.NET Core 下使用 Kafka

.NET Core + Kafka 开发指南 不同于基于队列和交换器的RabbitMQ,Kafka的存储层是使用分区事务日志来实现的。Kafka中的数据被组织成主题(Topics),这些是生产者发送数据和消费者读取数据的逻辑通道。一个Kafka集群是一个由多个Kafka代理组成的分布式系统,它们协同工作以处理实时流数据的存储和处理。从下面3张架构图中可以看出Kafka Server 实际扮演的是Broker的角色, 一个Kafka Cluster由多个Broker组成, 或者可以说是多个Topic组成。Broker是构成Kafka集群的服务器。 阅读详情

安装

CentOS 安装 kafka

下载并解压

# 下载,并解压
$ wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.1/kafka_2.12-2.1.1.tgz
$ tar -zxvf  kafka_2.12-2.1.1.tgz
$ mv kafka_2.12-2.1.1.tgz /data/kafka

# 下载 zookeeper,解压
$ wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.8/apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.8-bin.tar.gz
$ mv apache-zookeeper-3.5.8-bin /data/zookeeper
复制代码

启动 ZooKeeper

# 复制配置模版
$ cd /data/kafka/conf
$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

# 看看配置需不需要改
$ vim zoo.cfg

# 命令
$ ./bin/zkServer.sh start    # 启动
$ ./bin/zkServer.sh status   # 状态
$ ./bin/zkServer.sh stop     # 停止
$ ./bin/zkServer.sh restart  # 重启

# 使用客户端测试
$ ./bin/zkCli.sh -server localhost:2181
$ quit
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启动 Kafka

# 备份配置
$ cd /data/kafka
$ cp config/server.properties config/server.properties_copy

# 修改配置
$ vim /data/kafka/config/server.properties

# 集群配置下,每个 broker 的 id 是必须不同的
# broker.id=0

# 监听地址设置(内网)
# listeners=PLAINTEXT://ip:9092

# 对外提供服务的IP、端口
# advertised.listeners=PLAINTEXT://106.75.84.97:9092

# 修改每个topic的默认分区参数num.partitions,默认是1,具体合适的取值需要根据服务器配置进程确定,UCloud.ukafka = 3
# num.partitions=3

# zookeeper 配置
# zookeeper.connect=localhost:2181

# 通过配置启动 kafka
$  ./bin/kafka-server-start.sh  config/server.properties&

# 状态查看
$ ps -ef|grep kafka
$ jps
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docker下安装Kafka

docker pull wurstmeister/zookeeper
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper
复制代码
docker pull wurstmeister/kafka
docker run -d --name kafka --publish 9092:9092 --link zookeeper --env KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 --env KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=192.168.1.111 --env KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092 wurstmeister/kafka
复制代码

介绍

  • Broker:消息中间件处理节点,一个Kafka节点就是一个broker,多个broker可以组成一个Kafka集群。
  • Topic:一类消息,例如page view日志、click日志等都可以以topic的形式存在,Kafka集群能够同时负责多个topic的分发。
  • Partition:topic物理上的分组,一个topic可以分为多个partition,每个partition是一个有序的队列。
  • Segment:partition物理上由多个segment组成,下面2.2和2.3有详细说明。
  • offset:每个partition都由一系列有序的、不可变的消息组成,这些消息被连续的追加到partition中。partition中的每个消息都有一个连续的序列号叫做offset,用于partition唯一标识一条消息。

 

 

 

kafka partition 和 consumer 数目关系

  • 如果consumer比partition多是浪费,因为kafka的设计是在一个partition上是不允许并发的,所以consumer数不要大于partition数 。
  • 如果consumer比partition少,一个consumer会对应于多个partitions,这里主要合理分配consumer数和partition数,否则会导致partition里面的数据被取的不均匀 。最好partiton数目是consumer数目的整数倍,所以partition数目很重要,比如取24,就很容易设定consumer数目 。
  • 如果consumer从多个partition读到数据,不保证数据间的顺序性,kafka只保证在一个partition上数据是有序的,但多个partition,根据你读的顺序会有不同
  • 增减consumer,broker,partition会导致rebalance,所以rebalance后consumer对应的partition会发生变化

快速开始

在 .NET Core 项目中安装组件

Install-Package Confluent.Kafka
复制代码

开源地址:github.com/confluentin…

添加IKafkaService服务接口

public interface IKafkaService
{
    /// <summary>
    /// 发送消息至指定主题
    /// </summary>
    /// <typeparam name="TMessage"></typeparam>
    /// <param name="topicName"></param>
    /// <param name="message"></param>
    /// <returns></returns>
    Task PublishAsync<TMessage>(string topicName, TMessage message) where TMessage : class;

