Kafka 学习之：基于 flask 框架通过具体案例详解生产消费者模型，这一篇文章就够了

暖仔会飞2024-04-01 11:17

文章目录

案例信息介绍

  • 假设我的网站需要高并发地处理 user 注册这个简单的功能。
  • 前端会发送 {"user_id": xxxx, "psw":xxx} 的信息到后端完成创建
    • 前端用 postman 来模拟
    • 后端用 flask 框架来简单演示
  • 下面我用一张大致的图来表示代码的架构：
    • 前端的原始数据进入后端之后，后端要用 kafka 的架构在有序地处理 user 的请求，在这个任务中所有 user 的请求都是 register，因此我们就创建一个 kafka 的 topic 专门用来处理 user 的这类请求
    • 同时由于 kafka 是通过队列的方式 异步地处理 user 的请求 ，所以当 kafka 处理完 user 的请求后，我们需要找到这个处理结果并返回给对应的 user 如果大家对于 异步处理 user 请求和同步处理没有概念，那么下面一章我先给大家讲一下同步处理请求和异步处理的区别

后端异步处理请求和后端同步处理请求

同步方式

python 复制代码 
"""
 @file: app.py.py
 @Time    : 2024/3/30
 @Author  : Peinuan qin
"""
import threading
import json
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
from ext import FLASK_HOST, FLASK_PORT

app = Flask(__name__)
CORS(app)

@app.route("/login", methods=['POST'])
def create_user_post():
    data = request.json
	"""
	register user code ....
	"""
    return jsonify({"status": 200, "msg": "success"})



if __name__ == '__main__':
   	app.run(host=FLASK_HOST, port=FLASK_PORT, debug=True)
  • 上述方式可以看到我的 create_user_post 负责接受前端的数据并且即刻处理，处理之后将结果返回前端 jsonify({"status": 200, "msg": "success"})，这个过程是一行接着一行发生的，如果中途出现了很耗时的操作，那么程序会一直等着。
  • 在 Flask 应用中，如果 "register user code ...." 处理需要20秒，这确实会阻塞处理该请求的线程，直到该过程完成。由于 Flask 开发服务器默认是单线程的，这意味着在这20秒内，服务器将无法处理来自其他用户的任何其他请求。
  • 为了允许 Flask 同时处理多个请求，你可以启用多线程模式。这可以通过在 app.run() 中设置 threaded=True 来实现 app.run(host=FLASK_HOST, port=FLASK_PORT, debug=True, threaded=True)。这样，Flask 将能够为每个请求启动一个新的线程，从而允许同时处理多个请求。但这仍然并不是一种很好的方法，因为整个服务器来看，不具备扩展性。 假设我们服务器为每个 user 的请求开一个线程，那么服务器资源是有限的，当服务器宕机，也并不能很快的恢复这就导致扩展性很差。

异步方式

python 复制代码 
import threading
import json
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
from ext import FLASK_HOST, FLASK_PORT, users_streams, LOGIN_TOPIC, producer, logger, ResponseConsumer
from kafka_create_user import kafka_consumer_task

app = Flask(__name__)
CORS(app)

@app.route("/login", methods=['POST'])
def create_user_post():
    data = request.json
    # 发送数据到Kafka
    producer.produce(LOGIN_TOPIC, key=str(data['user_id']).encode("utf-8"), value=json.dumps(data).encode("utf-8"))
    producer.flush()
    logger.info("send message to consumer")
    return jsonify({"msg": "你好，请求正在处理"})
  • 我们先忽略其他的代码，只看这一部分。
  • 这里相当于我们接受 user 的请求之后，通过 kafka 把处理请求的需要转移到外部的服务器集群上去了。而 kafka 的特性在于非常高的可扩展性。增加 kafka 的节点就可以线性地将任务处理的数量提高。
  • 如果你看我上面给的那张图，kafka 可以通过无限制增加 consumer 的数量来提高数据的处理能力。而后端的服务器需要做的就是把这些数据不断地派发出去，这个步骤相比于直接在后端将所有的请求处理来说可以忽略不计。

环境文件目录

python 复制代码 
.
├── app.py
├── ext.py
├── kafka_create_user.py
└── requirements.txt

