python---kafka常规使用

安装依赖

在开始之前,需要安装 kafka-python 库。可以通过以下命令安装:

bash 复制代码
pip install kafka-python

创建生产者

生产者负责将消息发送到 Kafka 主题。以下是一个简单的生产者示例:

python 复制代码
from kafka import KafkaProducer
import json
import time

# 配置 Kafka 服务器地址和序列化方式
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers='****:9092',  # Kafka Broker 地址
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8'),  # JSON 序列化
    acks='all',  # 确保消息被所有副本确认
    retries=3  # 失败重试次数
)

# 发送单条消息
producer.send(
    'testTopic',  # 目标主题
    value={'message': 'Hello Kafka', 'timestamp': int(time.time())}
)

# 批量发送消息(示例发送10条)
messages = [{'id': i, 'data': f'Message {i}'} for i in range(10)]
for msg in messages:
    producer.send('testTopic', value=msg)
    time.sleep(0.1)  # 控制发送频率防止阻塞

# 确保所有消息发送完成并关闭连接
producer.flush(timeout=10)
producer.close()

创建消费者

消费者负责从 Kafka 主题中读取消息。以下是一个简单的消费者示例:

python 复制代码
from kafka import KafkaConsumer
import json

# 配置消费者组和反序列化方式
consumer = KafkaConsumer(
    'testTopic',  # 订阅主题
    bootstrap_servers='****:9092',
    group_id='my_consumer_group',  # 消费者组(同一组共享消息)
    auto_offset_reset='earliest',  # 从最早未消费的消息开始读取
    value_deserializer=lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))  # JSON 反序列化
)

# 持续消费消息
try:
    for message in consumer:
        print(f"""
            收到消息:
            主题: {message.topic}
            分区: {message.partition}
            偏移量: {message.offset}
            内容: {message.value}
        """)
except KeyboardInterrupt:
    print("用户中断操作")
finally:
    consumer.close()  # 关闭消费者连接

Kafka 服务器

运行 Kafka 服务器,快速启动 Kafka 和 Zookeeper:

bash 复制代码
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

创建指定topic的kafka的分区

python 复制代码
./kafka-topics.sh --alter --topic testTopic --partitions 2 --bootstrap-server localhost:9092

查询指定topic的kafka分区

python 复制代码
./kafka-topics.sh --bootstrap-server localhost:9092 --describe --topic testTopic

通过以上步骤,可以快速构建一个基于 Kafka 的消息队列系统,并在 Python 中实现消息的生产和消费。

注意:

1、kafka广播模式:

不同的分组(group_id参数不同)收到的数据是一致的,类似于广播模式

2、kafka路由模式:

同一分组(group_id参数相同)对同一批数据进行处理,如果kafka服务器的分区数量大于该分组内的消费者数量,则每个消费者可以分到一些分区,每个消费者去处理自己对应分区里面的数据,类似于路由模式下的多消费者情形,如果消费者数量大于分区数,则多出来的消费者是被闲置的

相关推荐
yixun_gdas12 分钟前
政企网站错敏巡查:错敏都藏在哪些位置?
开发语言·前端·javascript·内容运营
小羊没烦恼!15 分钟前
.NET 11 Runtime Async 详解
java·运维·开发语言·javascript·python
Дерек的学习记录16 分钟前
Unreal Engine 5:开关门实现和流程控制
开发语言·学习·ue5
染指111043 分钟前
152.Agent-LangGraph-Command的参数
人工智能·python·langchain·agents
第404号工位1 小时前
“已彻底删除”的照片与文件到底去哪了?我用底层扇区扫描,扒出手机和电脑的幽灵数据
linux·python·架构
智购科技自动售卖机厂家1 小时前
双摄像头方案F1-score只有0.85,排查发现是上下视角的融合逻辑写反了~YH
python·单片机·嵌入式硬件·算法·eclipse
田里的水稻1 小时前
FA_CNN卷积神经网络二---PyTorch
人工智能·pytorch·python·深度学习·cnn
code2cat1 小时前
Java高级篇之Socket:从建立连接到完整收发一条消息
java·开发语言
小肝一下1 小时前
1.大模型介绍
python·langchain·大模型·ollama·langgrap
xiangjiaodalishi1 小时前
从 0 到 1 搭建 AI 友好的网站结构:信息架构与 GEO 的交叉地带
人工智能·python