我正在尝试查找有关使用两种不同的Avro类型发送Kafka消息的性能和（不利）优势的信息。
根据我的研究，可以创建基于avro的Kafka消息的有效载荷，如下所示：
等等：
可以通过调用新的GenericData.Record并传递从Schema Registry中读取的模式作为参数来创建其实例的GenericRecord：
大致：
private CachedSchemaRegistryClient schemaRegistryClient;
private Schema valueSchema;
// Read a schema
//…
this.valueSchema = schemaRegistryClient.getBySubjectAndID("TestTopic-value",1);
// Define a generic record according to the loaded schema
GenericData.Record record = new GenericData.Record(valueSchema);
// Send to kafka
ListenableFuture<SendResult<String, GenericRecord>> res;
res = avroKafkaTemplate
.send(MessageBuilder
.withPayload(record)
.setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, TOPIC)
.setHeader(KafkaHeaders.MESSAGE_KEY, record.get("id"))
.build());
要么：
扩展SpecificRecordBase并在Maven的帮助下生成的类（从包含Avro模式的文件中生成）
/..
public class MyClass extends org.apache.avro.specific.SpecificRecordBase implements org.apache.avro.specific.SpecificRecord
/..
MyClass myAvroClass = new MyClass();
ListenableFuture<SendResult<String, MyClass>> res;
res = avroKafkaTemplate
.send(MessageBuilder
.withPayload(myAvroClass)
.setHeader(KafkaHeaders.TOPIC, TOPIC)
.setHeader(KafkaHeaders.MESSAGE_KEY, myAvroClass.getId())
.build());
调试包含扩展GenericRecord的类的实例的一段代码后，可以看到其中包含一个架构。
因此，我有几个问题：
如果我将GenericRecord实例发送到Kafka，是否也发送了基础架构？
如果没有，什么时候掉线？哪个类/方法负责从GenericRecord中提取字节并删除基础架构，以使其不与有效负载一起发送？
如果是，那么架构注册表的意义何在？
如果是扩展SpecificRecord的类，则还会发送基础模式，不是吗？这意味着，如果我使用了一个接收Kafka消息并计算其字节数的函数，那么我期望在特定记录消息中比在通用记录消息中有更多的字节，对吗？
SpecificRecord实例为我提供了更多控制权，并且使用情况不易出错。如果不是通过GenericRecord发送模式，而是通过SpecificRecord发送模式，那么我们就要进行权衡。
一方面（SpecificRecord），使用了简单的方法，因为可以使用清晰的API（不必一定要完全知道所有字段，并编写get（“ X”），get（“ Y”）等）。 ，另一方面，由于必须随同模式一起发送，因此有效负载的大小会增加。如果我有一个相对较大的架构（50个字段），则应该选择在架构注册表的帮助下发送GenericRecords，否则性能会受到负面影响，因为必须随每条消息一起发送架构，对吗？
最佳答案
在通用或特定情况下，模式都由生产者发送和缓存
在性能方面，虽然我尚未对其进行基准测试，但我估计两者的序列化时间大致相同，而对于通用而言，反序列化会更快，因为字段访问和类型转换将推迟到您自己的代码中，而不是针对每个字段进行验证
注意：还有ReflectData记录，由于使用了反射，记录可能会变慢