配置

.env

  • 首先构建一个配置文件 .env 来存放基础的配置信息
python 复制代码 
FLASK_HOST=0.0.0.0
FLASK_PORT=9300
# LOGIN 这个 topic 是用来处理用户注册这个业务的
LOGIN_TOPIC=LOGIN

# RESPONSE_TOPIC 则是用来构建 response 来返回前端成功或者失败
RESPONSE_TOPIC=RESPONSE_TOPIC

requirements.txt

python 复制代码 
kafka-python==2.0.0
colorlog==6.7.0
configparser==5.3.0
flask==2.3.2
flask_basicauth==0.2.0
Flask-JWT-Extended==4.6.0
Flask-Limiter==3.5.1
Flask-PyMongo==2.3.0
requests==2.31.0
gunicorn==21.0.0
pymongo==4.6.0
pdfminer.six==20231228
flask_cors==4.0.0
python-dotenv
orjson==3.10.0
langchain
langchain-community
langchain_openai
chromadb
  • python=3.10

完整代码

ext.py

python 复制代码 
"""
 @file: ext.py.py
 @Time    : 2024/3/30
 @Author  : Peinuan qin
 """
import json
import logging
import os
import queue
import threading
import colorlog
from confluent_kafka import Producer, Consumer, KafkaError
from dotenv import load_dotenv
from confluent_kafka.admin import AdminClient, NewTopic

# 加载 .env 中的变量
load_dotenv()

FLASK_HOST = os.environ['FLASK_HOST']
FLASK_PORT = os.environ['FLASK_PORT']
LOGIN_TOPIC = os.environ['LOGIN_TOPIC']
RESPONSE_TOPIC = os.environ['RESPONSE_TOPIC']

TOPICS = [LOGIN_TOPIC, RESPONSE_TOPIC]


def create_topic():
    # Kafka服务器配置
    admin_client = AdminClient({
        "bootstrap.servers": "localhost:9092"
    })

    # 创建新主题的配置
    topic_list = [NewTopic(topic, num_partitions=3, replication_factor=1) for topic in TOPICS]
    # 注意: replication_factor 和 num_partitions 可能需要根据你的Kafka集群配置进行调整

    # 创建主题
    fs = admin_client.create_topics(topic_list)

    # 处理结果
    for topic, f in fs.items():
        try:
            f.result()  # The result itself is None
            logger.info(f"Topic {topic} created")
        except Exception as e:
            logger.error(f"Failed to create topic {topic}: {e}")



# Handler for logging
handler = colorlog.StreamHandler()
formatter = colorlog.ColoredFormatter(
    "%(log_color)s%(asctime)s.%(msecs)03d - %(levelname)s - %(message)s",
    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S',
    log_colors={
        'DEBUG': 'cyan',
        'INFO': 'green',
        'WARNING': 'yellow',
        'ERROR': 'red',
        'CRITICAL': 'red,bg_white',
    }
)
handler.setFormatter(formatter)

# Logger
logger = colorlog.getLogger(__name__)
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)


"""
尝试创建 topic
"""
create_topic()


# 初始化Kafka生产者
producer_config = {
    'bootstrap.servers': 'localhost:9092'
}
producer = Producer(**producer_config)



"""
定义专门用来回复 response 的 consumer
"""

class ResponseConsumer:
    """
    专门用来将各种处理好的结果返回给 user 作为 response； 也就是图中针对 RESPONSE TOPIC 的 consumer
    """
    def __init__(self):
        self.users_streams = {}
        self.config = {
        'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
        'group.id': 'user-response',			# 设置 groupid，如果不知道为什么要设置 groupid 可以去先看 kafka 的讲解视频
        'auto.offset.reset': 'earliest'}			# 告诉 Kafka 消费者在找不到初始偏移量（offset）或者偏移量无效时（比如，指定的偏移量已经被删除），应该从哪里开始消费消息。它可以设置为 'earliest' 或 'latest'。设置为 'earliest' 意味着消费者将从主题的开始处开始读取数据，即尽可能不漏掉任何消息；设置为 'latest' 意味着消费者将从新产生的消息开始读取，即只消费自启动之后产生的消息。
        
        self.consumer = Consumer(**self.config)
        logger.info("Create Response Consumer")
        self.consumer.subscribe([RESPONSE_TOPIC])
        logger.info("Subscribe Response Topic")
		
