python操作kafka的详细步骤
更新时间：2024年11月19日 10:03:47 作者：一夜白头催人泪
这篇文章主要给大家介绍了关于python操作kafka的详细步骤包括安装环境、添加依赖、配置setting.py文件、编写生产者和消费者代码,以及KafkaConsumer的详细参数和使用方法,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下
一、参考阿里云的官方链接：
使用Python SDK接入Kafka收发消息_云消息队列 Kafka 版(Kafka)-阿里云帮助中心
二、安装python环境
三、添加python依赖库
pip install confluent-kafka==1.9.2
四、新建一个setting.py文件配置信息
kafka_setting = {
'sasl_plain_username': 'XXX', #如果是默认接入点实例，请删除该配置。
'sasl_plain_password': 'XXX', #如果是默认接入点实例，请删除该配置。
'bootstrap_servers': '[xxx,xxx,xxx]',
'topic_name': 'XXX',
'group_name': 'XXX'
}五、生产者和消费者
5.1 生产者示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import json
import msgpack
from loguru import logger
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
def kfk_produce_1():
"""
发送 json 格式数据
:return:
"""
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers='ip:9092',
value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)
producer.send('test_topic', {'key1': 'value1'})
def kfk_produce_2():
"""
发送 string 格式数据
:return:
"""
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='xxxx:x')
data_dict = {
"name": 'king',
'age': 100,
"msg": "Hello World"
}
msg = json.dumps(data_dict)
producer.send('test_topic', msg, partition=0)
producer.close()
def kfk_produce_3():
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['broker1:1234'])
# Asynchronous by default ( 默认是异步发送 )
future = producer.send('my-topic', b'raw_bytes')
# Block for 'synchronous' sends
try:
record_metadata = future.get(timeout=10)
except KafkaError:
# Decide what to do if produce request failed...
logger.error(KafkaError)
pass
# Successful result returns assigned partition and offset
print(record_metadata.topic)
print(record_metadata.partition)
print(record_metadata.offset)
# produce keyed messages to enable hashed partitioning
producer.send('my-topic', key=b'foo', value=b'bar')
# encode objects via msgpack
producer = KafkaProducer(value_serializer=msgpack.dumps)
producer.send('msgpack-topic', {'key': 'value'})
# produce json messages
producer = KafkaProducer(value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'))
producer.send('json-topic', {'key': 'value'})
# produce asynchronously
for _ in range(100):
producer.send('my-topic', b'msg')
def on_send_success(record_metadata=None):
print(record_metadata.topic)
print(record_metadata.partition)
print(record_metadata.offset)
def on_send_error(excp=None):
logger.error('I am an errback', exc_info=excp)
# handle exception
# produce asynchronously with callbacks
producer.send('my-topic', b'raw_bytes').add_callback(on_send_success).add_errback(on_send_error)
# block until all async messages are sent
producer.flush()
# configure multiple retries
producer = KafkaProducer(retries=5)
if __name__ == '__main__':
kfk_produce_1()
kfk_produce_2()
pass5.2 消费者 示例：
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
import msgpack
from kafka import KafkaConsumer
# To consume latest messages and auto-commit offsets
consumer = KafkaConsumer(
'my-topic', group_id='my-group',
bootstrap_servers=['localhost:9092']
)
for message in consumer:
# message value and key are raw bytes -- decode if necessary!
# e.g., for unicode: `message.value.decode('utf-8')`
info = f'{message.topic}:{message.partition}:{message.offset}: key={message.key}, value={message.value}'
print(info)
# consume earliest available messages, don't commit offsets
KafkaConsumer(auto_offset_reset='earliest', enable_auto_commit=False)
# consume json messages
KafkaConsumer(value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii')))
# consume msgpack
KafkaConsumer(value_deserializer=msgpack.unpackb)
# StopIteration if no message after 1sec ( 没有消息时，1s后停止消费 )
KafkaConsumer(consumer_timeout_ms=1000)
# Subscribe to a regex topic pattern
consumer = KafkaConsumer()
consumer.subscribe(pattern='^awesome.*')
# Use multiple consumers in parallel w/ 0.9 kafka brokers
# typically you would run each on a different server / process / CPU
consumer1 = KafkaConsumer(
'my-topic', group_id='my-group',
bootstrap_servers='my.server.com'
)
consumer2 = KafkaConsumer(
'my-topic', group_id='my-group',
bootstrap_servers='my.server.com'
)5.3 简单封装：
# -*- coding: utf-8 -*-
import time
import json
import ujson
import random
from loguru import logger
from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer
class KafkaOperate(object):
def __init__(self, bootstrap_servers=None):
if not bootstrap_servers:
raise Exception('bootstrap_servers is None')
self.__bootstrap_servers = None
if isinstance(bootstrap_servers, str):
ip_port_string = bootstrap_servers.strip()
if ',' in ip_port_string:
self.__bootstrap_servers = ip_port_string.replace(' ', '').split(',')
else:
self.__bootstrap_servers = [ip_port_string]
self.kafka_producer = None
self.kafka_consumer = None
pass
def __del__(self):
pass
def kfk_consume(self, topic_name=None, group_id='my_group'):
if not self.kafka_consumer:
self.kafka_consumer = KafkaConsumer(
topic_name, group_id=group_id,
bootstrap_servers=self.__bootstrap_servers,
auto_offset_reset='earliest',
)
count = 0
for msg in self.kafka_consumer:
count += 1
# message value and key are raw bytes -- decode if necessary!
# e.g., for unicode: `message.value.decode('utf-8')`
info = f'[{count}] {msg.topic}:{msg.partition}:{msg.offset}: key={msg.key}, value={msg.value.decode("utf-8")}'
logger.info(info)
time.sleep(1)
def __kfk_produce(self, topic_name=None, data_dict=None, partition=None):
"""
如果想要多线程进行消费，可以设置 发往不通的 partition
有多少个 partition 就可以启多少个线程同时进行消费，
:param topic_name:
:param data_dict:
:param partition:
:return:
"""
if not self.kafka_producer:
self.kafka_producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=self.__bootstrap_servers,
client_id='my_group',
value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)
# data_dict = {
# "name": 'king',
# 'age': 100,
# "msg": "Hello World"
# }
if partition:
self.kafka_producer.send(
topic=topic_name,
value=data_dict,
# key='count_num', # 同一个key值，会被送至同一个分区
partition=partition
)
else:
self.kafka_producer.send(topic_name, data_dict)
pass
def kfk_produce_one(self, topic_name=None, data_dict=None, partition=None, partition_count=1):
partition = partition if partition else random.randint(0, partition_count-1)
self.__kfk_produce(topic_name=topic_name, data_dict=data_dict, partition=partition)
self.kafka_producer.flush()
def kfk_produce_many(self, topic_name=None, data_dict_list=None, partition=None, partition_count=1, per_count=100):
count = 0
for data_dict in data_dict_list:
partition = partition if partition else count % partition_count
self.__kfk_produce(topic_name=topic_name, data_dict=data_dict, partition=partition)
if 0 == count % per_count:
self.kafka_producer.flush()
count += 1
self.kafka_producer.flush()
pass
@staticmethod
def get_consumer(group_id: str, bootstrap_servers: list, topic: str, enable_auto_commit=True) -> KafkaConsumer:
topics = tuple([x.strip() for x in topic.split(',') if x.strip()])
if enable_auto_commit:
return KafkaConsumer(
*topics,
group_id=group_id,
bootstrap_servers=bootstrap_servers,
auto_offset_reset='earliest',
# fetch_max_bytes=FETCH_MAX_BYTES,
# connections_max_idle_ms=CONNECTIONS_MAX_IDLE_MS,
# max_poll_interval_ms=KAFKA_MAX_POLL_INTERVAL_MS,
# session_timeout_ms=SESSION_TIMEOUT_MS,
# max_poll_records=KAFKA_MAX_POLL_RECORDS,
# request_timeout_ms=REQUEST_TIMEOUT_MS,
# auto_commit_interval_ms=AUTO_COMMIT_INTERVAL_MS,
value_deserializer=lambda m: ujson.loads(m.decode('utf-8'))
)
else:
return KafkaConsumer(
*topics,
group_id=group_id,
bootstrap_servers=bootstrap_servers,
auto_offset_reset='earliest',
# fetch_max_bytes=FETCH_MAX_BYTES,
# connections_max_idle_ms=CONNECTIONS_MAX_IDLE_MS,
# max_poll_interval_ms=KAFKA_MAX_POLL_INTERVAL_MS,
# session_timeout_ms=SESSION_TIMEOUT_MS,
# max_poll_records=KAFKA_MAX_POLL_RECORDS,
# request_timeout_ms=REQUEST_TIMEOUT_MS,
enable_auto_commit=enable_auto_commit,
value_deserializer=lambda m: ujson.loads(m.decode('utf-8'))
)
@staticmethod
def get_producer(bootstrap_servers: list):
return KafkaProducer(bootstrap_servers=bootstrap_servers, retries=5)
if __name__ == '__main__':
bs = '10.10.10.10:9092'
kafka_op = KafkaOperate(bootstrap_servers=bs)
kafka_op.kfk_consume(topic_name='001_test')
pass5.4 示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
import json
from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer
class KProducer:
def __init__(self, bootstrap_servers, topic):
"""
kafka 生产者
