GO系列
文章目录
- GO系列
- 前言
- [一、Kafka 简介](#一、Kafka 简介)
- 二、基本操作（Go）
-
- [2.1 下载Kafka包](#2.1 下载Kafka包)
- [2.2 生产者](#2.2 生产者)
- [2.3 消费者](#2.3 消费者)
- 四、总结
前言
按照公司目前的任务，go 学习是必经之路了，虽然行业卷，不过技多不压身，依旧努力！！！
在现在的互联网应用中，或者是平台，都面对者大流量、百万并发的压力。在微服务项目中，也有为了保证业务逻辑顺序而发愁，在大量消息突然降临的同时，许多应用都是无法支撑大量访问的，导致系统崩溃，此时此刻，只要能让消息排成队，不要拥挤，多分配几个服务处理依然变得很顺畅了，那 Kafka 就是一个相对比较完美的解决方案。
一、Kafka 简介
Kafka 是由 Apache 软件基金会开发和维护的开源的、分布式的消息队列系统，用于高吞吐量、持久性的消息传递。主要用于实时数据处理，可以处理海量的数据流，并将数据流可靠地传递给多个消费者应用程序。
Kafka 的核心概念：
- 主题（Topic）: 主题是消息的逻辑通道，消息发布者将消息发布到一个或多个主题。
- 分区（Partition）： 主题可以分为多个分区，每个分区可以视为独立的消息队列，方便水平扩展，
- 生产者（Producer）: 生成者负责将消息发送到 Topic。
- 消费者（Consumer）: 消费者负责从 Topic 中获取消息并且处理。
- 代理节点（Broker）： Kafka 集群由多个代理节点组成，每个节点都是一个独立的 Kafka 服务器，负责存储和传递消息。
Kafka 的优点：
- 高吞吐量： Kafka能够处理大规模数据流，支持每秒百万消息的处理。
- 持久性： Kafka 可以可靠地保存消息，即便消费者宕机或断开连接，消息也不会丢失。
- 水平扩展： Kafka 可以通过添加代理节点来水平扩展，以满足高负载需求。
- 采样化的使用场景： Kafka 适用于多种用途，包括日志收集、实时分析、事件驱动架构等。
- 社区支持： 开源项目，Kafka 拥有庞大的社区支持和生态系统。
Kafka 的缺点：
- 复杂性： 配置和管理 Kafka 集群可能相对负责。
- 存储成本： 由于持久性需求，Kafka 需要大量的存储空间来报错消息。
二、基本操作（Go）
2.1 下载Kafka包
通过 go get 拉取：
bash
go get github.com/Shopify/sarama注意
有可能出错，也是解决了好长时间，我遇到的错误如下：
bash
PS D:\workspaceGo> go get github.com/Shopify/sarama
go: github.com/Shopify/sarama@v1.41.1: parsing go.mod:
module declares its path as: github.com/IBM/sarama
but was required as: github.com/Shopify/sarama经过一番 baidu，google 和询问 ChatGPT 之后解释是这样的：
这个错误是因为在你的 Go 项目中的 go.mod 文件声明了一个错误的模块路径。错误信息中显示，你的项目试图使用 github.com/IBM/sarama 作为模块路径，但实际上你需要使用 github.com/Shopify/sarama。
那是如何解决呢？
- 首先检查 go.mod 配置文件中，有没有错误的 sarama，发现没有。
- 使用命令 go clean -modcache 来清除缓存，重新 go get github.com/Shopify/sarama，依旧报错。
- 网上说用 replace 来替换错误的包路径，在 go.mod 配置文件中最下面添加：replace github.com/Shopify/sarama => github.com/Shopify/sarama v1.26.1，然后再一次执行 go clean -modcache，go mod vendor 命令，发现可以了。
- 我再次执行 go get github.com/Shopify/sarama 拉取包，发现包自动升级了，返回信息如下：
go: upgraded github.com/Shopify/sarama v1.26.1 => v1.41.1- 包已拉取成功，可以编码了。
此错误应该是包路径冲突导致，目前已解决，如有更好的解决方案，请评论区教一下我，谢谢！！！
2.2 生产者
下面示例中，首先用
sarama.NewConfig()来创建一个 config 配置实体，然后通过 sarama.NewSyncProducer() 来创建一个生产者，用 &sarama.ProducerMessage{} 生成一个消息，通过producer.SendMessage(message)发送到制定 Topic 中。
go
package main
import (
"log"
"time"
"github.com/Shopify/sarama"
)
func main() {
// 配置 kafka 生产者
config := sarama.NewConfig()
config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
config.Producer.Retry.Max = 5
config.Producer.Return.Successes = true
// 创建 Kafka 生产者
producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"192.168.1.20:9092"}, config)
if err != nil {
log.Fatalf("Creating producer: %v", err)
}
// 延迟关闭生产者链接
defer producer.Close()
// 定义消息 Topic是 go-test, 值为 Hello Kafka
message := &sarama.ProducerMessage{
Topic: "go-test",
