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Go操作各大消息队列教程（RabbitMQ、Kafka）

Go操作各大消息队列教程

1 RabbitMQ

1.1 概念

①基本名词

当前市面上mq的产品很多，比如RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ和阿里巴巴捐献给Apache的RocketMQ。甚至连redis这种NoSQL都支持MQ的功能。

在这里插入图片描述

  1. Broker：表示消息队列服务实体
  2. Virtual Host：虚拟主机。标识一批交换机、消息队列和相关对象。vhost是AMQP概念的基础，必须在链接时指定，RabbitMQ默认的vhost是 /。 - AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议
  3. Exchange：交换器，用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。
  4. Queue：消息队列，用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。
②常见模式
1. simple简单模式

在这里插入图片描述

消息的消费者(consumer) 监听(while) 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失)

2. worker工作模式

在这里插入图片描述

多个消费者从一个队列中争抢消息

  • (隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用)
  • 应用场景:红包;大项目中的资源调度(任务分配系统不需知道哪一个任务执行系统在空闲,直接将任务扔到消息队列中,空闲的系统自动争抢)
3. publish/subscribe发布订阅（共享资源）

在这里插入图片描述

消费者订阅消息，然后从订阅的队列中获取消息进行消费。

  • X代表交换机rabbitMQ内部组件,erlang 消息产生者是代码完成,代码的执行效率不高,消息产生者将消息放入交换机,交换机发布订阅把消息发送到所有消息队列中,对应消息队列的消费者拿到消息进行消费
  • 相关场景:邮件群发,群聊天,广播(广告)
4. routing路由模式

在这里插入图片描述

  • 交换机根据路由规则，将消息路由到不同的队列中
  • 消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;
5. topic主题模式（路由模式的一种）

在这里插入图片描述

  • 星号井号代表通配符
  • 星号代表多个单词,井号代表一个单词
  • 路由功能添加模糊匹配
  • 消息产生者产生消息,把消息交给交换机
  • 交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

1.2 搭建（docker方式）

①拉取镜像
# 拉取镜像docker pull rabbitmq:3.7-management
②创建并启动容器
# 创建并运行容器docker run -d--name myrabbitmq -p5672:5672 -p15672:15672 rabbitmq:3.7-management
#5672是项目中连接rabbitmq的端口（我这里映射的是5672），15672是rabbitmq的web管理界面端口（我映射为15672）# 输入网址http://ip:15672即可进入rabbitmq的web管理页面,账户密码：guest / guest
③web界面创建用户和virtual host

在这里插入图片描述

下面为了我们后续的操作，首先我们新建一个Virtual Host并且给他分配一个用户名，用来隔离数据，根据自己需要自行创建

  1. 新增virtual host在这里插入图片描述
  2. 新增用户在这里插入图片描述
  3. 点击新建好的用户，设置其host在这里插入图片描述在这里插入图片描述
  4. 最终效果在这里插入图片描述

