【kafka】简单运用go语言操作kafka实现生产者和消费者功能的包,confluent-kafka-go和sarama

confluent-kafka-go和sarama对比

特性 confluent-kafka-go sarama
底层实现 基于 librdkafka C 库 完全用 Go 实现
性能 高吞吐量、低延迟 吞吐量较低,适合常规应用
安装依赖 需要 C 编译器和 librdkafka 无需外部依赖,纯 Go 实现
功能 支持 Kafka 所有功能,包括事务 支持 Kafka 核心功能,事务支持较弱
使用难度 配置复杂,需理解底层 C 库 使用简便,快速上手
社区支持 由 Confluent 官方支持 社区驱动,文档丰富
错误处理和日志 错误处理较为复杂,日志记录较为详细 错误处理简单,日志记录清晰
适用场景 高性能要求、高吞吐量的生产环境 一般的生产和消费场景,快速开发

基础使用案例

  1. 使用 confluent-kafka-go 发送消息
    使用 confluent-kafka-go 库向 Kafka 发送消息。
go 复制代码
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {
	config := &kafka.ConfigMap{
		"bootstrap.servers": "localhost:9092", // Kafka服务器地址
	}

	producer, err := kafka.NewProducer(config)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer producer.Close()

	message := &kafka.Message{
		TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},
		Value:          []byte("Hello Kafka from Go!"),
	}

	err = producer.Produce(message, nil)
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to produce message:", err)
	} else {
		fmt.Println("Message sent successfully!")
	}

	producer.Flush(15 * 1000)
}
  1. 使用 confluent-kafka-go 消费消息
    使用 confluent-kafka-go 库从 Kafka 中消费消息。
go 复制代码
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {
	config := &kafka.ConfigMap{
		"bootstrap.servers": "localhost:9092", // Kafka服务器地址
		"group.id":          "test-group",     // 消费者组ID
		"auto.offset.reset": "earliest",        // 自动从最早的消息开始消费
	}

	consumer, err := kafka.NewConsumer(config)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer consumer.Close()

	err = consumer.Subscribe("test_topic", nil)
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to subscribe:", err)
	}

	for {
		msg, err := consumer.ReadMessage(-1)
		if err == nil {
			fmt.Printf("Consumed message: %s\n", string(msg.Value))
		} else {
			fmt.Printf("Error while consuming: %v\n", err)
		}
	}
}
  1. 使用 sarama 发送消息
    使用 sarama 库向 Kafka 发送消息。
go 复制代码
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.Return.Successes = true

	producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to create producer:", err)
	}
	defer producer.Close()

	message := &sarama.ProducerMessage{
		Topic: "test_topic",
		Value: sarama.StringEncoder("Hello Kafka from Go (Sarama)!"),
	}

	partition, offset, err := producer.SendMessage(message)
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to send message:", err)
	}

	fmt.Printf("Message sent to partition %d with offset %d\n", partition, offset)
}
  1. 使用 sarama 消费消息
    使用 sarama 库从 Kafka 中消费消息。
go 复制代码
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Consumer.Return.Errors = true

	consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config)
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to create consumer:", err)
	}
	defer consumer.Close()

	partitions, err := consumer.Partitions("test_topic")
	if err != nil {
		log.Fatal("Failed to get partitions:", err)
	}

	for _, partition := range partitions {
		pc, err := consumer.ConsumePartition("test_topic", partition, sarama.OffsetNewest)
		if err != nil {
			log.Fatal("Failed to start consumer for partition:", err)
		}
		defer pc.Close()

		for msg := range pc.Messages() {
			fmt.Printf("Consumed message: %s\n", string(msg.Value))
		}
	}
}

性能案例对比

  1. 性能
    confluent-kafka-go:
    由于底层使用了 librdkafka,confluent-kafka-go 通常在吞吐量、延迟和连接管理方面表现得更加优越。
    适合用于高吞吐量、低延迟的生产环境。
go 复制代码
// 高吞吐量性能优化示例:
package main

import (
	"fmt"
	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {
	config := &kafka.ConfigMap{
		"bootstrap.servers": "localhost:9092",
	}

	producer, _ := kafka.NewProducer(config)
	defer producer.Close()

	for i := 0; i < 10000; i++ {
		producer.Produce(&kafka.Message{
			TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},
			Value:          []byte(fmt.Sprintf("Message %d", i)),
		}, nil)
	}

	producer.Flush(15 * 1000)
}

sarama:

虽然 sarama 的性能不及 confluent-kafka-go,但它对于大多数常规用途仍然足够快,特别是在吞吐量要求不是特别高的场景中。

go 复制代码
// sarama 吞吐量示例:
package main

import (
	"fmt"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.Return.Successes = true

	producer, _ := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
	defer producer.Close()

	for i := 0; i < 10000; i++ {
		producer.SendMessage(&sarama.ProducerMessage{
			Topic: "test_topic",
			Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("Message %d", i)),
		})
	}
}
  1. 功能
    confluent-kafka-go:
    提供了丰富的功能,支持 Kafka 的所有核心功能,如生产者、消费者、消费者组管理、消息传递、事务支持、数据压缩等。
    支持 Kafka 的最新特性,如消息事务、压缩、性能调优等。
    由于是 librdkafka 的封装,confluent-kafka-go 与 Kafka 的版本兼容性更好,能够快速支持 Kafka 的新功能。
go 复制代码
// 使用事务的生产者示例:
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {
	config := &kafka.ConfigMap{
		"bootstrap.servers": "localhost:9092",
		"acks":               "all",
	}

	producer, _ := kafka.NewProducer(config)
	defer producer.Close()

	// 开启事务
	producer.BeginTransaction()

	producer.Produce(&kafka.Message{
		TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},
		Value:          []byte("Transactional Message"),
	}, nil)

	// 提交事务
	producer.CommitTransaction()
}

sarama:

提供了 Kafka 的核心功能,但可能在一些高级特性上不如 confluent-kafka-go 丰富。例如,sarama 对事务支持相对较弱,尽管在常规的生产/消费场景中功能足够。

支持 Kafka 的基本功能,如生产者、消费者组、消息传递等,但对一些高级功能(如流控、集群管理等)的支持可能稍有不足。

go 复制代码
// sarama 事务支持相对较弱,但基本生产和消费功能已足够:
package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/Shopify/sarama"
)

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.Return.Successes = true

	producer, _ := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
	defer producer.Close()

	// 模拟事务:sarama 本身不直接支持事务,通常通过事务标记和重试来实现
	message := &sarama.ProducerMessage{
		Topic: "test_topic",
		Value: sarama.StringEncoder("Transactional Message"),
	}

	partition, offset, _ := producer.SendMessage(message)
	fmt.Printf("Message sent to partition %d with offset %d\n", partition, offset)
}
  1. 总结:
    如果你需要高性能和 Kafka 高级特性,选择 confluent-kafka-go。
    如果你追求易用性和快速开发,或者不希望依赖 C 库,选择 sarama。
  • 选择 confluent-kafka-go:适用于高性能、高吞吐量的场景。

  • 选择 sarama:适用于不需要复杂配置和高级特性的场景。

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