    /// <summary>
    /// 从指定主题订阅消息
    /// </summary>
    /// <typeparam name="TMessage"></typeparam>
    /// <param name="topics"></param>
    /// <param name="messageFunc"></param>
    /// <param name="cancellationToken"></param>
    /// <returns></returns>
    Task SubscribeAsync<TMessage>(IEnumerable<string> topics, Action<TMessage> messageFunc, CancellationToken cancellationToken) where TMessage : class;
}
复制代码

实现IKafkaService

public class KafkaService : IKafkaService
{
    public async Task PublishAsync<TMessage>(string topicName, TMessage message) where TMessage : class
    {
        var config = new ProducerConfig
        {
            BootstrapServers = "127.0.0.1:9092"
        };
        using var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config).Build();
        await producer.ProduceAsync(topicName, new Message<string, string>
        {
            Key = Guid.NewGuid().ToString(),
            Value = message.SerializeToJson()
        });
    }

    public async Task SubscribeAsync<TMessage>(IEnumerable<string> topics, Action<TMessage> messageFunc, CancellationToken cancellationToken) where TMessage : class
    {
        var config = new ConsumerConfig
        {
            BootstrapServers = "127.0.0.1:9092",
            GroupId = "crow-consumer",
            EnableAutoCommit = false,
            StatisticsIntervalMs = 5000,
            SessionTimeoutMs = 6000,
            AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest,
            EnablePartitionEof = true
        };
        //const int commitPeriod = 5;
        using var consumer = new ConsumerBuilder<Ignore, string>(config)
                             .SetErrorHandler((_, e) =>
                             {
                                 Console.WriteLine($"Error: {e.Reason}");
                             })
                             .SetStatisticsHandler((_, json) =>
                             {
                                 Console.WriteLine($" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} > 消息监听中..");
                             })
                             .SetPartitionsAssignedHandler((c, partitions) =>
                             {
                                 string partitionsStr = string.Join(", ", partitions);
                                 Console.WriteLine($" - 分配的 kafka 分区: {partitionsStr}");
                             })
                             .SetPartitionsRevokedHandler((c, partitions) =>
                             {
                                 string partitionsStr = string.Join(", ", partitions);
                                 Console.WriteLine($" - 回收了 kafka 的分区: {partitionsStr}");
                             })
                             .Build();
        consumer.Subscribe(topics);
        try
        {
            while (true)
            {
                try
                {
                    var consumeResult = consumer.Consume(cancellationToken);
                    Console.WriteLine($"Consumed message '{consumeResult.Message?.Value}' at: '{consumeResult?.TopicPartitionOffset}'.");
                    if (consumeResult.IsPartitionEOF)
                    {
                        Console.WriteLine($" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} 已经到底了:{consumeResult.Topic}, partition {consumeResult.Partition}, offset {consumeResult.Offset}.");
                        continue;
                    }
                    TMessage messageResult = null;
                    try
                    {
                        messageResult = JsonConvert.DeserializeObject<TMessage>(consumeResult.Message.Value);
                    }
                    catch (Exception ex)
                    {
                        var errorMessage = $" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss}【Exception 消息反序列化失败,Value:{consumeResult.Message.Value}】 :{ex.StackTrace?.ToString()}";
                        Console.WriteLine(errorMessage);
                        messageResult = null;
                    }
                    if (messageResult != null/* && consumeResult.Offset % commitPeriod == 0*/)
                    {
                        messageFunc(messageResult);
                        try
                        {
                            consumer.Commit(consumeResult);
                        }
                        catch (KafkaException e)
                        {
                            Console.WriteLine(e.Message);
                        }
                    }
                }
                catch (ConsumeException e)
                {
                    Console.WriteLine($"Consume error: {e.Error.Reason}");
                }
            }
        }
        catch (OperationCanceledException)
        {
            Console.WriteLine("Closing consumer.");
            consumer.Close();
        }
        await Task.CompletedTask;
    }
}
复制代码

注入IKafkaService,在需要使用的地方直接调用即可。

public class MessageService : IMessageService, ITransientDependency
{
    private readonly IKafkaService _kafkaService;
    public MessageService(IKafkaService kafkaService)
    {
        _kafkaService = kafkaService;
    }

    public async Task RequestTraceAdded(XxxEventData eventData)
    {
        await _kafkaService.PublishAsync(eventData.TopicName, eventData);
    }
}
复制代码