1.3 代码操作

①RabbitMQ struct：包含创建、消费、生产消息
package RabbitMQ

import("fmt""github.com/streadway/amqp""log")//amqp:// 账号 密码@地址:端口号/vhostconst MQURL ="amqp://ziyi:[email protected]:5672/ziyi"type RabbitMQ struct{//连接
    conn *amqp.Connection
    //管道
    channel *amqp.Channel
    //队列名称
    QueueName string//交换机
    Exchange string//key Simple模式 几乎用不到
    Key string//连接信息
    Mqurl string}//创建RabbitMQ结构体实例funcNewRabbitMQ(queuename string, exchange string, key string)*RabbitMQ {
    rabbitmq :=&RabbitMQ{QueueName: queuename, Exchange: exchange, Key: key, Mqurl: MQURL}var err error//创建rabbitmq连接
    rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    rabbitmq.failOnErr(err,"创建连接错误！")
    rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    rabbitmq.failOnErr(err,"获取channel失败")return rabbitmq
}//断开channel和connectionfunc(r *RabbitMQ)Destory(){
    r.channel.Close()
    r.conn.Close()}//错误处理函数func(r *RabbitMQ)failOnErr(err error, message string){if err !=nil{
        log.Fatalf("%s:%s", message, err)panic(fmt.Sprintf("%s:%s", message, err))}}//简单模式step：1。创建简单模式下RabbitMQ实例funcNewRabbitMQSimple(queueName string)*RabbitMQ {returnNewRabbitMQ(queueName,"","")}//订阅模式创建rabbitmq实例funcNewRabbitMQPubSub(exchangeName string)*RabbitMQ {//创建rabbitmq实例
    rabbitmq :=NewRabbitMQ("", exchangeName,"")var err error//获取connection
    rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed to connecct rabbitmq!")//获取channel
    rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed to open a channel!")return rabbitmq
}//订阅模式生成func(r *RabbitMQ)PublishPub(message string){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 广播类型"fanout",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"failed to declare an excha"+"nge")//2 发送消息
    err = r.channel.Publish(
        r.Exchange,"",false,false,
        amqp.Publishing{//类型
            ContentType:"text/plain",//消息
            Body:[]byte(message),})}//订阅模式消费端代码func(r *RabbitMQ)RecieveSub(){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 广播类型"fanout",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"failed to declare an excha"+"nge")//2试探性创建队列，创建队列
    q, err := r.channel.QueueDeclare("",//随机生产队列名称false,false,true,false,nil,)
    r.failOnErr(err,"Failed to declare a queue")//绑定队列到exchange中
    err = r.channel.QueueBind(
        q.Name,//在pub/sub模式下，这里的key要为空"",
        r.Exchange,false,nil,)//消费消息
    message, err := r.channel.Consume(
        q.Name,"",true,false,false,false,nil,)
    forever :=make(chanbool)gofunc(){for d :=range message {
            log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)}}()
    fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")<-forever
}//话题模式 创建RabbitMQ实例funcNewRabbitMQTopic(exchagne string, routingKey string)*RabbitMQ {//创建rabbitmq实例
    rabbitmq :=NewRabbitMQ("", exchagne, routingKey)var err error
    rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed     to connect rabbingmq!")
    rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed to open a channel")return rabbitmq
}//话题模式发送信息func(r *RabbitMQ)PublishTopic(message string){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 话题模式"topic",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"topic failed to declare an excha"+"nge")//2发送信息
    err = r.channel.Publish(
        r.Exchange,//要设置
        r.Key,false,false,
        amqp.Publishing{//类型
            ContentType:"text/plain",//消息
            Body:[]byte(message),})}//话题模式接收信息//要注意key//其中* 用于匹配一个单词，#用于匹配多个单词（可以是零个）//匹配 表示匹配imooc.* 表示匹配imooc.hello,但是imooc.hello.one需要用imooc.#才能匹配到func(r *RabbitMQ)RecieveTopic(){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 话题模式"topic",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"failed to declare an exchange")//2试探性创建队列，创建队列