:param bootstrap_servers: 地址
:param topic: topic
"""
self.producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=bootstrap_servers,
value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii'), ) # json 格式化发送的内容
self.topic = topic
def sync_producer(self, data_li: list):
"""
同步发送 数据
:param data_li: 发送数据
:return:
"""
for data in data_li:
future = self.producer.send(self.topic, data)
record_metadata = future.get(timeout=10) # 同步确认消费
partition = record_metadata.partition # 数据所在的分区
offset = record_metadata.offset # 数据所在分区的位置
print('save success, partition: {}, offset: {}'.format(partition, offset))
def asyn_producer(self, data_li: list):
"""
异步发送数据
:param data_li:发送数据
:return:
"""
for data in data_li:
self.producer.send(self.topic, data)
self.producer.flush() # 批量提交
def asyn_producer_callback(self, data_li: list):
"""
异步发送数据 + 发送状态处理
:param data_li:发送数据
:return:
"""
for data in data_li:
self.producer.send(self.topic, data).add_callback(self.send_success).add_errback(self.send_error)
self.producer.flush() # 批量提交
def send_success(self, *args, **kwargs):
"""异步发送成功回调函数"""
print('save success')
return
def send_error(self, *args, **kwargs):
"""异步发送错误回调函数"""
print('save error')
return
def close_producer(self):
try:
self.producer.close()
except:
pass
if __name__ == '__main__':
send_data_li = [{"test": 1}, {"test": 2}]
kp = KProducer(topic='topic', bootstrap_servers='127.0.0.1:9001,127.0.0.1:9002')
# 同步发送
kp.sync_producer(send_data_li)
# 异步发送
# kp.asyn_producer(send_data_li)
# 异步+回调
# kp.asyn_producer_callback(send_data_li)
kp.close_producer()KafkaConsumer 的 构造参数：
- *topics ，要订阅的主题
- auto_offset_reset：总共3种值：earliest 、latest、none earliest ：
当各分区下有已提交的 offset 时，从提交的 offset 开始消费；
无提交的 offset时，从头开始消费 latest ：
当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；
无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据 none ：
topic 各分区都存在已提交的 offset 时，从 offset 后开始消费；
只要有一个分区不存在已提交的 offset，则抛出异常 - bootstrap_servers ：kafka节点或节点的列表，不一定需要罗列所有的kafka节点。格式为： ‘host[:port]’ 。默认值是：localhost:9092
- client_id (str) : 客户端id，默认值: ‘kafka-python-{version}’
- group_id (str or None)：分组id
- key_deserializer (callable) ：key反序列化函数
- value_deserializer (callable)：value反序列化函数
- fetch_min_bytes：服务器应每次返回的最小数据量
- fetch_max_wait_ms (int)： 服务器应每次返回的最大等待时间
- fetch_max_bytes (int) ：服务器应每次返回的最大数据量
- max_partition_fetch_bytes (int) ：
- request_timeout_ms (int) retry_backoff_ms (int)
- reconnect_backoff_ms (int)
- reconnect_backoff_max_ms (int)
- max_in_flight_requests_per_connection (int)
- auto_offset_reset (str) enable_auto_commit (bool)
- auto_commit_interval_ms (int)
- default_offset_commit_callback (callable)
- check_crcs (bool)
- metadata_max_age_ms (int)
- partition_assignment_strategy (list)
- max_poll_records (int)
- max_poll_interval_ms (int)
- session_timeout_ms (int)
- heartbeat_interval_ms (int)
- receive_buffer_bytes (int)
- send_buffer_bytes (int)
- socket_options (list)
- consumer_timeout_ms (int)
- skip_double_compressed_messages (bool)
- security_protocol (str)
- ssl_context (ssl.SSLContext)
- ssl_check_hostname (bool)
- ssl_cafile (str) –
- ssl_certfile (str)
- ssl_keyfile (str)
- ssl_password (str)
- ssl_crlfile (str)
- api_version (tuple)
KafkaConsumer 的 函数
- assign(partitions)：手动为该消费者分配一个topic分区列表。
- assignment()：获取当前分配给该消费者的topic分区。
- beginning_offsets(partitions)：获取给定分区的第一个偏移量。
- close(autocommit=True)：关闭消费者