以上相当于一个生产者,当我们消息队列发出后,还需一个消费者进行消费,所以可以使用一个控制台项目接收消息来处理业务。

var cts = new CancellationTokenSource();
Console.CancelKeyPress += (_, e) =>
{
    e.Cancel = true;
    cts.Cancel();
};

await kafkaService.SubscribeAsync<XxxEventData>(topics, async (eventData) =>
{
    // Your logic

    Console.WriteLine($" - {eventData.EventTime:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} 【{eventData.TopicName}】- > 已处理");
}, cts.Token);
复制代码

在IKafkaService中已经写了订阅消息的接口,这里也是注入后直接使用即可。

生产者消费者示例

生产者

static async Task Main(string[] args)
{
    if (args.Length != 2)
    {
        Console.WriteLine("Usage: .. brokerList topicName");
        // 127.0.0.1:9092 helloTopic
        return;
    }

    var brokerList = args.First();
    var topicName = args.Last();

    var config = new ProducerConfig { BootstrapServers = brokerList };

    using var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config).Build();

    Console.WriteLine("\n-----------------------------------------------------------------------");
    Console.WriteLine($"Producer {producer.Name} producing on topic {topicName}.");
    Console.WriteLine("-----------------------------------------------------------------------");
    Console.WriteLine("To create a kafka message with UTF-8 encoded key and value:");
    Console.WriteLine("> key value<Enter>");
    Console.WriteLine("To create a kafka message with a null key and UTF-8 encoded value:");
    Console.WriteLine("> value<enter>");
    Console.WriteLine("Ctrl-C to quit.\n");

    var cancelled = false;

    Console.CancelKeyPress += (_, e) =>
    {
        e.Cancel = true;
        cancelled = true;
    };

    while (!cancelled)
    {
        Console.Write("> ");

        var text = string.Empty;

        try
        {
            text = Console.ReadLine();
        }
        catch (IOException)
        {
            break;
        }

        if (string.IsNullOrWhiteSpace(text))
        {
            break;
        }

        var key = string.Empty;
        var val = text;

        var index = text.IndexOf(" ");
        if (index != -1)
        {
            key = text.Substring(0, index);
            val = text.Substring(index + 1);
        }

        try
        {
            var deliveryResult = await producer.ProduceAsync(topicName, new Message<string, string>
            {
                Key = key,
                Value = val
            });

            Console.WriteLine($"delivered to: {deliveryResult.TopicPartitionOffset}");
        }
        catch (ProduceException<string, string> e)
        {
            Console.WriteLine($"failed to deliver message: {e.Message} [{e.Error.Code}]");
        }
    }
}
复制代码

消费者

static void Main(string[] args)
{
    if (args.Length != 2)
    {
        Console.WriteLine("Usage: .. brokerList topicName");
        // 127.0.0.1:9092 helloTopic
        return;
    }

    var brokerList = args.First();
    var topicName = args.Last();

    Console.WriteLine($"Started consumer, Ctrl-C to stop consuming");

    var cts = new CancellationTokenSource();
    Console.CancelKeyPress += (_, e) =>
    {
        e.Cancel = true;
        cts.Cancel();
    };

    var config = new ConsumerConfig
    {
        BootstrapServers = brokerList,
        GroupId = "consumer",
        EnableAutoCommit = false,
        StatisticsIntervalMs = 5000,
        SessionTimeoutMs = 6000,
        AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest,
        EnablePartitionEof = true
    };

    const int commitPeriod = 5;

    using var consumer = new ConsumerBuilder<Ignore, string>(config)
                         .SetErrorHandler((_, e) =>
                         {
                             Console.WriteLine($"Error: {e.Reason}");
                         })
                         .SetStatisticsHandler((_, json) =>
                         {
                             Console.WriteLine($" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} > monitoring..");
                             //Console.WriteLine($"Statistics: {json}");
                         })
                         .SetPartitionsAssignedHandler((c, partitions) =>
                         {
                             Console.WriteLine($"Assigned partitions: [{string.Join(", ", partitions)}]");
                         })
                         .SetPartitionsRevokedHandler((c, partitions) =>
                         {
                             Console.WriteLine($"Revoking assignment: [{string.Join(", ", partitions)}]");
                         })
                         .Build();
    consumer.Subscribe(topicName);

    try
    {
        while (true)
        {
            try
            {
                var consumeResult = consumer.Consume(cts.Token);

                if (consumeResult.IsPartitionEOF)
                {
                    Console.WriteLine($"Reached end of topic {consumeResult.Topic}, partition {consumeResult.Partition}, offset {consumeResult.Offset}.");

