Python消费Kafka与优化

一.背景与问题

 之前使用kafka-python库进行消费数据处理业务逻辑，但是没有深入里面的一些细节，导致会遇到一些坑。正常普通我们常见的一个消费者代码:(假设topic的分区数是20个)

from kafka import KafkaConsumer

bootstrap_servers = ['localhost:9092']
group_id = 'python-consumer'
consumer = KafkaConsumer(topic='test', bootstrap_servers=bootstrap_servers,  group_id=group_id)
for msg in consumer:
    s = msg.value.decode(encoding='utf-8')
    print('从kafka获取到的数据: ' + s)

这个代码本身没什么问题，消费数据都正常。但是消费能力随着数据写入量的增加，消费者消费能力跟不上，导致数据堆积严重。那到此我们先来回顾一下topic和分区相关知识。

1.topic是一个逻辑概念，数据实际存储是落在分区上的，所有的物理分区属于同一个topic。 每个topic的分区内的队列是有序的，但是不能保证某一条消息在全局是有序的。 一个topic有多个分区，能够解决其中的一个问题就是可以提高数据写入和消费能力。

2.一个消费组Group有多个消费者consumer，一个consumer可以消费一个topic里面的多个分区，但是一个topic分区只能被一个Group里面的一个消费者进行消费。

二.多进程消费

通过回顾的知识，我们理解了开篇的实例代码。 这个代码阐述的消费进程数和topic分区关系是:

1个进程消费了topic(test)的20个分区. 消费得到的msg对象，大家可以打印出所属分区id以及offset。

那也就很好解释了为什么随着生产者生产能力的增加，消费者为什么消费能力上不去。一个消费者同时消费20个分区的数据，消费能力自然上不来。 那此时我们可以使用多进程进行消费.那又有2个问题需要考虑:

1. 为什么不开启多进程而是多线程?

   由于针对消费者线程安全问题， kafka-python库推荐使用多进程而非多线程:

   GitHub - dpkp/kafka-python: Python client for Apache Kafka

1. 开启多少个进程合适呢? 消费进程越多消费能力越强?

   非也. 消费者进程的数量并不是越多越好，也不是越少越好。 此时，我们通过上面的回顾知道，相同Group里面的一个consumer消费者进程可以消费同一个topic的多个分区，但是一个分区只能被一个消费者consumer消费。 针对20个分区，也就意味着我们最多只有20个消费者进程与之对应，一个分区能够被一个消费者消费，多出来的消费者进程是无法被kafka分配到消费"权利"的，那就意味着多出来的进程只能处于空转状态，白白消耗系统CPU和资源。

   所以理想状态下，我们希望消费者consumer进程数量=分区数量，并且是一个消费者消费一个分区，此时消费效果应该较为合适。

   此时我们针对代码修改，首先连接kafka，查询topic的分区数，然后开启和分区数一样多的进程。之后，我们针对每个分区分配一个消费者进程进行消费，每个进程维护自己消费分区的offset.

from kafka import KafkaConsumer, KafkaAdminClient, TopicPartition
from multiprocessing import Process
import sys

def run(topic_name, partition_id, group_id):
    consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=bootstrap_servers,
                             max_poll_records=500,  # 每次poll最大的记录数
                             max_poll_interval_ms=30000,  # 两次间隔poll最大间隔时间ms
                             heartbeat_interval_ms=10000,  # 每次心跳间隔ms
                             session_timeout_ms=20000,  # 心跳会话超时时间ms
                             group_id=group_id
                             )
    # 为进程指定消费的topic名称、分区id
    consumer.assign([TopicPartition(topic_name, partition_id)])
    while True:
        messages = consumer.poll(timeout_ms=1000)  # 拉取每次超时时间, 如果1000ms内拉到500条记录则直接返回,如果超过了1000ms拉不到500条也返回
        for tp, messages_list in messages.items():
            for message in messages_list:
                print(message.value.decode(), message.offset)

if __name__ == '__main__':

    # 获取分区数
    bootstrap_servers = ['localhost:9092']
    adminClient = KafkaAdminClient(bootstrap_servers=bootstrap_servers)
    topic = 'test'
    topics = ['test']
    group_id = 'python-consumer'
    tps = adminClient.describe_topics()
    partitions_len = len(tps[0]['partitions'])

    if partitions_len <= 0:
        print("topic 分区数 <= 0")
        sys.exit(1)

    # 开启多进程, 进程数 = 分区数
    processes = []
    for i in range(partitions_len):
        p = Process(target=run, args=(topic, i, group_id,))
        p.start()
        processes.append(p)

    # 等待所有进程结束
    for p in processes:
        p.join()

 经过我们使用多进程的方式分别消费对应的分区数据，消费者能力一下子比原来消费能力翻了几倍甚至几十倍。   所以针对数据写入量大，同时消费能力也要跟得上的情况下，我们针对topic要设置多分区、启动多个消费者，但是消费者的数量尽量和topic分区数保持一样，这样每个进程就能消费对应一个分区，提高了资源的利用率和消费能力!

其他编程语言也是一样的原理，这个和实现的编程语言没关系，道理都是相同的。如果使用Golang编写，那么这里的多进程我们可以换成多协程实现都可以，具体情况具体分析即可。