python操作kafka实践
本文内容纲要：
1、先看最简单的场景，生产者生产消息，消费者接收消息，下面是生产者的简单代码。
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#!/usr/bin/envpython
#-*-coding:utf-8-*-
importjson
fromkafkaimportKafkaProducer
producer=KafkaProducer(bootstrap_servers='xxxx:x')
msg_dict={
"sleep_time":10,
"db_config":{
"database":"test_1",
"host":"xxxx",
"user":"root",
"password":"root"
},
"table":"msg",
"msg":"HelloWorld"
}
msg=json.dumps(msg_dict)
producer.send('test_rhj',msg,partition=0)
producer.close()
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下面是消费者的简单代码：
fromkafkaimportKafkaConsumer
consumer=KafkaConsumer('test_rhj',bootstrap_servers=['xxxx:x'])
formsginconsumer:
recv="%s:%d:%d:key=%svalue=%s"%(msg.topic,msg.partition,msg.offset,msg.key,msg.value)
printrecv
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下面是结果：
2、如果想要完成负载均衡，就需要知道kafka的分区机制，同一个主题，可以为其分区，在生产者不指定分区的情况，kafka会将多个消息分发到不同的分区，消费者订阅时候如果不指定服务组，
会收到所有分区的消息，如果指定了服务组，则同一服务组的消费者会消费不同的分区，如果2个分区两个消费者的消费者组消费，则，每个消费者消费一个分区，如果有三个消费者的服务组，
则会出现一个消费者消费不到数据；如果想要消费同一分区，则需要用不同的服务组。以此为原理，我们对消费者做如下修改：
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fromkafkaimportKafkaConsumer
consumer=KafkaConsumer('test_rhj',group_id='123456',bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
formsginconsumer:
recv="%s:%d:%d:key=%svalue=%s"%(msg.topic,msg.partition,msg.offset,msg.key,msg.value)
printrecv
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然后我们开两个消费者进行消费，生产者分别往0分区和1分区发消息结果如下，可以看到，一个消费者只能消费0分区，另一个只能消费1分区：
3、kafka提供了偏移量的概念，允许消费者根据偏移量消费之前遗漏的内容，这基于kafka名义上的全量存储，可以保留大量的历史数据，历史保存时间是可配置的，一般是7天，如果偏移量定位到了已删除的位置那也会有问题，但是这种情况可能很小；每个保存的数据文件都是以偏移量命名的，当前要查的偏移量减去文件名就是数据在该文件的相对位置。要指定偏移量消费数据，需要指定该消费者要消费的分区，否则代码会找不到分区而无法消费，代码如下：
fromkafkaimportKafkaConsumer
fromkafka.structsimportTopicPartition
consumer=KafkaConsumer(group_id='123456',bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
consumer.assign([TopicPartition(topic='test_rhj',partition=0),TopicPartition(topic='test_rhj',partition=1)])
printconsumer.partitions_for_topic("test_rhj")#获取test主题的分区信息
printconsumer.assignment()
printconsumer.beginning_offsets(consumer.assignment())
consumer.seek(TopicPartition(topic='test_rhj',partition=0),0)
formsginconsumer:
recv="%s:%d:%d:key=%svalue=%s"%(msg.topic,msg.partition,msg.offset,msg.key,msg.value)
printrecv
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因为指定的便宜量为0，所以从一开始插入的数据都可以查到，而且因为指定了分区，指定的分区结果都可以消费，结果如下：
4、有时候，我们并不需要实时获取数据，因为这样可能会造成性能瓶颈，我们只需要定时去获取队列里的数据然后批量处理就可以，这种情况，我们可以选择主动拉取数据
fromkafkaimportKafkaConsumer
importtime
consumer=KafkaConsumer(group_id='123456',bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
consumer.subscribe(topics=('test_rhj',))
index=0
whileTrue:
msg=consumer.poll(timeout_ms=5)#从kafka获取消息
printmsg
time.sleep(2)
index+=1
print'--------pollindexis%s----------'%index
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结果如下，可以看到，每次拉取到的都是前面生产的数据，可能是多条的列表，也可能没有数据，如果没有数据，则拉取到的为空：
本文内容总结：
原文链接：https://www.cnblogs.com/small-office/p/9399907.html