- commit(offsets=None)：提交偏移量，直到成功或错误为止。
- commit_async(offsets=None, callback=None)：异步提交偏移量。
- committed(partition)：获取给定分区的最后一个提交的偏移量。
- end_offsets(partitions)：获取分区的最大偏移量
- highwater(partition)：分区最大的偏移量
- metrics(raw=False)：返回消费者性能指标
- next（）：返回下一条数据
- offsets_for_times(timestamps)：根据时间戳获取分区偏移量
- partitions_for_topic(topic)：返回topic的partition列表，返回一个set集合
- pause(*partitions)：停止获取数据paused()：返回停止获取的分区poll(timeout_ms=0, max_records=None)：获取数据
- position(partition)：获取分区的偏移量
- resume(*partitions)：恢复抓取指定的分区
- seek(partition, offset)：seek偏移量
- seek_to_beginning(*partitions)：搜索最旧的偏移量
- seek_to_end(*partitions)：搜索最近可用的偏移量
- subscribe(topics=(), pattern=None, listener=None)：订阅topics
- subscription()：返回当前消费者消费的所有topic
- topics()：返回当前消费者消费的所有topic，返回的是unicode
- unsubscribe()：取消订阅所有的topic
六、简单的消费者代码：
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('test_rhj', bootstrap_servers=['xxxx:x'])
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (
msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value
)
print(recv)
七、kafka 的 分区机制
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 ( topic ) ，可以为其分区，
- 生产者在不指定分区的情况，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：
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
'test_rhj',
group_id='123456',
bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531']
)
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (
msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value
)
print(recv)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：
八、偏移量
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：
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
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)
]
)
print(consumer.partitions_for_topic("test_rhj")) # 获取test主题的分区信息
print(consumer.assignment())
print(consumer.beginning_offsets(consumer.assignment()))
consumer.seek(TopicPartition(topic='test_rhj', partition=0), 0)
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (
msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value
)
print(recv)因为指定的偏移量为 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：
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
from kafka import KafkaConsumer
import time
consumer = KafkaConsumer(group_id='123456', bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
consumer.subscribe(topics=('test_rhj',))
index = 0
while True:
msg = consumer.poll(timeout_ms=5) # 从kafka获取消息
print(msg)
time.sleep(2)
index += 1
print('--------poll index is %s----------' % index)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：
九、消费者 示例
# coding:utf8
from kafka import KafkaConsumer
# 创建一个消费者，指定了topic,group_id,bootstrap_servers
# group_id: 多个拥有相同group_id的消费者被判定为一组，
# 一条数据记录只会被同一个组中的一个消费者消费
# bootstrap_servers：kafka的节点，多个节点使用逗号分隔
# 这种方式只会获取新产生的数据
bootstrap_server_list = [
'192.168.70.221:19092',
'192.168.70.222:19092',
'192.168.70.223:19092'
]
consumer = KafkaConsumer(
# kafka 集群地址
bootstrap_servers=','.join(bootstrap_server_list),
group_id="my.group", # 消费组id
enable_auto_commit=True, # 每过一段时间自动提交所有已消费的消息（在迭代时提交）
auto_commit_interval_ms=5000, # 自动提交的周期（毫秒）
)
consumer.subscribe(["my.topic"]) # 消息的主题，可以指定多个
for msg in consumer: # 迭代器，等待下一条消息
print(msg) # 打印消息十、多线程 消费
# coding:utf-8
import os
import sys
import threading
from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata
from collections import OrderedDict
threads = []
class MyThread(threading.Thread):
def __init__(self, thread_name, topic, partition):
threading.Thread.__init__(self)
self.thread_name = thread_name
self.partition = partition
self.topic = topic
def run(self):
print("Starting " + self.name)
consumer(self.thread_name, self.topic, self.partition)
def stop(self):
sys.exit()
def consumer(thread_name, topic, partition):
broker_list = 'ip1:9092,ip2:9092'
'''
fetch_min_bytes（int） - 服务器为获取请求而返回的最小数据量，否则请等待
fetch_max_wait_ms（int） - 如果没有足够的数据立即满足fetch_min_bytes给出的要求，服务器在回应提取请求之前将阻塞的最大时间量（以毫秒为单位）
fetch_max_bytes（int） - 服务器应为获取请求返回的最大数据量。这不是绝对最大值，如果获取的第一个非空分区中的第一条消息大于此值，
则仍将返回消息以确保消费者可以取得进展。注意：使用者并行执行对多个代理的提取，因此内存使用将取决于包含该主题分区的代理的数量。
支持的Kafka版本> = 0.10.1.0。默认值：52428800（50 MB）。
enable_auto_commit（bool） - 如果为True，则消费者的偏移量将在后台定期提交。默认值：True。
max_poll_records（int） - 单次调用中返回的最大记录数poll()。默认值：500
max_poll_interval_ms（int） - poll()使用使用者组管理时的调用之间的最大延迟 。这为消费者在获取更多记录之前可以闲置的时间量设置了上限。
如果 poll()在此超时到期之前未调用，则认为使用者失败，并且该组将重新平衡以便将分区重新分配给另一个成员。默认300000
'''
consumer_1 = KafkaConsumer(
bootstrap_servers=broker_list,
group_id="test000001",
client_id=thread_name,
enable_auto_commit=False,
fetch_min_bytes=1024 * 1024, # 1M
# fetch_max_bytes=1024 * 1024 * 1024 * 10,
fetch_max_wait_ms=60000, # 30s
request_timeout_ms=305000,
# consumer_timeout_ms=1,
# max_poll_records=5000,
)
# 设置topic partition
tp = TopicPartition(topic, partition)
# 分配该消费者的TopicPartition，也就是topic和partition，
# 根据参数，每个线程消费者消费一个分区
consumer_1.assign([tp])
# 获取上次消费的最大偏移量
offset = consumer_1.end_offsets([tp])[tp]
print(thread_name, tp, offset)
# 设置消费的偏移量
consumer_1.seek(tp, offset)
print(u"程序首次运行\t线程:", thread_name, u"分区:", partition, u"偏移量:", offset, u"\t开始消费...")
num = 0 # 记录该消费者消费次数
while True:
msg = consumer_1.poll(timeout_ms=60000)
end_offset = consumer_1.end_offsets([tp])[tp]
'''可以自己记录控制消费'''
print(u'已保存的偏移量', consumer_1.committed(tp), u'最新偏移量，', end_offset)
if len(msg) > 0:
print(u"线程:", thread_name, u"分区:", partition, u"最大偏移量:", end_offset, u"有无数据,", len(msg))
lines = 0
for data in msg.values():
for line in data:
print(line)
lines += 1
'''
do something
'''
# 线程此批次消息条数
print(thread_name, "lines", lines)
if True:
# 可以自己保存在各topic, partition的偏移量
# 手动提交偏移量 offsets格式：{TopicPartition:OffsetAndMetadata(offset_num,None)}
consumer_1.commit(offsets={tp: (OffsetAndMetadata(end_offset, None))})
if not 0:
# 系统退出？这个还没试
os.exit()
'''
sys.exit() 只能退出该线程，也就是说其它两个线程正常运行，主程序不退出
'''
else:
os.exit()
else:
print(thread_name, '没有数据')
num += 1
print(thread_name, "第", num, "次")
if __name__ == '__main__':
try:
t1 = MyThread("Thread-0", "test", 0)
threads.append(t1)
t2 = MyThread("Thread-1", "test", 1)
threads.append(t2)
t3 = MyThread("Thread-2", "test", 2)
threads.append(t3)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
print("exit program with 0")
except:
print("Error: failed to run consumer program")十一、高级用法（消费者）
从指定 offset 开始读取消息，被消费过的消息也可以被此方法读取
创建消费者
- 使用 assign 方法重置指定分区(partition)的读取偏移(fetch offset)的值
- 使用 seek 方法从指定的partition和offset开始读取数据
