python kafka 多线程消费者&手动提交实例

Python  /  管理员 发布于 7年前   162

官方文档：https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaConsumer.html

import threading import osimport sysfrom kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata from consumers.db_util import *from consumers.json_dispose import *from collections import OrderedDict  threads = []# col_dic, sql_dic = get()  class MyThread(threading.Thread):  def __init__(self, thread_name, topic, partition):    threading.Thread.__init__(self)    self.thread_name = thread_name    # self.keyName = keyName    self.partition = partition    self.topic = topic   def run(self):    print("Starting " + self.name)    Consumer(self.thread_name, self.topic, self.partition)   def stop(self):    sys.exit()  def Consumer(thread_name, topic, partition):  broker_list = '172.16.90.63:6667, 172.16.90.58:6667, 172.16.90.59:6667'  '''  fetch_min_bytes（int） - 服务器为获取请求而返回的最小数据量，否则请等待  fetch_max_wait_ms（int） - 如果没有足够的数据立即满足fetch_min_bytes给出的要求，服务器在回应提取请求之前将阻塞的最大时间量（以毫秒为单位）  fetch_max_bytes（int） - 服务器应为获取请求返回的最大数据量。这不是绝对最大值，如果获取的第一个非空分区中的第一条消息大于此值，  则仍将返回消息以确保消费者可以取得进展。注意：使用者并行执行对多个代理的提取，因此内存使用将取决于包含该主题分区的代理的数量。  支持的Kafka版本> = 0.10.1.0。默认值：52428800（50 MB）。  enable_auto_commit（bool） - 如果为True，则消费者的偏移量将在后台定期提交。默认值：True。  max_poll_records（int） - 单次调用中返回的最大记录数poll()。默认值：500  max_poll_interval_ms（int） - poll()使用使用者组管理时的调用之间的最大延迟 。这为消费者在获取更多记录之前可以闲置的时间量设置了上限。    如果 poll()在此超时到期之前未调用，则认为使用者失败，并且该组将重新平衡以便将分区重新分配给另一个成员。默认300000  '''  consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=broker_list,   group_id="xiaofesi",   client_id=thread_name,   enable_auto_commit=False,   fetch_min_bytes=1024*1024,#1M   # fetch_max_bytes=1024 * 1024 * 1024 * 10,   fetch_max_wait_ms=60000,#30s   request_timeout_ms=305000,   # consumer_timeout_ms=1,   # max_poll_records=5000,   # max_poll_interval_ms=60000 无该参数   )  #查出数据库上次保存的offset，此offset已经是上次消费最后一条的offset的offset+1,也就是这次消费的起始位  dic = get_kafka(topic, partition)  tp = TopicPartition(topic, partition)  print(thread_name, tp, dic['offset'])  #分配该消费者的TopicPartition，也就是topic和partition，根据参数，我是三个消费者，三个线程，每个线程消费者消费一个分区  consumer.assign([tp])  #重置此消费者消费的起始位  consumer.seek(tp, dic['offset'])  print("程序首次运行\t线程:", thread_name, "分区:", partition, "偏移量:", dic['offset'], "\t开始消费...")  num=0 #记录该消费者消费次数  # end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]  # print(end_offset)  while True:    args = OrderedDict()    msg = consumer.poll(timeout_ms=60000)    end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]    print('已保存的偏移量', consumer.committed(tp),'最新偏移量，',end_offset)    if len(msg) > 0:      print("线程:", thread_name, "分区:", partition, "最大偏移量:", end_offset, "有无数据,", len(msg))      lines=0      for data in msg.values():        for line in data:          lines+=1          line = eval(line.value.decode('utf-8'))          '''          do something          '''      # 线程此批次消息条数      print(thread_name,"lines",lines)      #数据保存至数据库      is_succeed = save_to_db(args, thread_name)      if is_succeed:        #更新自己保存在数据库中的各topic, partition的偏移量        is_succeed1 = update_offset(topic, partition, end_offset)        #手动提交偏移量 offsets格式：{TopicPartition:OffsetAndMetadata(offset_num,None)}        consumer.commit(offsets={tp:(OffsetAndMetadata(end_offset,None))})        print(thread_name,"to db suss",num+1)        if is_succeed1 == 0:          #系统退出？这个还没试          os.exit()          '''          sys.exit()  只能退出该线程，也就是说其它两个线程正常运行，主程序不退出          '''      else:        os.exit()    else:      print(thread_name,'没有数据')    num+=1    print(thread_name,"第",num,"次")  if __name__ == '__main__':  try:    t1 = MyThread("Thread-0", "test", 0)    threads.append(t1)    t2 = MyThread("Thread-1", "test", 1)    threads.append(t2)    t3 = MyThread("Thread-2", "test", 2)    threads.append(t3)     for t in threads:      t.start()     for t in threads:      t.join()     print("exit program with 0")  except:    print("Error: failed to run consumer program")

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