蔺树忠 发表于 2023-11-7 01:30:02

Python Kafka客户端confluent-kafka学习总结

实践环境

Python 3.6.2
confluent-kafka 2.2.0
confluent-kafka简介

Confluent在GitHub上开发和维护的confluent-kafka-python,Apache Kafka®的一个python客户端,提供了一个与所有brokers>=v0.8的kafka 、Confluent Cloud和Confluent Platform兼容的高阶级生产者、消费者和AdminClient。
confluent-kafka安装

pip install confluent-kafka代码实践

Kafka生产者

from confluent_kafka import Producer
import socket


def acked(err, msg):
    if err is not None:
      print("Failed to deliver message: %s: %s" % msg.value(), str(err))
    else:
      print("Message produced: %s" % msg.value())

if __name__ == '__main__':
    topic_name = 'FREE_TOPIC_FOR_TEST'

    ### 初始化Producer (针对本地运行的Kafka,即不在Confluent云平台上运行的Kafka)
    conf = {'bootstrap.servers': '100.81.xxx.xx:9092,100.81.xxx.xx:9092',
            'client.id': socket.gethostname()}

    producer = Producer(conf)

    ### 异步写 kafka
    # 给kafka发送消息--异步请求
    producer.produce(topic_name, key="key", value="value")

    # 添加回调函数
    producer.produce(topic_name, value="test value", callback=acked)
    # 最多等待事件1秒钟。等待期间,如果消息被确认,即成功写入kafka中,将调用回调 callback指定方法 acked
    producer.poll(1)


    ### 同步写kafka
    producer.produce(topic_name, key="key", value="new msg")
    producer.flush()说明:
produce方法
producer.produce(topic, key="key", value="value", callback=None) # 给kafka发送消息

[*]topic kafka主题,如果主题不存在,则将自动创建
[*]key 可选
[*]value需要发送的消息,可以为None
[*]callback 回调函数。
product调用为异步请求,所以调用后立即完成,且不会返回值。如果由于librdkafka的本地生产队列已满而导致消息无法入队,则会引发KafkaException。
如果要接收发送是否成功或失败的通知,可以传递callback参数,该参数值可以是任何可调用的,例如lambda、函数、绑定方法或可调用对象。尽管produce()方法会立即将消息加入队列以进行批处理、压缩并传输到代理,但在调用poll()之前,不会传播任何传递通知事件。
flush方法
flush()方法用于同步写kafka。这通常是个坏主意,因为它有效地将吞吐量限制在broker往返时间内,但在某些情况下可能是合理的。
通常,应该在关闭生产者之前调用flush(),以确保所有未完成的/排队的/in-flight的消息都被传递。
Kafka消费者

import time

from confluent_kafka import Consumer
from confluent_kafka import KafkaException, KafkaError

running = True

def msg_process(msg):
    value = msg.value()
    if value:
      value = value.decode('utf-8') # 假设消息可采用 utf-8解码
      
    return {
      'topic': msg.topic(),
      'partition': msg.partition(),
      'offset': msg.offset(),
      'value': value
    }
      
def consume_loop(consumer, topics):
    global running
    try:
      consumer.subscribe(topics) # 订阅主题
      while running:
            msg = consumer.poll(timeout=10.0)
            if msg is None:
                time.sleep(0.1)
                continue

            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                  # End of partition event
                  print('%% %s [%d] reached end at offset %d\n' %
                                     (msg.topic(), msg.partition(), msg.offset()))
                elif msg.error():
                  raise KafkaException(msg.error())
            else:
                res = msg_process(msg)
                try:
                  result = '{' + '"topic": "{topic}", "partition": {partition}, "offset": {offset}, "value": {value}'.format(**res) + '}\n'
                except Exception:
                  result = '{' + '"topic": "{topic}", "partition": {partition}, "offset": {offset}, "value": "{value}"'.format(**res) + '}\n'
                print(result)

    finally:
      # 关闭消费者以提交最后的偏移量
      consumer.close()

if __name__ == '__main__':
    topic_name = 'FREE_TOPIC_FOR_TEST_1'

    # 初始化消费者
    conf = {'bootstrap.servers': '100.81.xxx.xx:9092,100.81.xxx.xx:9092',
            'group.id': 'custom_consumer',
            'enable.auto.commit': 'true',
            'auto.offset.reset': 'smallest',
            }

    consumer = Consumer(conf)
    consume_loop(consumer, ) # 可以指定多个主题说明:
初始化消费者配置字典说明
conf = {'bootstrap.servers': 'host1:9092,host2:9092',
      'group.id': 'foo',
      'enable.auto.commit': 'false',
      'auto.offset.reset': 'smallest'}说明:

[*]group.id属性是必需的,设置当前消费者归属的消费组,可以是事先不存在的消费组。
[*]auto.offset.reset属性指定针对当前消费组,在分区没有提交偏移量或提交偏移量无效(可能是由于日志截断)的情况下,消费者应该从哪个偏移量开始读取。可选值:
[*]'smallest'如果针对当前消费组,分区未提交offset,则从头开始消费,否则从已提交的offset 开始消费(即读取上次提交offset之后生产的数据)。
[*]'largest'   如果针对当前消费组,分区未提交offset,则读取新生产的数据(在启动该消费者之后才生产的数据),不会读取之前的数据,否则从已提交的offset 开始消费,同smallest
[*]'earliest'   同 'smallest'
[*]'latest'   同 'largest'
​        kafka-0.10.1.X 版本之前:auto.offset.reset 的值为smallest和largest (offest保存在zk中)
​        kafka-0.10.1.X版本之后:auto.offset.reset 的值更改为 earliest, latest (offest保存在kafka的一个特殊的topic名为:__consumer_offsets里面)

