Go 如何通过 Kafka 客户端库 生产与消费消息_go kafka 消费

0.前置说明

Go 语言中有一些流行的 Kafka 客户端库。以下是几个常用的库及其优劣与区别：

1. confluent-kafka-go

• 优点：

  • 高性能：基于 librdkafka，性能非常高。
  • 功能全面：支持 Kafka 的所有高级功能，如事务、压缩、认证等。
  • 社区支持：由 Confluent 维护，社区活跃，文档丰富。
  • 稳定性：广泛使用于生产环境，经过大量测试和验证。

• 缺点：

  • 依赖性：依赖于 librdkafka，需要额外安装该库。
  • 复杂性：配置和使用相对复杂，特别是对于新手。

2. sarama

• 优点：

  • 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。
  • 社区活跃：由 Shopify 维护，社区支持良好，文档齐全。
  • 灵活性：提供了丰富的配置选项，适用于各种使用场景。

• 缺点：

  • 性能：相对于 confluent-kafka-go，性能稍逊一筹。
  • 功能：不支持 Kafka 的一些高级功能，如事务。

3. segmentio/kafka-go

• 优点：

  • 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。
  • 简洁易用：API 设计简洁，易于上手。
  • 灵活性：支持多种配置选项，适用于各种使用场景。

• 缺点：

  • 性能：相对于 confluent-kafka-go，性能稍逊一筹。
  • 功能：不支持 Kafka 的一些高级功能，如事务。

4. franz-go

• 优点：

  • 纯 Go 实现：不依赖于任何 C 库，安装和使用非常方便。
  • 高性能：在纯 Go 实现中性能较为优越。
  • 功能全面：支持 Kafka 的大部分功能，包括事务。

• 缺点：

  • 社区支持：相对于 sarama 和 confluent-kafka-go，社区支持稍弱。
  • 文档：文档相对较少，需要更多的社区贡献。

选择建议

• 高性能和高级功能需求：如果你需要高性能和 Kafka 的高级功能（如事务、压缩、认证等），confluent-kafka-go 是一个不错的选择。
• 纯 Go 实现和易用性：如果你更倾向于使用纯 Go 实现的库，并且希望安装和使用更加简便，可以选择 sarama 或 segmentio/kafka-go。
• 平衡性能和功能：如果你希望在纯 Go 实现中获得较好的性能和功能支持，可以考虑 franz-go。

本文我们就以confluent-kafka-go库为例来编写代码。

1.启动 kafka 集群

不知道如何搭建集群请点击这里 ----》Kafka 集群部署（CentOS 单机模拟版）

如果你懒得启动集群，那么直接跳过。

1. 在cluster目录下运行集群启动脚本 cluster.sh;

cd cluster
./cluster.sh
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2. 检查是否启动成功；

ll zookeeper-data/
total 4
drwxr-xr-x 3 root root 4096 May 27 10:20 zookeeper

ll broker-data/
total 12
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 27 10:21 broker-1
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 27 10:21 broker-2
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 27 10:21 broker-3
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2.安装 confluent-kafka-go 库

1. 查看你的go工作目录

echo $GOPATH
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2. 在GOPATH目录下的src目录下新建 produce 项目

mkdir src/produce
cd src/produce
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3. 在你的项目目录中运行 go mod init 命令来初始化一个新的 Go 模块

go mod init produce
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4. 安装 confluent-kafka-go 库

go get github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka
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3.创建生产者

1. 新建文件 producer.go

touch producer.go
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2. 编写代码

package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {

	// 创建生产者实例
	broker := "localhost:9091" // 集群地址
	topic := "test"            // 主题名称

	producer, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": broker}) // 创建生产者实例
	// 检查错误
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to create producer: %s", err)
	}
	defer producer.Close()

	fmt.Printf("Created Producer %v\n", producer)

	// 生产消息
	message := "hello kafka"
	for i := 0; i < 10; i++ {
		producer.Produce(&kafka.Message{
			TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &topic, Partition: kafka.PartitionAny}, // 任题名称
			Value:          []byte(message + fmt.Sprintf("%d", i)),                             // 消息内容
		}, nil)
	}
	if err != nil {
		log.Fatalf("Failed to produce message: %v", err)
	}

	// 等待消息发送完成
	e := <-producer.Events() // 阻塞直到消息发送完成
	switch ev := e.(type) {
	case *kafka.Message:
		if ev.TopicPartition.Error != nil {
			log.Printf("Failed to deliver message: %v", ev.TopicPartition)
		} else {
			fmt.Printf("Delivered message: %s to %v\n", string(ev.Value), ev.TopicPartition)
		}
	}
	// 冲刷缓冲区消息
	producer.Flush(15 * 1000)
}
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代码说明

1. 创建生产者时需要指定集群地址以及主题信息，如果没有该主题则自动创建。
2. 生产者会异步地将消息发送到 Kafka，因此你需要处理交付报告以确保消息成功发送。

我们需要了解一下Go语言和Kafka之间的关系：Go是一种静态类型、编译型的编程语言，由Google开发并开源。它适用于构建高性能服务器端应用程序和网络服务。而Apache Kafka是一个分布式流处理平台，主要面向大规模数据传输和存储。

在这个例子中，我们有一个生产者程序，它使用Kafka的客户端库来连接到Kafka集群，然后通过创建一个生产者实例来开始发送消息。当生产者准备好要发送的消息时，它就会调用Send()方法将其添加到缓冲区中。一旦缓冲区满了或者用户主动触发了Flush()方法，生产者就会把缓冲区里的所有消息一起发送给Kafka集群。

