包括 Avro 和 Protobuf。Avro 和 Protobuf 是依赖 Schema 的数据格式，编码后的数据为二进制，使用 Schema Registry 解码后的内部数据格式(Map，稍后讲解) 可直接被规则引擎和其他插件使用。此外 Schema Registry 支持用户自定义的 (3rd-party) 编解码服务，通过 HTTP 或 TCP 回调的方式，进行更加贴近业务需求的编解码。
Schema Registry 为 Avro 和 Protobuf 等内置编码格式维护 Schema 文本，但对于自定义编解码 (3rd-party) 格式，如需要 Schema，Schema 文本需由编解码服务自己维护。Schema Registry 为每个 Schema 创建一个 Schema ID，Schema API 提供了通过 Schema ID 的添加、查询和删除操作。
Schema Registry 既可以解码，也可以编码。编码和解码时需要指定 Schema ID。
[图2: Schema Registry 架构示意图]
编码调用示例：参数为 Schema
schema_encode(SchemaID, Data) -> RawData
解码调用示例：
schema_decode(SchemaID, RawData) -> Data
常见的使用案例是，使用规则引擎来调用 Schema Registry 提供的编码和解码接口，然后将编码或解码后的数据作为后续动作的输入。
EMQ X 的消息处理层面可分为消息路由(Messaging)、规则引擎(Rule Engine)、数据格式转换(Data Conversion) 三个部分。
EMQ X 的 PUB/SUB 系统将消息路由到指定的主题。规则引擎可以灵活地配置数据的业务规则，按规则匹配消息，然后指定相应动作。数据格式转换发生在规则匹配的过程之前，先将数据转换为可参与规则匹配的 Map 格式，然后进行匹配。
[图3: Messaging, Rule Engine and Schema Registry]
规则引擎内部使用的数据格式为 Erlang Map，所以如果原数据内容为二进制或者其他格式，必须使用编解码函数(比如上面提到的 schema_decode 和 json_decode 函数) 将其转换为 Map。
Map 是一个 Key-Value 形式的数据结构，形如 #{key => value}。例如，user = #{id => 1, name => "Steve"} 定义了一个 id 为 1，name 为 "Steve" 的 user Map。
SQL 语句提供了 "." 操作符嵌套地提取和添加 Map 字段。下面是使用 SQL 语句对这个 Map 操作的示例:
SELECT user.id AS my_id
SQL 语句的筛选结果为 #{my_id => 1}。
规则引擎的 SQL 语句提供了对 JSON 格式字符串的编解码支持，将 JSON 字符串和 Map 格式相互转换的 SQL 函数为 json_decode() 和 json_encode():
SELECT json_decode(payload) AS p FROM "message.publish" WHERE p.x = p.y, topic ~= "t/#"
上面这个 SQL 语句将会匹配到 payload 内容为 JSON 字符串： {"x" = 1, "y" = 1} , 并且 topic 为 t/a 的 MQTT 消息。
json_decode(payload) as p 将 JSON 字符串解码为下面的 Map 数据结构，从而可以在 WHERE 子句中使用 p.x 和 p.y 使用 Map 中的字段：
#{
p => #{
x => 1,
y => 1
}
}注意: AS 子句是必须的，将解码之后的数据赋值给某个Key，后面才能对其进行后续操作。
设备发布一个使用 Protobuf 编码的二进制消息，需要通过规则引擎匹配过后，将消息重新发布到与 "name" 字段相关的主题上。主题的格式为 "person/${name}"。
比如，将 "name" 字段为 "Shawn" 的消息重新发布到主题 "person/Shawn"。
在 EMQ X 的 Dashboard 界面，使用下面的参数创建一个 Protobuf Schema:
名称：protobuf_person
编解码类型：protobuf
Schema：下面的 protobuf schema 定义了一个 Person 消息。
message Person {
required string name = 1;
required int32 id = 2;
optional string email = 3;
}Schema 创建完成后，emqx 会分配一个 Schema ID 和 Version。如果是第一次创建 "protobuf_person"，Schema ID 为 "protobuf_person:1.0"。
使用刚才创建好的 Schema ID 来编写规则 SQL 语句：
SELECT
schema_decode('protobuf_person:1.0', payload, 'Person') as person, payload
FROM
"message.publish"
WHERE
topic =~ 't/#' and person.name = 'Shawn'这里的关键点在于 schema_decode('protobuf_person:1.0', payload, 'Person'):
schema_decode 函数将 payload 字段的内容按照 'protobuf_person:1.0' 这个 Schema 来做解码;
as person 将解码后的值保存到变量 "person" 里;
最后一个参数 Person 指明了 payload 中的消息的类型是 protobuf schema 里定义的 'Person' 类型。
然后使用以下参数添加动作：
动作类型：消息重新发布
目的主题：person/${person.name}
消息内容模板：${person}
这个动作将解码之后的 "person" 以 JSON 的格式发送到 person/${person.name} 这个主题。其中${person.name} 是个变量占位符，将在运行时被替换为消息内容中 "name" 字段的值。
规则创建好之后，就可以模拟数据进行测试了。
