Apache Pulsar中获取分区主题元数据的正确方法
在使用Apache Pulsar进行开发时,获取分区主题的元数据信息是一个常见需求。然而,许多开发者在使用Pulsar Admin API的getPartitionedTopicMetadata方法时会遇到"could not be parsed into a proper Uri"的错误提示。本文将深入分析这个问题的根源,并提供正确的解决方案。
问题现象分析
当开发者尝试使用Pulsar Admin API获取分区主题元数据时,通常会遇到以下错误信息:
Exception in thread "main" org.apache.pulsar.client.admin.PulsarAdminException: java.lang.IllegalArgumentException: pulsar+ssl://mypath.com:1234/admin/v2/persistent/abc/def/myplacev1/partitions could not be parsed into a proper Uri, missing scheme
这个错误表明系统无法正确解析提供的URI地址。问题的核心在于Pulsar Admin API和Pulsar Client使用了不同的服务URL格式。
根本原因
Pulsar系统中有两种主要的服务URL:
-
Pulsar Client服务URL:用于生产者、消费者等客户端连接,格式通常为
pulsar://host:6650或pulsar+ssl://host:6651 -
Pulsar Admin服务URL:用于管理API调用,格式通常为
http://host:8080或https://host:8081
开发者常犯的错误是混淆了这两种URL格式,将Pulsar Client的URL错误地用于Admin API调用。
正确配置方法
要正确使用Pulsar Admin API,需要配置正确的HTTP(S)服务URL。以下是获取正确URL的方法:
-
查看Broker配置:在Pulsar Broker的配置文件
conf/broker.conf中,可以找到以下关键配置项:webServicePort:HTTP管理端口(默认8080)webServicePortTls:HTTPS管理端口(默认8081)advertisedAddress:对外服务地址
-
构建Admin客户端:根据上述配置构建PulsarAdmin实例:
PulsarAdmin admin = PulsarAdmin.builder() .serviceHttpUrl("https://host:8081") // 使用HTTPS管理地址 .tlsTrustCertsFilePath("/path/to/cert") .build();
替代解决方案
如果无法获取Admin API的URL,也可以考虑使用Pulsar Client的内部方法获取分区数:
int partitions = ((PulsarClientImpl)client).getNumberOfPartitions(topic).get();
这种方法直接通过Pulsar客户端获取分区信息,避免了Admin API的URL配置问题。但需要注意,这是使用内部API,可能在未来的版本中发生变化。
最佳实践建议
- 明确区分服务URL类型:牢记Client和Admin使用不同的URL格式
- 优先使用标准API:尽量使用官方文档中的标准方法
- 配置集中管理:将Pulsar相关配置集中管理,避免硬编码
- TLS配置一致性:确保Admin客户端的TLS配置与Broker配置匹配
通过理解Pulsar的URL机制和正确配置Admin API,开发者可以避免这类常见错误,更高效地使用Pulsar的分区主题功能。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00