    q, err := r.channel.QueueDeclare("",//随机生产队列名称false,false,true,false,nil,)
    r.failOnErr(err,"Failed to declare a queue")//绑定队列到exchange中
    err = r.channel.QueueBind(
        q.Name,//在pub/sub模式下，这里的key要为空
        r.Key,
        r.Exchange,false,nil,)//消费消息
    message, err := r.channel.Consume(
        q.Name,"",true,false,false,false,nil,)
    forever :=make(chanbool)gofunc(){for d :=range message {
            log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)}}()
    fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")<-forever
}//路由模式 创建RabbitMQ实例funcNewRabbitMQRouting(exchagne string, routingKey string)*RabbitMQ {//创建rabbitmq实例
    rabbitmq :=NewRabbitMQ("", exchagne, routingKey)var err error
    rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed     to connect rabbingmq!")
    rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    rabbitmq.failOnErr(err,"failed to open a channel")return rabbitmq
}//路由模式发送信息func(r *RabbitMQ)PublishRouting(message string){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 广播类型"direct",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"failed to declare an excha"+"nge")//发送信息
    err = r.channel.Publish(
        r.Exchange,//要设置
        r.Key,false,false,
        amqp.Publishing{//类型
            ContentType:"text/plain",//消息
            Body:[]byte(message),})}//路由模式接收信息func(r *RabbitMQ)RecieveRouting(){//尝试创建交换机，不存在创建
    err := r.channel.ExchangeDeclare(//交换机名称
        r.Exchange,//交换机类型 广播类型"direct",//是否持久化true,//是否字段删除false,//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,nil,)
    r.failOnErr(err,"failed to declare an excha"+"nge")//2试探性创建队列，创建队列
    q, err := r.channel.QueueDeclare("",//随机生产队列名称false,false,true,false,nil,)
    r.failOnErr(err,"Failed to declare a queue")//绑定队列到exchange中
    err = r.channel.QueueBind(
        q.Name,//在pub/sub模式下，这里的key要为空
        r.Key,
        r.Exchange,false,nil,)//消费消息
    message, err := r.channel.Consume(
        q.Name,"",true,false,false,false,nil,)
    forever :=make(chanbool)gofunc(){for d :=range message {
            log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)}}()
    fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")<-forever
}//简单模式Step:2、简单模式下生产代码func(r *RabbitMQ)PublishSimple(message string){//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中_, err := r.channel.QueueDeclare(//队列名称
        r.QueueName,//是否持久化false,//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除false,//是否具有排他性 true表示自己可见 其他用户不能访问false,//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应false,//额外数据nil,)if err !=nil{
        fmt.Println(err)}//2.发送消息到队列中
    r.channel.Publish(//默认的Exchange交换机是default,类型是direct直接类型
        r.Exchange,//要赋值的队列名称
        r.QueueName,//如果为true，根据exchange类型和routkey规则，如果无法找到符合条件的队列那么会把发送的消息返回给发送者false,//如果为true,当exchange发送消息到队列后发现队列上没有绑定消费者，则会把消息还给发送者false,//消息
        amqp.Publishing{//类型
            ContentType:"text/plain",//消息
            Body:[]byte(message),})}func(r *RabbitMQ)ConsumeSimple(){//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中_, err := r.channel.QueueDeclare(//队列名称
        r.QueueName,//是否持久化false,//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除false,//是否具有排他性false,//是否阻塞false,//额外数据nil,)if err !=nil{
        fmt.Println(err)}//接收消息
    msgs, err := r.channel.Consume(
        r.QueueName,//用来区分多个消费者"",//是否自动应答true,//是否具有排他性false,//如果设置为true,表示不能同一个connection中发送的消息传递给这个connection中的消费者false,//队列是否阻塞false,nil,)if err !=nil{
        fmt.Println(err)}
    forever :=make(chanbool)//启用协程处理gofunc(){for d :=range msgs {//实现我们要处理的逻辑函数
            log.Printf("Received a message:%s", d.Body)//fmt.Println(d.Body)}}()

