ConfluentSchemaRegistry如何帮助确保读取（投影）Avro模式演变？

Confluent SchemaRegistry可以帮助确保读取（投影）Avro模式演变的一种方式是采用Schema版本控制。在SchemaRegistry中，每个Schema都有一个唯一的ID，当您向SchemaRegistry注册新的Schema版本时，会分配一个新的ID。这个ID可以被序列化作为Avro消息头的一部分，以便实现消息的兼容性处理。下面是一个示例代码，可以将Schema版本控制应用于投影元数据的读取：

// create a new SchemaRegistry client
SchemaRegistryClient client = new CachedSchemaRegistryClient("http://localhost:8081", 10);

// get the latest version of the schema for the topic
SchemaMetadata metadata = client.getLatestSchemaMetadata("my-topic");
int latestSchemaVersion = metadata.getVersion();

// get the schema for the latest version
Schema latestSchema = client.getByVersion("my-topic", latestSchemaVersion);

// use the schema to deserialize the Avro message
DatumReader<GenericRecord> datumReader = new GenericDatumReader<>(latestSchema);
binaryDecoder = DecoderFactory.get().binaryDecoder(bytes, null);
GenericRecord record = datumReader.read(null, binaryDecoder);

在这个示例中，我们使用了CachedSchemaRegistryClient来创建一个SchemaRegistry客户端实例，它允许我们从给定的SchemaRegistry URL缓存Schema元数据。我们使用getLatestSchemaMetadata方法来获取给定主题的最新模式版本的元数据，并使用getByVersion方法来获取该版本的Schema实例。然后，我们可以使用获取到的Schema来反序列化Avro消息。

通过这种方式，当我们向SchemaRegistry注册新的Schema版本时，我们可以确保消息头中的Schema ID与消息体的Schema一致，从而应对投影模式的演变。