在上面的消费者拦截器中，我们在真正消费一批消息前首先更新了它们的总延时，方法就是用当前的时钟时间减去封装在消息中的创建时间，然后累计得到这批消息总的端到端处理延时并更新到 Redis 中 。之后的逻辑就很简单了，我们分别从 Redis 中读取更新过的总延时和总消息数，两者相除即得到端到端消息的平均处理延时 。
创建好生产者和消费者拦截器后，我们按照上面指定的方法分别将它们配置到各自的 Producer 和 Consumer 程序中，这样就能计算消息从 Producer 端到 Consumer 端平均的处理延时了 。这种端到端的指标监控能够从全局角度俯察和审视业务运行情况，及时查看业务是否满足端到端的 SLA 目标 。
小结今天我们花了一些时间讨论 Kafka 提供的冷门功能：拦截器 。如之前所说，拦截器的出场率极低，以至于我从未看到过国内大厂实际应用 Kafka 拦截器的报道 。但冷门不代表没用 。事实上，我们可以利用拦截器满足实际的需求，比如端到端系统性能检测、消息审计等 。?
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