                    continue;
                }

                Console.WriteLine($"Received message at {consumeResult.TopicPartitionOffset}: {consumeResult.Message.Value}");

                if (consumeResult.Offset % commitPeriod == 0)
                {
                    try
                    {
                        consumer.Commit(consumeResult);
                    }
                    catch (KafkaException e)
                    {
                        Console.WriteLine($"Commit error: {e.Error.Reason}");
                    }
                }
            }
            catch (ConsumeException e)
            {
                Console.WriteLine($"Consume error: {e.Error.Reason}");
            }
        }
    }
    catch (OperationCanceledException)
    {
        Console.WriteLine("Closing consumer.");
        consumer.Close();
    }
}
复制代码

 

core net 消费kafka_.NET Core下使用Kafka的方法步骤 安装CentOS安装 kafka下载并解压# 下载,并解压$ wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.1/kafka_2.12-2.1.1.tgz$ tar -zxvf kafka_2.12-2.1.1.tgz$ mv kafka_2.12-2.1.1.tgz /data/kafka# 下载 zookeeper,解压$ wget https:/... 阅读详情

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STC8G1K08A的10位PWM避坑指南:为什么你的占空比调节总失效?(附寄存器操作时序图)

本文深入剖析了STC8G1K08A单片机10位PWM功能中占空比调节失效的核心原因,揭示了数据手册未明确指出的寄存器操作时序陷阱。通过对比错误与正确配置的波形,文章指出关键在于更新占空比高2位前需临时关闭PWM输出,并提供了经过验证的安全操作宏与函数库,帮助开发者彻底解决此问题,实现0%-100%的平滑控制。

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core net 消费kafka_Kafka与.net core(三)kafka操作

Kafka与.net core(三)kafka操作发布时间:2019-01-11 07:12,浏览次数:1573, 标签:Kafkanetcore1.Kafka相关知识* Broker:即Kafka的服务器,用户存储消息,Kafa集群中的一台或多台服务器统称为broker。* Message消息:是通信的基本单位,每个 producer 可以向一个 topic(主题)发布一些消息。**Kafka中...

weixin_32998219的博客 625

STM32H7 Flash擦除后数据读取异常的缓存问题解析

本文深入分析了STM32H7系列芯片在Flash擦除后数据读取异常的缓存问题,揭示了由于数据缓存(D-Cache)和指令缓存(I-Cache)导致的数据一致性问题。通过详细的解决方案,包括手动维护缓存一致性和操作期间禁用缓存,帮助开发者有效解决这一常见但棘手的嵌入式开发难题。

weixin_29158413的博客 392

core net 消费kafka_基于NET Core简单操作Kafka

安装windows服务器上安装JDK,kafka以及zookeeper。安装JDKJDK下载路径安装完成后需要添加以下的环境变量(右键点击“我的电脑” -> “高级系统设置” -> “环境变量” ):C:\Program Files\Java\jdk-14\bin(你的安装目录)打开cmd运行 “java -version” 查看当前系统Java的版本,测试是否安装完成。 安装zook...

weixin_39546520的博客 360

基于深度学习YOLOv10的人脸表情识别系统(附完整资源+PySide6界面+训练代码)

本文介绍了如何基于YOLOv10实现一个人脸表情识别系统。我们从数据集准备、模型训练到PySide6界面实现进行了详细的讲解。通过该系统,用户可以实时检测和分类人脸表情,为情感分析、智能交互等应用场景提供支持。

YOLO 1053

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

core net 消费kafka_Kafka在ASP.Net Core上的应用

ASP.Net Core中使用的最多的是Confluent.Kafka这个包,以下用实例展示应用1.下载Nuget包​首先是下载Confluent.Kafka这个包2.创建Producer消息生产者发送者public class KafkaProducer{public static async Task SendAsync(string topic, T value) where T: Kafk...

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怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

kafka使用_.NET Core 下使用 Kafka

安装CentOS 安装 kafkaKafka : http://kafka.apache.org/downloadsZooLeeper : https://zookeeper.apache.org/releases.html下载并解压#下载,并解压$wgethttps://archive.apache.org/dist/kafka/2.1.1/kafka_2.12-2.1.1.tg...

weixin_39639686的博客 188

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

core net 消费kafka_asp .net core发布订阅kafka

Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,有如下特性:通过O的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。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 [2] 的消息。支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。支持Hadoop并行数据加载。Kafka通过官网发布了最新版本2.3.0相关术语介绍BrokerKafka集群...

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java架构师小芷
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