Value: sarama.StringEncoder("Hello Kafka!"),
}
// 发送消息
for i := 0; i < 10; i++ {
partition, offset, err := producer.SendMessage(message)
if err != nil {
log.Fatalf("Sending message: %v", err)
}
log.Printf("Message sent to partition %d at offset %d", partition, offset)
time.Sleep(time.Second)
}
}2.3 消费者
消费者代码和生产者思路一致，首先创建一个 配置对象，通过
sarama.NewConsumer()来创建消费者，然后通过 consumer.ConsumePartition() 监听到一个分区，进行消息消费。通过 select 来区分是否成功获取到消息，还是获取到错误。
go
package main
import (
"log"
"github.com/Shopify/sarama"
)
func main() {
// 配置 Kafka 消费者
config := sarama.NewConfig()
config.Consumer.Return.Errors = true
// 创建 Kafka 消费者
consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"192.168.1.20:9092"}, config)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
// 延迟关闭消费者链接
defer consumer.Close()
//订阅主题，获取分区 partition
partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("go-test", 0, sarama.OffsetOldest)
if err != nil {
log.Fatalf("Consuming partition: %v", err)
}
// 延迟关闭分区链接
defer partitionConsumer.Close()
// 消费消息
for {
select {
// 从 分区 通道中获取信息
case msg := <-partitionConsumer.Messages():
log.Printf("Received message: %s", string(msg.Value))
// 如果从通道中获取消息失败
case err := <-partitionConsumer.Errors():
log.Fatalf("Received error: %v", err)
}
}
}运行结果如下：
- 首先执行消费者：
bash
PS D:\workspaceGo\src\kafka> go run .\consumer.go
2023/09/03 09:33:10 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:33:46 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!
2023/09/03 09:34:32 Received message: Hello Kafka!- 再执行生产者：
bash
PS D:\workspaceGo\src\kafka> go run .\producer.go
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 2
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 3
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 4
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 5
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 6
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 7
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 8
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 9
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 10
2023/09/03 09:34:32 Message sent to partition 0 at offset 11四、总结
此篇中，首先对 Kafka 有了一个初步的介绍，相对于有开发经验的大佬来说，Kafka 再熟悉不过了，不过时间长不用的话难免有点生疏了。
至于如何搭建 Kafka 则是网上资料无数。
接下来就是 Go 操作 Kafka，主要是消息生产者 和 消息消费者 两个示例程序，比较简单，适合我这种菜鸟级别的 Gopher。
那 Go 操作 Kafka 有优点和需要注意的点呢？
优点：
- 高性能： Go 是一门编译型语言，性能高且延迟低，适合处理大量的消息。
- 并发支持： Go 天生支持并发，对于多个 Topic 和 Partition 并行处理非常有帮助。
- 丰富的库支持： Go 社区有丰富的 Kafka 客户端，比如：Sarama。
- 轻量级： Go 语言本身非常轻量级，构建的二进制文件小巧，适合于微服务和容器化构建。
- 跨平台支持： Go 支持多个平台，在不同的操作系统上运行。
需要注意的点：
- 版本兼容： 确保使用的 Kafka 客户端版本兼容，不同的版本可能有不同的特性和 API。
- 异常处理： 需要尽可能的处理错误和异常，以确保消息可靠的 生产 和 消费。
- 序列化和反序列化： 在消息 生产 和 消费的过程中，正确的进行消息的序列化和反序列化，确保消息正确传递。
- 监控和调试： 适当的监控和日志记录，以便调试和故障排除。