下面的代码使用 Python 语言填充了一个 Person 消息并编码为二进制数据，然后将其发送到 "t/1" 主题。详见 完整代码。
def publish_msg(client):
p = person_pb2.Person()
p.id = 1
p.name = "Shawn"
p.email = "liuxy@emqx.io"
message = p.SerializeToString()
topic = "t/1"
print("publish to topic: t/1, payload:", message)
client.publish(topic, payload=message, qos=0, retain=False)在 Dashboard 的 Websocket 工具里，登录一个 MQTT Client 并订阅 "person/#"。
安装 python 依赖，并执行设备端代码:
$ pip3 install protobuf $ pip3 install paho-mqtt $ python3 ./pb2_mqtt.py Connected with result code 0 publish to topic: t/1, payload: b'nx05Shawnx10x01x1arliuxy@emqx.io' t/1 b'nx05Shawnx10x01x1arliuxy@emqx.io'
检查 Websocket 端收到主题为 person/Shawn 的消息:
{"email":"liuxy@emqx.io","id":1,"name":"Shawn"}设备发布一个使用 Avro 编码的二进制消息，需要通过规则引擎匹配过后，将消息重新发布到与 "name" 字段相关的主题上。主题的格式为 "avro_user/${name}"。
比如，将 "name" 字段为 "Shawn" 的消息重新发布到主题 "avro_user/Shawn"。
在 EMQ X 的 Dashboard 界面，使用下面的参数创建一个 Avro Schema:
名称：avro_user
编解码类型：avro
Schema:
{
"type":"record",
"fields":[
{"name":"name", "type":"string"},
{"name":"favorite_number", "type":["int", "null"]},
{"name":"favorite_color", "type":["string", "null"]}
]
}Schema 创建完成后，emqx 会分配一个 Schema ID 和 Version。如果是第一次创建 "avro_user"，Schema ID 为 "avro_user:1.0"。
使用刚才创建好的 Schema ID 来编写规则 SQL 语句：
SELECT
schema_decode('avro_user:1.0', payload) as avro_user, payload
FROM
"message.publish"
WHERE
topic =~ 't/#' and avro_user.name = 'Shawn'这里的关键点在于 schema_decode('avro_user:1.0', payload):
schema_decode 函数将 payload 字段的内容按照 'avro_user:1.0' 这个 Schema 来做解码;
as avro_user 将解码后的值保存到变量 "avro_user" 里。
然后使用以下参数添加动作：
动作类型：消息重新发布
目的主题：avro_user/${avro_user.name}
消息内容模板：${avro_user}
这个动作将解码之后的 "user" 以 JSON 的格式发送到 avro_user/${avro_user.name} 这个主题。其中${avro_user.name} 是个变量占位符，将在运行时被替换为消息内容中 "name" 字段的值。
规则创建好之后，就可以模拟数据进行测试了。
下面的代码使用 Python 语言填充了一个 User 消息并编码为二进制数据，然后将其发送到 "t/1" 主题。详见 完整代码。
def publish_msg(client):
datum_w = avro.io.DatumWriter(SCHEMA)
buf = io.BytesIO()
encoder = avro.io.BinaryEncoder(buf)
datum_w.write({"name": "Shawn", "favorite_number": 666, "favorite_color": "red"}, encoder)
message = buf.getvalue()
topic = "t/1"
print("publish to topic: t/1, payload:", message)
client.publish(topic, payload=message, qos=0, retain=False)在 Dashboard 的 Websocket 工具里，登录一个 MQTT Client 并订阅 "avro_user/#"。
安装 python 依赖，并执行设备端代码:
$ pip3 install protobuf $ pip3 install paho-mqtt $ python3 avro_mqtt.py Connected with result code 0 publish to topic: t/1, payload: b'nShawnx00xb4nx00x06red'
检查 Websocket 端收到主题为 avro_user/Shawn 的消息:
{"favorite_color":"red","favorite_number":666,"name":"Shawn"}设备发布一个任意的消息，验证自部署的编解码服务能正常工作。
在 EMQ X 的 Dashboard 界面，使用下面的参数创建一个 3rd-Party Schema:
名称：my_parser
编解码类型：3rd-party
第三方类型: HTTP
URL: http://127.0.0.1:9003/parser
编解码配置: xor
其他配置保持默认。emqx 会分配一个 Schema ID "my_parser"。自定义编解码没有 Version 管理。
上面第 5 项编解码配置是个可选项，是个字符串，内容跟编解码服务的业务相关。
使用刚才创建好的 Schema ID 来编写规则 SQL 语句：