    log.Printf("【*】warting for messages, To exit press CCTRAL+C")<-forever
}func(r *RabbitMQ)ConsumeWorker(consumerName string){//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中_, err := r.channel.QueueDeclare(//队列名称
        r.QueueName,//是否持久化false,//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除false,//是否具有排他性false,//是否阻塞false,//额外数据nil,)if err !=nil{
        fmt.Println(err)}//接收消息
    msgs, err := r.channel.Consume(
        r.QueueName,//用来区分多个消费者
        consumerName,//是否自动应答true,//是否具有排他性false,//如果设置为true,表示不能同一个connection中发送的消息传递给这个connection中的消费者false,//队列是否阻塞false,nil,)if err !=nil{
        fmt.Println(err)}
    forever :=make(chanbool)//启用协程处理gofunc(){for d :=range msgs {//实现我们要处理的逻辑函数
            log.Printf("%s Received a message:%s", consumerName, d.Body)//fmt.Println(d.Body)}}()

    log.Printf("【*】warting for messages, To exit press CCTRAL+C")<-forever
}
②测试代码
1. simple简单模式

consumer.go

funcmain(){//消费者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiSimple")
    rabbitmq.ConsumeSimple()}

producer.go

funcmain(){//Simple模式 生产者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiSimple")for i :=0; i <5; i++{
        time.Sleep(time.Second *2)
        rabbitmq.PublishSimple(fmt.Sprintf("%s %d","hello", i))}}
2. worker模式

consumer.go

funcmain(){/*
        worker模式无非就是多个消费者去同一个队列中消费消息
    *///消费者1
    rabbitmq1 := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")go rabbitmq1.ConsumeWorker("consumer1")//消费者2
    rabbitmq2 := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")
    rabbitmq2.ConsumeWorker("consumer2")}

producer.go

funcmain(){//Worker模式 生产者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")for i :=0; i <100; i++{//time.Sleep(time.Second * 2)
        rabbitmq.PublishSimple(fmt.Sprintf("%s %d","hello", i))}}
3. publish/subscribe模式

consumer.go:

funcmain(){//消费者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQPubSub(""+"newProduct")
    rabbitmq.RecieveSub()}

producer.go

funcmain(){//订阅模式发送者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQPubSub(""+"newProduct")for i :=0; i <=20; i++{
        rabbitmq.PublishPub("订阅模式生产第"+ strconv.Itoa(i)+"条数据")
        fmt.Println(i)
        time.Sleep(1* time.Second)}}
4. router模式

consumer.go

funcmain(){//消费者
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi","imooc_one")
    rabbitmq.RecieveRouting()}

producer.go

funcmain(){//路由模式生产者
    imoocOne := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi","imooc_one")
    imoocTwo := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi","imooc_two")for i :=0; i <=10; i++{
        imoocOne.PublishRouting("hello imooc one!"+ strconv.Itoa(i))
        imoocTwo.PublishRouting("hello imooc two!"+ strconv.Itoa(i))
        time.Sleep(1* time.Second)
        fmt.Println(i)}}
5. topic模式

consumer.go

funcmain(){/*
        星号井号代表通配符
        星号代表多个单词,井号代表一个单词
        路由功能添加模糊匹配
        消息产生者产生消息,把消息交给交换机
        交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费
    *///Topic消费者//rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic", "#") //匹配所有的key:topic88和topic99
    rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic","imooc.topic88.three")//只匹配topic88的
    rabbitmq.RecieveTopic()}

producer.go

funcmain(){//Topic模式生产者
    imoocOne := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic","imooc.topic88.three")
    imoocTwo := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic","imooc.topic99.four")for i :=0; i <=10; i++{
        imoocOne.PublishTopic("hello imooc topic three!"+ strconv.Itoa(i))
        imoocTwo.PublishTopic("hello imooc topic four!"+ strconv.Itoa(i))
        time.Sleep(1* time.Second)
        fmt.Println(i)}}

2 Kafka

2.1 基本概念

在这里插入图片描述
Kafka是分布式的，其所有的构件borker(server服务端集群)、producer(消息生产)、consumer(消息消费者)都可以是分布式的。
producer给broker发送数据，这些消息会存到kafka server里，然后consumer再向kafka server发起请求去消费这些数据。
kafka server在这个过程中像是一个帮你保管数据的中间商。所以kafka服务器也可以叫做broker（broker直接翻译可以是中间人或者经纪人的意思）。

在消息的生产时可以使用一个标识topic来区分，且可以进行分区；每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡

参考：https://blog.csdn.net/lingfy1234/article/details/122900348

  • 应用场景 - 监控- 消息队列- 流处理- 日志聚合- 持久性日志
  • 基础概念 - topic：话题- broker：kafka服务集群，已发布的消息保存在一组服务器中，称之为kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（broker）- partition：分区，topic物理上的分组- message：消息，每个producer可以向一个topic主题发布一些消息

在这里插入图片描述
1.⽣产者从Kafka集群获取分区leader信息
2.⽣产者将消息发送给leader
3.leader将消息写入本地磁盘
4.follower从leader拉取消息数据
5.follower将消息写入本地磁盘后向leader发送ACK
6.leader收到所有的follower的ACK之后向生产者发送ACK