[*]enable.auto.commit设置是否允许自动提交偏移量,默认为'true',即允许。
一个典型的Kafka消费者应用程序以循环消费为中心,该循环重复调用poll方法来逐条检索消费者在后台高效预取的记录。例中poll超时被硬编码为1秒。如果在此期间没有收到任何记录,则Consumer.poll()将返回一个空记录集。
注意,在使用完Consumer之后,应该始终调用Consumer.close(),以确保活动套接字处于关闭状态,并清理内部状态。此外,还将立即触发组再均衡(group rebalance),以确保消费者拥有的任何分区都被重新分配给组中的另一个成员。如果未正确关闭,broker将仅在会话超时到期后才触发再均衡。
同步提交

手动提交偏移量的最简单、最可靠的方法是为Consumer.commit()调用设置asynchronous参数,与此同时设置构建消费者对象参数配置'enable.auto.commit'为'false'。
MIN_COMMIT_COUNT = 10

def consume_loop(consumer, topics):
    try:
      consumer.subscribe(topics)

      msg_count = 0
      while running:
            msg = consumer.poll(timeout=1.0)
            if msg is None: continue

            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                  # End of partition event
                  print('%% %s [%d] reached end at offset %d\n' %
                                     (msg.topic(), msg.partition(), msg.offset()))
                elif msg.error():
                  raise KafkaException(msg.error())
            else:
                msg_process(msg)
                msg_count += 1
                if msg_count % MIN_COMMIT_COUNT == 0:
                  consumer.commit(asynchronous=False)
    finally:
      # 关闭消费者以提交最后的偏移量
      consumer.close()在本例中,每消费MIN_COMMIT_COUNT 消息都会触发一次同步提交。asynchronous标志控制此调用是否为异步调用,默认为False,即同步 。您还可以在超时到期时触发提交,以确保定期更新提交的位置。
消息投递保证

在前面的示例中,由于提交在消息处理之后,所以获得了“至少一次(at least once)”投递。然而,通过更改提交偏移和处理消息的顺序,可获得“最多一次(at most once)”投递,但必须小心提交失败。
说明:

[*]最多一次(at most once):消息可能丢失也可能被处理,但最多只会处理一次。因为当提交offset后,处理消息过程中出错导致消息处理失败,或者消费者down掉,导致消息不被处理。
[*]至少一次(at least once):消息不会丢失,但可能被处理多次。先获取消息,然后处理消息,最后提交offset,提交offset时,可能会因为网络超时,消费者down掉等,导致提交偏移量失败的情况,所以,会导致重复消费消息的情况,进而导致多次处理消息。
def consume_loop(consumer, topics):
    try:
      consumer.subscribe(topics)

      while running:
            msg = consumer.poll(timeout=1.0)
            if msg is None: continue

            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                  # End of partition event
                  print('%% %s [%d] reached end at offset %d\n' %
                                     (msg.topic(), msg.partition(), msg.offset()))
                elif msg.error():
                  raise KafkaException(msg.error())
            else:
                consumer.commit(asynchronous=False)
                msg_process(msg)

    finally:
      # 关闭消费者以提交最后的偏移量
      consumer.close()简单起见,在本例中,在处理消息之前使用Consumer.commit()。在实践中,对每条消息都进行提交会产生大量开销。更好的方法是收集一批消息,执行同步提交,然后只有在提交成功的情况下才处理消息。
异步提交

def consume_loop(consumer, topics):
    try:
      consumer.subscribe(topics)

      msg_count = 0
      while running:
            msg = consumer.poll(timeout=1.0)
            if msg is None: continue

            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                  # End of partition event
                  print('%% %s [%d] reached end at offset %d\n' %
                                     (msg.topic(), msg.partition(), msg.offset()))
                elif msg.error():
                  raise KafkaException(msg.error())
            else:
                msg_process(msg)
                msg_count += 1
                if msg_count % MIN_COMMIT_COUNT == 0:
                  consumer.commit(asynchronous=True)
    finally:
      consumer.close()本例在前面示例的基础上,将commit() 的asynchronous 参数改成True,消费者将使用异步提交发送请求并立即返回
API提供了一个callback,当提交成功或失败时会调用该callback。 commit callback回调可以是任何可调用的,并且可以作为配置参数传递给消费者构造函数。
from confluent_kafka import Consumer

def commit_completed(err, partitions):
    if err:
      print(str(err))
    else:
      print("Committed partition offsets: " + str(partitions))

conf = {'bootstrap.servers': "host1:9092,host2:9092",
      'group.id': "foo",
      'auto.offset.reset': 'smallest',
      'on_commit': commit_completed}

consumer = Consumer(conf)参考连接

https://docs.confluent.io/kafka-clients/python/current/overview.html#initialization
https://docs.confluent.io/platform/current/clients/confluent-kafka-python/html/index.html

来源:https://www.cnblogs.com/shouke/p/17814004.html
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