		# 因为可能有多个线程一起操作 consumer，所以通过 lock 来保证线程安全
        self.lock = threading.Lock()

    def get_or_make(self, user_id):
        """
        获取某个 user_id 的 response queue， 如果当前 user_id 的 response queue 不存在就创建一个
        每个 user_id 的 response queue 中都是返回给前端 user 的信息，也就是图中的  RESPONSE MSG
        :param user_id:
        :return:
        """
        with self.lock:
            # 如果当前 user_id 还没有 queue，就构建一个
            q = self.users_streams.get(user_id, queue.Queue())
            self.users_streams[user_id] = q
        return q

    def pop(self, user_id):
        with self.lock:
            self.users_streams.pop(user_id, None)

    def put(self, user_id, msg_dict):
	    """
        当 user_id 的请求处理完，产生的 RESPONSE MSG 放到 user_id 的队列里面
        :param user_id: 
        :param msg_dict: 
        :return: 
        """
        q = self.get_or_make(user_id)
        
        if q:
            with self.lock:
                self.users_streams[user_id].put(msg_dict)
                logger.info(f"put {msg_dict} into {user_id}'s queue")
            return True

        else:
            return False

    def listen_for_response(self):
        """
        不断拉取 RESPONSE TOPIC 的 producer 生成的结果
        :return:
        """

        try:
            while True:
                msg = self.consumer.poll(timeout=1.0)  # 1秒超时
                if msg is None:
                    continue
                if msg.error():
                    if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                        # End of partition event
                        continue
                    else:
                        print(msg.error())
                        break
				"""
				如果拉取到了就放到对应的 user_id 的 queue 里面
				"""
                if msg:
                    logger.info(f"received data: {msg}")

                    msg_data = json.loads(msg.value().decode("utf-8"))
                    user_id = msg.key().decode("utf-8")

                    logger.info(f"msg_data: {msg_data}")
                    logger.info(f"user_id: {user_id}")

                    put_flag = self.put(user_id, msg_data)

                    if not put_flag:
                        logger.error(f"Create RESPONSE MSG for {user_id} failed")

                    else:
                        logger.info(f"create RESPONSE MSG response for {user_id}")

        except Exception as e:
            self.consumer.close()

app.py

python 复制代码 
"""
 @file: app.py.py
 @Time    : 2024/3/30
 @Author  : Peinuan qin
"""
import threading
import json
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
from ext import FLASK_HOST, FLASK_PORT, users_streams, LOGIN_TOPIC, producer, logger, ResponseConsumer
from kafka_create_user import kafka_consumer_task

app = Flask(__name__)
CORS(app)


response_consumer = ResponseConsumer()

@app.route("/login", methods=['POST'])
def create_user_post():
    data = request.json
    # 发送数据到Kafka
    producer.produce(LOGIN_TOPIC, key=str(data['user_id']).encode("utf-8"), value=json.dumps(data).encode("utf-8"))
    producer.flush()
    logger.info("send message to login consumer")
    return jsonify({"msg": "你好，请求正在处理"})


@app.route('/stream')
def stream():
    user_id = request.args.get('user_id')  # 假设用户ID通过查询参数传入
    logger.info(f"uid: {user_id}")
    logger.info(f"user_streams: {response_consumer.users_streams}")

    def event_stream(user_id):
        # 这里需要一种机制来持续发送数据给特定用户的流
        q = response_consumer.get_or_make(user_id)
        logger.info(f"{user_id} 's queue is: {q}")
        while True:
            if not q.empty():
                message = q.get()
                logger.info(f"message: {message}")
                yield f"data: {json.dumps(message)}\n\n"

    return app.response_class(event_stream(user_id), content_type='text/event-stream')


def run_multi_thread():

    consumer_thread = threading.Thread(target=kafka_consumer_task)
    response_thread = threading.Thread(target=response_consumer.listen_for_response, daemon=True)
    logger.info("Start APP ...")
    consumer_thread.start()
    logger.info("Create User Consumer start ...")
    response_thread.start()
    logger.info("Response Consumer start ...")
    app.run(host=FLASK_HOST, port=FLASK_PORT, debug=True, use_reloader=False)

if __name__ == '__main__':
    run_multi_thread()

kafka_create_user.py

python 复制代码 
"""
 @file: kafka_create_user.py
 @Time    : 2024/3/30
 @Author  : Peinuan qin
 """
import json
import os
from queue import Queue
import threading

