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Go 如何通过 Kafka 客户端库 生产与消费消息

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0.前置说明

Go 语言中有一些流行的 Kafka 客户端库。以下是几个常用的库及其优劣与区别：

1. confluent-kafka-go

  • 优点：- 高性能：基于 librdkafka，性能非常高。- 功能全面：支持 Kafka 的所有高级功能，如事务、压缩、认证等。- 社区支持：由 Confluent 维护，社区活跃，文档丰富。- 稳定性：广泛使用于生产环境，经过大量测试和验证。
  • 缺点：- 依赖性：依赖于 librdkafka，需要额外安装该库。- 复杂性：配置和使用相对复杂，特别是对于新手。

2. sarama

  • 优点：- 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。- 社区活跃：由 Shopify 维护，社区支持良好，文档齐全。- 灵活性：提供了丰富的配置选项，适用于各种使用场景。
  • 缺点：- 性能：相对于 confluent-kafka-go，性能稍逊一筹。- 功能：不支持 Kafka 的一些高级功能，如事务。

3. segmentio/kafka-go

  • 优点：- 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。- 简洁易用：API 设计简洁，易于上手。- 灵活性：支持多种配置选项，适用于各种使用场景。
  • 缺点：- 性能：相对于 confluent-kafka-go，性能稍逊一筹。- 功能：不支持 Kafka 的一些高级功能，如事务。

4. franz-go

  • 优点：- 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。- 高性能：在纯 Go 实现中性能较为优越。- 功能全面：支持 Kafka 的大部分功能，包括事务。
  • 缺点：- 社区支持：相对于 sarama 和 confluent-kafka-go，社区支持稍弱。- 文档：文档相对较少，需要更多的社区贡献。

选择建议

  • 高性能和高级功能需求：如果你需要高性能和 Kafka 的高级功能（如事务、压缩、认证等），confluent-kafka-go 是一个不错的选择。
  • 纯 Go 实现和易用性：如果你更倾向于使用纯 Go 实现的库，并且希望安装和使用更加简便，可以选择 sarama 或 segmentio/kafka-go。
  • 平衡性能和功能：如果你希望在纯 Go 实现中获得较好的性能和功能支持，可以考虑 franz-go。

本文我们就以

confluent-kafka-go

库为例来编写代码。

1.启动 kafka 集群

不知道如何搭建集群请点击这里 ----》Kafka 集群部署（CentOS 单机模拟版）

如果你懒得启动集群，那么直接跳过。

  1. 在cluster目录下运行集群启动脚本 cluster.sh;
cd cluster
./cluster.sh
  1. 检查是否启动成功；
ll zookeeper-data/
total 4
drwxr-xr-x 3 root root 4096 May 2710:20 zookeeper

ll broker-data/
total 12
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 2710:21 broker-1
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 2710:21 broker-2
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 2710:21 broker-3

2.安装 confluent-kafka-go 库

  1. 查看你的go工作目录
echo$GOPATH
  1. 在GOPATH目录下的src目录下新建 produce 项目
mkdir src/produce
cd src/produce
  1. 在你的项目目录中运行 go mod init 命令来初始化一个新的 Go 模块
go mod init produce
  1. 安装 confluent-kafka-go 库
go get github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka

3.创建生产者

  1. 新建文件 producer.go
touch producer.go
  1. 编写代码
package main

import("fmt""log""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka")funcmain(){// 创建生产者实例
    broker :="localhost:9091"// 集群地址
    topic :="test"// 主题名称

    producer, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": broker})// 创建生产者实例// 检查错误if err !=nil{
        log.Fatalf("Failed to create producer: %s", err)}defer producer.Close()

    fmt.Printf("Created Producer %v\n", producer)// 生产消息
    message :="hello kafka"for i :=0; i <10; i++{
        producer.Produce(&kafka.Message{
            TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic:&topic, Partition: kafka.PartitionAny},// 任题名称
            Value:[]byte(message + fmt.Sprintf("%d", i)),// 消息内容},nil)}if err !=nil{
        log.Fatalf("Failed to produce message: %v", err)}// 等待消息发送完成
    e :=<-producer.Events()// 阻塞直到消息发送完成switch ev := e.(type){case*kafka.Message:if ev.TopicPartition.Error !=nil{
            log.Printf("Failed to deliver message: %v", ev.TopicPartition)}else{
            fmt.Printf("Delivered message: %s to %v\n",string(ev.Value), ev.TopicPartition)}}// 冲刷缓冲区消息
    producer.Flush(15*1000)}

代码说明

  1. 创建生产者时需要指定集群地址以及主题信息，如果没有该主题则自动创建。
  2. 生产者会异步地将消息发送到 Kafka，因此你需要处理交付报告以确保消息成功发送。

我们需要了解一下Go语言和Kafka之间的关系：Go是一种静态类型、编译型的编程语言，由Google开发并开源。它适用于构建高性能服务器端应用程序和网络服务。而Apache Kafka是一个分布式流处理平台，主要面向大规模数据传输和存储。

在这个例子中，我们有一个生产者程序，它使用Kafka的客户端库来连接到Kafka集群，然后通过创建一个生产者实例来开始发送消息。当生产者准备好要发送的消息时，它就会调用

Send()