3. 编译运行，生产者发送消息

go build producer.go 
./producer 
Created Producer rdkafka#producer-1
Delivered message: hello kafka0 to test[0]@0
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4. 查看消息

ll cluster/broker-data/broker-1
total 20
-rw-r--r-- 1 root root    0 May 27 10:20 cleaner-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root    4 May 27 11:36 log-start-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root   88 May 27 10:20 meta.properties
-rw-r--r-- 1 root root   13 May 27 11:36 recovery-point-offset-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root   14 May 27 11:36 replication-offset-checkpoint
drwxr-xr-x 2 root root 4096 May 27 11:21 test-0 # 我们创建的主题 数字代表分区号

ll cluster/broker-data/broker-1/test-0/
total 12
-rw-r--r-- 1 root root 10485760 May 27 11:21 00000000000000000000.index
-rw-r--r-- 1 root root      251 May 27 11:21 00000000000000000000.log
-rw-r--r-- 1 root root 10485756 May 27 11:21 00000000000000000000.timeindex
-rw-r--r-- 1 root root        8 May 27 11:21 leader-epoch-checkpoint
-rw-r--r-- 1 root root       43 May 27 11:21 partition.metadata
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特殊文件说明

Kafka 的数据文件存储在每个分区的目录中，这些文件包括 .index、.log、.timeindex、leader-epoch-checkpoint 和 partition.metadata 文件。每个文件都有其特定的用途，下面是对这些文件的详细解释：

1. .log 文件：

   • 用途：存储实际的消息数据。
   • 描述：这是 Kafka 中最重要的文件，包含了生产者发送到 Kafka 的消息。每个 .log 文件代表一个日志段（log segment），文件名通常是该段的起始偏移量（offset）。

2. .index 文件：

   • 用途：存储消息偏移量到物理文件位置的映射。
   • 描述：这个文件是一个稀疏索引，允许 Kafka 快速查找特定偏移量的消息。通过这个索引，Kafka 可以避免从头开始扫描整个日志文件，从而提高查找效率。

3. .timeindex 文件：

   • 用途：存储消息时间戳到物理文件位置的映射。
   • 描述：这个文件允许 Kafka 根据时间戳快速查找消息。它是一个稀疏索引，类似于 .index 文件，但索引的是时间戳而不是偏移量。

4. leader-epoch-checkpoint 文件：

   • 用途：记录分区的领导者纪元（leader epoch）信息。
   • 描述：这个文件包含了每个纪元的起始偏移量。领导者纪元是 Kafka 用来跟踪分区领导者变化的机制。每次分区领导者发生变化时，纪元号会增加。这个文件帮助 Kafka 在领导者变更时进行数据恢复和一致性检查。

5. partition.metadata 文件：

   • 用途：存储分区的元数据信息。
   • 描述：这个文件包含了分区的一些基本信息，如分区的版本号等。它帮助 Kafka 管理和维护分区的元数据。

这些文件共同作用，确保 Kafka 能够高效、可靠地存储和检索消息数据。

如何查看.log文件内容

• 执行指令

 ~/cluster/broker-1/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log --print-data-log
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~/cluster/broker-1/bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.DumpLogSegments --files ./00000000000000000000.log --print-data-log
Dumping ./00000000000000000000.log
Log starting offset: 0
baseOffset: 0 lastOffset: 9 count: 10 baseSequence: -1 lastSequence: -1 producerId: -1 producerEpoch: -1 partitionLeaderEpoch: 0 isTransactional: false isControl: false deleteHorizonMs: OptionalLong.empty position: 0 CreateTime: 1716780091840 size: 251 magic: 2 compresscodec: none crc: 997822510 isvalid: true
| offset: 0 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka0
| offset: 1 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka1
| offset: 2 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka2
| offset: 3 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka3
| offset: 4 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka4
| offset: 5 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka5
| offset: 6 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka6
| offset: 7 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka7
| offset: 8 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka8
| offset: 9 CreateTime: 1716780091840 keySize: -1 valueSize: 12 sequence: -1 headerKeys: [] payload: hello kafka9
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如上我们可以看到消息已经成功的发送。

4.创建消费者

1. 创建消费者项目

mkdir src/consume
cd src/consume
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2. 在你的项目目录中运行 go mod init 命令来初始化一个新的 Go 模块

go mod init consume
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3. 安装 confluent-kafka-go 库

go get github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka
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4. 新建文件

touch consumer.go
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5. 编写代码

package main

import (
	"fmt"
	"log"

	"github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)

func main() {
	// 创建消费者实例
	broker := "localhost:9091" // 集群地址
	topic := "test"            // 主题名称
	c, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{
		"bootstrap.servers": broker,     // 集群地址
		"group.id":          "my-group", // 消费者组
		"auto.offset.reset": "earliest", // 设置偏移量 从头开始消费
	})
	// 检查错误
	if err != nil {
		log.Printf("Failed to create consumer: %s\n", err)
	}

	defer c.Close()

	// 描述订阅主题
	c.SubscribeTopics([]string{topic}, nil)

	fmt.Printf("Consuming topic %s\n", topic)

	// 消费消息
	for {
		msg, err := c.ReadMessage(-1) // 阻塞直到消息到达
		if err == nil {
			fmt.Printf("Consumed message: %s\n", msg.Value)
		} else {
			// 消费者错误
			fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg)
		}
	}
}
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6. 编译并运行

go build consumer.go 
./consumer 
Consuming topic test
Consumed message: hello kafka0
Consumed message: hello kafka1
Consumed message: hello kafka2
Consumed message: hello kafka3
Consumed message: hello kafka4
Consumed message: hello kafka5
Consumed message: hello kafka6
Consumed message: hello kafka7
Consumed message: hello kafka8
Consumed message: hello kafka9

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可以看到已经成功的消费刚才生产的消息。