SELECT
schema_encode('my_parser', payload) as encoded_data,
schema_decode('my_parser', encoded_data) as decoded_data
FROM
"message.publish"
WHERE
topic =~ 't/#'这个 SQL 语句首先对数据做了 Encode，然后又做了 Decode，目的在于验证编解码过程是否正确:
schema_encode 函数将 payload 字段的内容按照 'my_parser' 这个 Schema 来做编码，结果存储到 encoded_data 这个变量里;
schema_decode 函数将 payload 字段的内容按照 'my_parser' 这个 Schema 来做解码，结果存储到 decoded_data 这个变量里;
最终这个 SQL 语句的筛选结果是 encoded_data 和 decoded_data 这两个变量。
然后使用以下参数添加动作：
动作类型：检查(调试)
这个检查动作会把 SQL 语句筛选的结果打印到 emqx 控制台 (erlang shell) 里。
如果是使用 emqx console 启动的服务，打印会直接显示在控制台里；如果是使用 emqx start 启动的服务，打印会输出到日志目录下的 erlang.log.N 文件里，这里 "N" 为整数，比如 "erlang.log.1", "erlang.log.2"。
规则创建好之后，就可以模拟数据进行测试了。所以首先需要编写一个自己的编解码服务。
下面的代码使用 Python 语言实现了一个 HTTP 编解码服务，为简单起见，这个服务提供两种简单的方式来进行编解码(加解密)，详见 完整代码:
按位异或
字符替换
def xor(data):
"""
>>> xor(xor(b'abc'))
b'abc'
>>> xor(xor(b'!}~*'))
b'!}~*'
"""
length = len(data)
bdata = bytearray(data)
bsecret = bytearray(secret * length)
result = bytearray(length)
for i in range(length):
result[i] = bdata[i] ^ bsecret[i]
return bytes(result)
def subst(dtype, data, n):
"""
>>> subst('decode', b'abc', 3)
b'def'
>>> subst('decode', b'ab~', 1)
b'bc!'
>>> subst('encode', b'def', 3)
b'abc'
>>> subst('encode', b'bc!', 1)
b'ab~'
"""
adata = array.array('B', data)
for i in range(len(adata)):
if dtype == 'decode':
adata[i] = shift(adata[i], n)
elif dtype == 'encode':
adata[i] = shift(adata[i], -n)
return bytes(adata)将这个服务运行起来:
$ pip3 install flask $ python3 http_parser_server.py * Serving Flask app "http_parser_server" (lazy loading) * Environment: production WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Debug mode: off * Running on http://127.0.0.1:9003/ (Press CTRL+C to quit)
由于本示例比较简单，我们直接使用 MQTT Websocket 客户端来模拟设备端发一条消息。
在 Dashboard 的 Websocket 工具里，登录一个 MQTT Client 并发布一条消息到 "t/1"，内容为 "hello"。
检查 emqx 控制台 (erlang shell) 里的打印:
(emqx@127.0.0.1)1> [inspect]
Selected Data: #{decoded_data => <<"hello">>,
encoded_data => <<9,4,13,13,14>>}
Envs: #{event => 'message.publish',
flags => #{dup => false,retain => false},
from => <<"mqttjs_76e5a35b">>,
headers =>
#{allow_publish => true,
peername => {{127,0,0,1},54753},
username => <<>>},
id => <<0,5,146,30,146,38,123,81,244,66,0,0,62,117,0,1>>,
node => 'emqx@127.0.0.1',payload => <<"hello">>,qos => 0,
timestamp => {1568,34882,222929},
topic => <<"t/1">>}
Action Init Params: #{}Select Data 是经过 SQL 语句筛选之后的数据，Envs 是规则引擎内部可用的环境变量，Action Init Params 是动作的初始化参数。这三个数据均为 Map 格式。
Selected Data 里面的两个字段 decoded_data 和 encoded_data 对应 SELECT 语句里面的两个 AS。因为 decoded_data 是编码然后再解码之后的结果，所以它又被还原为了我们发送的内容 "hello"，表明编解码插件工作正常。
到此，相信大家对“Schema Registry的使用教程”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是亿速云网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
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