方法将其添加到缓冲区中。一旦缓冲区满了或者用户主动触发了

Flush()

方法，生产者就会把缓冲区里的所有消息一起发送给Kafka集群。

  1. 编译运行，生产者发送消息
go build producer.go 
./producer 
Created Producer rdkafka#producer-1
Delivered message: hello kafka0 to test[0]@0
  1. 查看消息
ll cluster/broker-data/broker-1
total 20
-rw-r--r-- 1 root root    0 May 2710:20 cleaner-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root    4 May 2711:36 log-start-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root   88 May 2710:20 meta.properties
-rw-r--r-- 1 root root   13 May 2711:36 recovery-point-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root   14 May 2711:36 replication-offset-checkpoint
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 2711:21 test-0 # 我们创建的主题 数字代表分区号

ll cluster/broker-data/broker-1/test-0/
total 12
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 May 2711:21 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root      251 May 2711:21 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10485756 May 2711:21 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root        8 May 2711:21 leader-epoch-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root       43 May 2711:21 partition.metadata

特殊文件说明

Kafka 的数据文件存储在每个分区的目录中，这些文件包括 

.index

、

.log

、

.timeindex

、

leader-epoch-checkpoint

和 

partition.metadata

文件。每个文件都有其特定的用途，下面是对这些文件的详细解释：

  1. .log 文件：- 用途：存储实际的消息数据。- 描述：这是 Kafka 中最重要的文件，包含了生产者发送到 Kafka 的消息。每个 .log 文件代表一个日志段（log segment），文件名通常是该段的起始偏移量（offset）。
  2. .index 文件：- 用途：存储消息偏移量到物理文件位置的映射。- 描述：这个文件是一个稀疏索引，允许 Kafka 快速查找特定偏移量的消息。通过这个索引，Kafka 可以避免从头开始扫描整个日志文件，从而提高查找效率。
  3. .timeindex 文件：- 用途：存储消息时间戳到物理文件位置的映射。- 描述：这个文件允许 Kafka 根据时间戳快速查找消息。它是一个稀疏索引，类似于 .index 文件，但索引的是时间戳而不是偏移量。
  4. leader-epoch-checkpoint 文件：- 用途：记录分区的领导者纪元（leader epoch）信息。- 描述：这个文件包含了每个纪元的起始偏移量。领导者纪元是 Kafka 用来跟踪分区领导者变化的机制。每次分区领导者发生变化时，纪元号会增加。这个文件帮助 Kafka 在领导者变更时进行数据恢复和一致性检查。
  5. partition.metadata 文件：- 用途：存储分区的元数据信息。- 描述：这个文件包含了分区的一些基本信息，如分区的版本号等。它帮助 Kafka 管理和维护分区的元数据。

这些文件共同作用，确保 Kafka 能够高效、可靠地存储和检索消息数据。

如何查看.log文件内容

  • 执行指令
 ~/cluster/broker-1/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log --print-data-log

~/cluster/broker-1/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log --print-data-log
Dumping ./00000000000000000000.log
Log starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 9 count: 10 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false deleteHorizonMs: OptionalLong.empty position: 0 CreateTime: 1716780091840 size: 251 magic: 2 compresscodec: none crc: 997822510 isvalid: true| offset: 0 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka0
| offset: 1 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka1
| offset: 2 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka2
| offset: 3 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka3
| offset: 4 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka4
| offset: 5 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka5
| offset: 6 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka6
| offset: 7 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka7
| offset: 8 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka8
| offset: 9 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka9

如上我们可以看到消息已经成功的发送。

4.创建消费者

  1. 创建消费者项目
mkdir src/consume
cd src/consume
  1. 在你的项目目录中运行 go mod init 命令来初始化一个新的 Go 模块
go mod init consume
  1. 安装 confluent-kafka-go 库
go get github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka
  1. 新建文件
touch consumer.go
  1. 编写代码
package main

import("fmt""log""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka")funcmain(){// 创建消费者实例
    broker :="localhost:9091"// 集群地址
    topic :="test"// 主题名称
    c, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": broker,// 集群地址"group.id":"my-group",// 消费者组"auto.offset.reset":"earliest",// 设置偏移量 从头开始消费})// 检查错误if err !=nil{
        log.Printf("Failed to create consumer: %s\n", err)}defer c.Close()// 描述订阅主题
    c.SubscribeTopics([]string{topic},nil)

    fmt.Printf("Consuming topic %s\n", topic)// 消费消息for{
        msg, err := c.ReadMessage(-1)// 阻塞直到消息到达if err ==nil{
            fmt.Printf("Consumed message: %s\n", msg.Value)}else{// 消费者错误
            fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg)}}}
  1. 编译并运行
go build consumer.go 
./consumer 
Consuming topic test
Consumed message: hello kafka0
Consumed message: hello kafka1
Consumed message: hello kafka2
Consumed message: hello kafka3
Consumed message: hello kafka4
Consumed message: hello kafka5
Consumed message: hello kafka6
Consumed message: hello kafka7
Consumed message: hello kafka8
Consumed message: hello kafka9

可以看到已经成功的消费刚才生产的消息。

标签： golang kafka 数据库
本文转载自: https://blog.csdn.net/gllll_yu/article/details/139232651
版权归原作者 花想云 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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