kafka生产者消费者demo

一、kafka简介

kafka特性：

(1) 通过磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能.

(2) 高吞吐量 ：即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息.

(3) 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息.

(4) 支持Hadoop并行数据加载.

术语：

Broker: Kafka集群包含一个或多个服务器，这种服务器被称为broker

Topic: 每条发布到Kafka集群的消息都有一个类别，这个类别被称为Topic。（物理上不同Topic的消息分开存储，逻辑上一个Topic的消息虽然保存于一个或多个broker上但用户只需指定消息的Topic即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处）

Partition: Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition.

Producer: 负责发布消息到Kafka broker

Consumer: 消息消费者，向Kafka broker读取消息的客户端。

Consumer Group: 每个Consumer属于一个特定的Consumer Group（可为每个Consumer指定group name，若不指定group name则属于默认的group）

二、安装

在pypi.python.org有很多关于操作kafka的组件，我们选择weight最高的kafka 1.3.5

有internet网的情况下执行如下命令安装:

pip install kafka
easy_install kafka      

三、按照官网的样例，生产者消费者用例

1、生产者:

from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092']) #此处ip可以是多个['0.0.0.1:9092','0.0.0.2:9092','0.0.0.3:9092' ]

for i in range(3):
    msg = "msg%d" % i
    producer.send('test', msg)
    producer.close()      

2、消费者(简单demo):

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xx:9092'])
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
    message.offset, message.key,
    message.value))      

启动后生产者、消费者可以正常消费。

3、消费者(消费群组)

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
group_id='my-group',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xx:9092'])
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
    message.offset, message.key,
    message.value))      

启动多个消费者，只有其中可以可以消费到，满足要求，消费组可以横向扩展提高处理能力

4、消费者(读取目前最早可读的消息)

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('test',
auto_offset_reset='earliest',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
    message.offset, message.key,
    message.value))
auto_offset_reset:重置偏移量，earliest移到最早的可用消息，latest最新的消息，默认为latest
源码定义:{'smallest': 'earliest', 'largest': 'latest'}      

5、消费者(手动设置偏移量)

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer('test',
bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])

print consumer.partitions_for_topic("test") #获取test主题的分区信息
print consumer.topics() #获取主题列表
print consumer.subscription() #获取当前消费者订阅的主题
print consumer.assignment() #获取当前消费者topic、分区信息
print consumer.beginning_offsets(consumer.assignment()) #获取当前消费者可消费的偏移量
consumer.seek(TopicPartition(topic=u'test', partition=0), 5) #重置偏移量，从第5个偏移量消费
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
    message.offset, message.key,
    message.value))      

6、消费者(订阅多个主题)

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0')) #订阅要消费的主题
print consumer.topics()
print consumer.position(TopicPartition(topic=u'test', partition=0)) #获取当前主题的最新偏移量
for message in consumer:
    print ("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
    message.offset, message.key,
    message.value))      

7、消费者(手动拉取消息)

from kafka import KafkaConsumer
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test','test0'))
while True:
    msg = consumer.poll(timeout_ms=5) #从kafka获取消息
    print msg
    time.sleep(1)      

from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
import time

consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=['xxx.xx.xx.xxx:9092'])
consumer.subscribe(topics=('test'))
consumer.topics()
consumer.pause(TopicPartition(topic=u'test', partition=0))
num = 0
while True:
    print num
    print consumer.paused() #获取当前挂起的消费者
    msg = consumer.poll(timeout_ms=5)
    print msg
    time.sleep(2)
    num = num + 1
    if num == 10:
        print "resume..."
        consumer.resume(TopicPartition(topic=u'test', partition=0))
        print "resume......"
pause执行后，consumer不能读取，直到调用resume后恢复。