kafka-python简单生产消费数据
2023-12-30 20:47:04
kafka-python使用手册
1. 生产者同步发送数据
# 生产者同步发送数据
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=["192.168.1.6:9092"])
try:
record_metadata = producer.send("predict_task_log", b"202312301505 predict res: success").get(timeout=10) # 同步方式
print(record_metadata.topic)
print(record_metadata.partition)
print(record_metadata.offset)
except KafkaError:
print(f"write data to kafka failed!")
finally:
producer.close()
2. 生产则异步发送数据
# 生产者异步发送数据
from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=["192.168.1.6:9092"])
def on_send_success(record_metadata):
"""
发送成功之后的回调函数
"""
print(record_metadata.topic)
print(record_metadata.partition)
print(record_metadata.offset)
def on_send_error(excp):
"""
发送失败后的回调函数
"""
print(f"write data to kafka error: {excp}")
try:
# 1. 主线程执行,子线程将数据写入缓冲池,不影响主线程做其他操作
future = producer.send("predict_task_log", b"202312301505 predict res: success")
# 2. 子线程通过回调函数通知主线程
future.add_callback(on_send_success).add_errback(on_send_error)
except KafkaError:
print(f"write data to kafka failed!")
finally:
producer.close()
3. 消费者自动提交offset
# 消费者自动提交offset
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
bootstrap_servers=["192.168.1.6:9092"],
group_id='predict_group',
enable_auto_commit=True, # 自动提交
auto_commit_interval_ms=1000
)
for msg in consumer:
topic, partition, offset = msg.topic, msg.partition, msg.offset
key, value = msg.key, msg.value.decode("utf-8")
print(f"从topic为{topic}的{partition}分区上,获取偏移量为{offset}的消息为{key}: {value}")
4. 消费者手动提交offset
# 消费者手动提交offset
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
bootstrap_servers=["192.168.1.6:9092"],
group_id='predict_group',
enable_auto_commit=False # 手动提交
)
for msg in consumer:
topic, partition, offset = msg.topic, msg.partition, msg.offset
key, value = msg.key, msg.value.decode("utf-8")
print(f"从topic为{topic}的{partition}分区上,获取偏移量为{offset}的消息为{key}: {value}")
# 手动提交偏移量
consumer.commit() # 同步commit
consumer.commit_async() # 异步commit,推荐使用
文章来源:https://blog.csdn.net/CSDN1csdn1/article/details/135308702
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