Golang 操作Kafka

本文介绍了如何使用Golang操作Kafka,包括创建生产者发送消息,实现异步发送,设置消费者消费消息,并探讨了消费者组以及自定义分区器的应用。

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1. 生产者生产消息

func main() {
	config := sarama.NewConfig()
	config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll          // 发送完数据需要leader和follow都确认
	config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出⼀个partition
	config.Producer.Return.Successes = true                   // 成功交付的消息将在success channel返回
  // sasl认证
	config.Net.SASL.Enable = true
	config.Net.SASL.User = "admin"
	config.Net.SASL.Password = "admin"
	// 连接kafka
	client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"192.168.67.128:9092", "192.168.67.129:9092", "192.168.67.130:9092"}, config)
	if err != nil {
		fmt.Println("producer close, err:", err)
		return
	}

	defer client.Close()
	// 构造⼀个消息
	msg := &sarama.ProducerMessage{}
	msg.Topic = "ffcs"
	msg.Value = sarama.StringEncoder("hello kafka")
	// 发送消息
	pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
	if err != nil {
		fmt.Println("send message failed,", err)
		return
	}
	fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offse
<think>嗯,用户想了解如何在Go语言中调用Kafka。首先,我需要回忆一下Golang中常用的Kafka客户端库。我记得有几个比较流行的,比如Sarama和confluent-kafka-go。Sarama是纯Go实现的,而confluent-kafka-go是基于librdkafka的C库,可能性能更好但需要依赖C库。用户可能对这两个库的区别不太清楚,所以可能需要简单介绍一下两者的优缺点,方便他们选择。 接下来,用户可能需要一个基本的示例,展示如何生产消息和消费消息。Sarama的例子应该包括创建生产者、发送消息、处理成功或错误的部分。消费者部分可能需要展示如何连接到集群、订阅主题、循环接收消息。同时,需要注意消费者组的设置,因为在实际应用中通常会用到消费者组来实现负载均衡。 另外,用户可能关心配置参数,比如Broker地址、Topic名称、如何设置ACK机制(比如是否需要等待所有副本确认)。生产环境中的一些最佳实践,比如错误处理、重试机制、连接池的管理,可能也需要提及。比如,Sarama的异步生产者可能会有不同的配置,需要根据吞吐量和可靠性需求调整。 还有,是否需要提到Kafka的版本兼容性?不同的Kafka版本可能需要不同的客户端配置,或者某些功能是否可用。比如,在使用Sarama的时候,需要确保客户端版本和服务器版本兼容,否则可能会遇到协议错误。 然后,用户可能对如何管理消费者位移有疑问,比如手动提交还是自动提交。在示例中,可能默认是自动提交,但实际应用中可能需要手动管理以确保消息不被丢失。比如在处理完消息后再提交offset,避免消息处理失败但offset已经提交的情况。 另外,可能需要注意上下文管理和优雅关闭,比如在消费者循环中监听退出信号,确保资源正确释放。还有错误处理,比如网络中断后的重连机制,或者如何处理消费过程中的错误。 最后,是否需要推荐一些更高级的库或框架,比如Shopify的sarama库是否有其他封装好的工具,或者是否有基于Sarama的更高层次的抽象,以便简化开发。例如,可以使用一些框架来简化消费者和生产者的创建和管理。 总结下来,回答的结构应该是先介绍库的选择,然后分别给出生产者和消费者的代码示例,说明关键步骤,接着讨论一些注意事项和最佳实践,比如配置、错误处理、位移管理等。可能还需要提到相关的文档和资源链接,方便用户进一步学习。</think>在 Go 语言中调用 Kafka 通常使用第三方库实现,常用的库是 **Sarama**(纯 Go 实现)和 **confluent-kafka-go**(基于 C 库的封装)。以下是使用 Sarama 的基本示例和关键步骤: --- ### 一、安装 Sarama ```bash go get github.com/IBM/sarama ``` --- ### 二、生产者示例(发送消息) ```go package main import ( "fmt" "log" "github.com/IBM/sarama" ) func main() { // 配置生产者 config := sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes = true // 确保消息发送成功 // 创建生产者 producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config) if err != nil { log.Fatalf("Failed to create producer: %v", err) } defer producer.Close() // 构造消息 msg := &sarama.ProducerMessage{ Topic: "test-topic", Key: sarama.StringEncoder("key1"), Value: sarama.StringEncoder("Hello Kafka"), } // 发送消息 partition, offset, err := producer.SendMessage(msg) if err != nil { log.Fatalf("Failed to send message: %v", err) } fmt.Printf("Sent message to partition %d, offset %d\n", partition, offset) } ``` --- ### 三、消费者示例(消费消息) ```go package main import ( "fmt" "log" "os" "os/signal" "github.com/IBM/sarama" ) func main() { // 配置消费者 config := sarama.NewConfig() config.Consumer.Return.Errors = true // 创建消费者 consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config) if err != nil { log.Fatalf("Failed to create consumer: %v", err) } defer consumer.Close() // 订阅主题 partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("test-topic", 0, sarama.OffsetNewest) if err != nil { log.Fatalf("Failed to consume partition: %v", err) } defer partitionConsumer.Close() // 监听信号以优雅退出 signals := make(chan os.Signal, 1) signal.Notify(signals, os.Interrupt) // 循环消费消息 ConsumerLoop: for { select { case msg := <-partitionConsumer.Messages(): fmt.Printf("Received message: Key=%s, Value=%s\n", string(msg.Key), string(msg.Value)) case err := <-partitionConsumer.Errors(): log.Printf("Consumer error: %v\n", err) case <-signals: break ConsumerLoop } } } ``` --- ### 四、关键注意事项 1. **配置参数** - `Return.Successes`(生产者):需设置为 `true` 以确保消息发送成功。 - `Consumer.Offsets.Initial`(消费者):可设为 `sarama.OffsetOldest`(从头消费)或 `sarama.OffsetNewest`(从最新消息开始)。 2. **消费者组** 如需使用消费者组实现负载均衡,可使用 `sarama.NewConsumerGroup`,并实现 `sarama.ConsumerGroupHandler` 接口。 3. **异步生产者** 对高性能场景,使用 `sarama.NewAsyncProducer` 并监听 `Successes` 和 `Errors` 通道。 4. **错误处理** - 生产者需处理 `Errors` 通道。 - 消费者需处理分区再平衡(如服务重启时)。 5. **依赖问题** - 若选择 `confluent-kafka-go`,需安装 `librdkafka`(C 库),适合高吞吐场景。 --- ### 五、推荐实践 - **连接池管理**:复用生产者和消费者实例,避免频繁创建/销毁。 - **消息序列化**:使用 JSON、Protobuf 等格式序列化消息体。 - **监控指标**:集成 Prometheus 等工具监控 Kafka 客户端性能。 --- ### 六、官方资源 - [Sarama GitHub](https://github.com/IBM/sarama) - [confluent-kafka-go 文档](https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-go) 通过上述步骤,你可以快速实现 Go 与 Kafka 的集成。根据业务需求选择合适的库和配置参数即可。
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