# 初始化全局消息队列
from confluent_kafka import Consumer, KafkaError
from kafka import KafkaConsumer, KafkaProducer
from dotenv import load_dotenv
from ext import logger, LOGIN_TOPIC, RESPONSE_TOPIC, producer



def kafka_consumer_task():
	"""
    这里定义了 LOGIN TOPIC 的 consumer 的行为；也就是对 user_id 传过来的 RAW DATA 如何处理
    :return: 
    """
    
    # Kafka配置
    config = {
        'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
        'group.id': 'user-login-group',
        'auto.offset.reset': 'earliest'
    }
    consumer = Consumer(**config)
    consumer.subscribe([LOGIN_TOPIC])

    # 读取数据
    try:
        while True:
            msg = consumer.poll(timeout=1.0)  # 1秒超时
            if msg is None:
                continue
            if msg.error():
                if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
                    # End of partition event
                    continue
                else:
                    print(msg.error())
                    break

            if msg:
                data = json.loads(msg.value().decode("utf-8"))
                key = msg.key().decode("utf-8")
                print("key:", key)

				"""
				为了观察，我们将 user 传过来的数据保存到本地
				"""
                with open(f"{key}.json", 'w') as f:
                    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
                    logger.info(f"successfully saved the {key}.json")

                """
                完成任务后，通过 RESPONSE TOPIC 的 producer 生成 response，并发送给 RESPONSE TOPIC 等待对应的 consumer 来取，并且返回给前端
                """
                producer.produce(RESPONSE_TOPIC, key=msg.key(), value=json.dumps({"msg": f"successfully create user {key}"}).encode("utf-8"))
                producer.flush()
                logger.info("send processed data to response consumer")


    except KeyboardInterrupt:
        pass
    finally:
        # 清理操作
        consumer.close()
        producer.flush()
        producer.close()

强调一下：

  • 如果你也是基于 Flask 框架，虽然这里的 debug=True 可以保证每次更改代码后对代码进行重载，方便你进行调试。但是关于内存中的一些变量会消失，所以保证我上面的代码能够顺利运行，我设置了 use_reloader=False 否则 response_consumer.users_streams 总是为空，因为重载变量会造成混淆，引发未知的程序错误。
  • app.py 中的 stream 是以 SSE 的方式让服务器可以主动通知 user，本质是 user 向服务器建立长连接，然后 kafka 完成任务后通过这个端口将信息发送给 user

运行方式

本地安装 kafka

  • 不知道如何安装请 参考

运行 app.py

  • 直接用 pycharm 运行就可以

使用 postman 测试

建立 http 长连接，等待后端处理结果

  • + 新建窗口
  • 建立 http 连接，针对 stream 端口，并且是 GET 方法（注意选中 http 协议哦，通过左上角的符号，不要选择其他协议）
  • 同时在 Params 下面的 key 和 value 输入你 user_id 的信息（要和下面的 /login 的一致）
  • 然后点击 send
  • 长连接就会成功建立了

发送 RAW DATA

  • 打开另一个新的窗口
  • 输入你本地运行的地址和端口，并且选择 post 方法
  • 选择 body 和 raw 选择 json 的格式并在文本框中键入 json 数据
  • 发送
  • 就会收到 阶段性的服务器回复 ，这代表后端已经通过 kafka 来异步处理数据
  • 这个时候，很快你应该可以看到在长连接的那个 postman 窗口里面出现 {"msg": "successfully create user peinuan"}；并且每次你在 /login send 一次，这里就会成功获得一次结果（前端获得成功的信息）
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