#encoding:utf8 from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition my_topic = "my.topic" # 指定需要消费的主题 consumer = KafkaConsumer( # kafka集群地址 bootstrap_servers = "192.168.70.221:19092,192.168.70.222:19092", group_id = "my.group", # 消费组id enable_auto_commit = True, # 每过一段时间自动提交所有已消费的消息（在迭代时提交） auto_commit_interval_ms = 5000, # 自动提交的周期（毫秒） ) consumer.assign([ TopicPartition(topic=my_topic, partition=0), TopicPartition(topic=my_topic, partition=1), TopicPartition(topic=my_topic, partition=2) ]) # 指定起始 offset 为 12 consumer.seek(TopicPartition(topic=my_topic, partition=0), 12) # 可以注册多个分区，此分区从第一条消息开始接收 consumer.seek(TopicPartition(topic=my_topic, partition=1), 0) # 没有注册的分区上的消息不会被消费 # consumer.seek(TopicPartition(topic=my_topic, partition=2), 32) for msg in consumer: # 迭代器，等待下一条消息 print msg # 打印消息其他用法
# 立刻发送所有数据并等待发送完毕 producer.flush() # 读取下一条消息 next(consumer) # 手动提交所有已消费的消息 consumer.commit() # 手动提交指定的消息 consumer.commit([TopicPartition(my_topic, msg.offset)])
十二、生产者 和 消费者 的 Demo
import json
import traceback
from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer
from kafka.errors import kafka_errors
def producer_demo():
# 假设生产的消息为键值对（不是一定要键值对），且序列化方式为json
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=['localhost:9092'],
key_serializer=lambda k: json.dumps(k).encode(),
value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode())
# 发送三条消息
for i in range(0, 3):
future = producer.send(
'kafka_demo',
key='count_num', # 同一个key值，会被送至同一个分区
value=str(i),
partition=1 # 向分区1发送消息
)
print("send {}".format(str(i)))
try:
future.get(timeout=10) # 监控是否发送成功
except kafka_errors: # 发送失败抛出kafka_errors
traceback.format_exc()
def consumer_demo():
consumer = KafkaConsumer(
'kafka_demo',
bootstrap_servers=':9092',
group_id='test'
)
for message in consumer:
print(
f"receive, key: {json.loads(message.key.decode())}, "
f"value: {json.loads(message.value.decode())}"
)十三、消费者进阶操作
（1）初始化参数：
列举一些 KafkaConsumer 初始化时的重要参数：
- group_id ：高并发量，则需要有多个消费者协作，消费进度，则由group_id统一。例如消费者A与消费者B，在初始化时使用同一个group_id。在进行消费时，一条消息被消费者A消费后，在kafka中会被标记，这条消息不会再被B消费（前提是A消费后正确commit）。
- key_deserializer， value_deserializer ：与生产者中的参数一致，自动解析。
- auto_offset_reset ：消费者启动的时刻，消息队列中或许已经有堆积的未消费消息，有时候需求是从上一次未消费的位置开始读（则该参数设置为 earliest ），有时候的需求为从当前时刻开始读之后产生的，之前产生的数据不再消费（则该参数设置为 latest ）。
- enable_auto_commit， auto_commit_interval_ms ：是否自动commit，当前消费者消费完该数据后，需要commit，才可以将消费完的信息传回消息队列的控制中心。enable_auto_commit 设置为 True 后，消费者将自动 commit，并且两次 commit 的时间间隔为 auto_commit_interval_ms 。
（2）手动 commit
def consumer_demo():
consumer = KafkaConsumer(
'kafka_demo',
bootstrap_servers=':9092',
group_id='test',
enable_auto_commit=False
)
for message in consumer:
print(
f"receive, key: {json.loads(message.key.decode())}, "
f"value: {json.loads(message.value.decode())}"
)
consumer.commit()（3）查看 kafka 堆积剩余量
在线环境中，需要保证消费者的消费速度大于生产者的生产速度，所以需要检测 kafka 中的剩余堆积量是在增加还是减小。可以用如下代码，观测队列消息剩余量：
consumer = KafkaConsumer(topic, **kwargs)
partitions = [TopicPartition(topic, p) for p in consumer.partitions_for_topic(topic)]
print("start to cal offset:")
# total
toff = consumer.end_offsets(partitions)
toff = [(key.partition, toff[key]) for key in toff.keys()]
toff.sort()
print("total offset: {}".format(str(toff)))
# current
coff = [(x.partition, consumer.committed(x)) for x in partitions]
coff.sort()
print("current offset: {}".format(str(coff)))
# cal sum and left
toff_sum = sum([x[1] for x in toff])
cur_sum = sum([x[1] for x in coff if x[1] is not None])
left_sum = toff_sum - cur_sum
print("kafka left: {}".format(left_sum))总结
到此这篇关于python操作kafka的文章就介绍到这了,更多相关python操作kafka内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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