2.2 常见模式

①点对点模式:火车站出租车抢客

发送者将消息发送到消息队列中，消费者去消费，如果消费者有多个，他们会竞争地消费，也就是说对于某一条消息，只有一个消费者能“抢“到它。类似于火车站门口的出租车抢客的场景。

在这里插入图片描述

②发布订阅模式：组间无竞争，组内有竞争

消费者订阅对应的topic（主题），只有订阅了对应topic消费者的才会接收到消息。

例如：

  • 牛奶有很多种，光明牛奶，希望牛奶等，只有你订阅了光明牛奶，送奶工才会把光明牛奶送到对应位置，你也才会有机会消费这个牛奶
注意

：为了提高消费者的消费能力，kafka中引入了消费者组的概念。相当于是：不同消费者组之间因为订阅的topic不同，不会有竞争关系。但是消费者组内是有竞争关系。

例如：

  • 成都、厦门的出租车司机分别组成各自的消费者组。
  • 成都的出租车司机只拉成都的人，厦门的只拉厦门的人。（因此他们两个消费者组不是竞争关系）
  • 成都市内的出租车司机之间是竞争关系。（消费者组内是竞争关系）

2.3 docker-compose部署

vim docker-compose.yml

version:'3'services:zookeeper:image: confluentinc/cp-zookeeper:6.2.0
    ports:-"2181:2181"environment:ZOOKEEPER_CLIENT_PORT:2181ZOOKEEPER_TICK_TIME:2000kafka:image: confluentinc/cp-kafka:6.2.0
    ports:-"9092:9092"environment:KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181#KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS后面改为自己本地宿主机的ip，例如我本地mac的ip为192.168.0.101KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.0.101:9092KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR:1depends_on:- zookeeper

# 进入到docker-compose.yml所在目录，执行下面命令docker-compose up -d# 查看部署结果,状态为up表明部署成功docker-composeps

在这里插入图片描述

2.4 代码操作

# 1. 创建对应topicdocker-composeexec kafka kafka-topics --create--topic test-topic --partitions1 --replication-factor 1 --bootstrap-server 192.168.0.101:9092

# 2. 查看topic列表docker-composeexec kafka kafka-topics --list--zookeeper zookeeper:2181

在这里插入图片描述

①producer.go
package main

import("fmt""github.com/IBM/sarama")// 基于sarama第三方库开发的kafka clientfuncmain(){
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll          // 发送完数据需要leader和follow都确认
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出一个partition
    config.Producer.Return.Successes =true// 成功交付的消息将在success channel返回// 构造一个消息
    msg :=&sarama.ProducerMessage{}
    msg.Topic ="web_log"
    msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a test log")// 连接kafka
    client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)if err !=nil{
        fmt.Println("producer closed, err:", err)return}defer client.Close()// 发送消息
    pid, offset, err := client.SendMessage(msg)if err !=nil{
        fmt.Println("send msg failed, err:", err)return}
    fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset)}
②consumer.go
package main

import("fmt""github.com/IBM/sarama")// kafka consumerfuncmain(){
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"},nil)if err !=nil{
        fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err)return}
    partitionList, err := consumer.Partitions("web_log")// 根据topic取到所有的分区if err !=nil{
        fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err)return}
    fmt.Println(partitionList)for partition :=range partitionList {// 遍历所有的分区// 针对每个分区创建一个对应的分区消费者
        pc, err := consumer.ConsumePartition("web_log",int32(partition), sarama.OffsetNewest)if err !=nil{
            fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err)return}defer pc.AsyncClose()// 异步从每个分区消费信息gofunc(sarama.PartitionConsumer){for msg :=range pc.Messages(){
                fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%v Value:%v", msg.Partition, msg.Offset, msg.Key,string(msg.Value))}}(pc)}//演示时使用select{}}
③运行效果

在这里插入图片描述

标签： go kafka 消息队列
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_45565886/article/details/132140764
版权归原作者 NPE~ 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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