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python kafka 多線程消費(fèi)者&手動(dòng)提交實(shí)例

 更新時(shí)間:2019年12月21日 15:08:06   作者:一天兩曬網(wǎng)  
今天小編就為大家分享一篇python kafka 多線程消費(fèi)者&手動(dòng)提交實(shí)例,具有很好的參考價(jià)值,希望對(duì)大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

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

import threading
 
import os
import sys
from 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) - 服務(wù)器為獲取請(qǐng)求而返回的最小數(shù)據(jù)量,否則請(qǐng)等待
  fetch_max_wait_ms(int) - 如果沒有足夠的數(shù)據(jù)立即滿足fetch_min_bytes給出的要求,服務(wù)器在回應(yīng)提取請(qǐng)求之前將阻塞的最大時(shí)間量(以毫秒為單位)
  fetch_max_bytes(int) - 服務(wù)器應(yīng)為獲取請(qǐng)求返回的最大數(shù)據(jù)量。這不是絕對(duì)最大值,如果獲取的第一個(gè)非空分區(qū)中的第一條消息大于此值,
              則仍將返回消息以確保消費(fèi)者可以取得進(jìn)展。注意:使用者并行執(zhí)行對(duì)多個(gè)代理的提取,因此內(nèi)存使用將取決于包含該主題分區(qū)的代理的數(shù)量。
              支持的Kafka版本> = 0.10.1.0。默認(rèn)值:52428800(50 MB)。
  enable_auto_commit(bool) - 如果為True,則消費(fèi)者的偏移量將在后臺(tái)定期提交。默認(rèn)值:True。
  max_poll_records(int) - 單次調(diào)用中返回的最大記錄數(shù)poll()。默認(rèn)值:500
  max_poll_interval_ms(int) - poll()使用使用者組管理時(shí)的調(diào)用之間的最大延遲 。這為消費(fèi)者在獲取更多記錄之前可以閑置的時(shí)間量設(shè)置了上限。
                如果 poll()在此超時(shí)到期之前未調(diào)用,則認(rèn)為使用者失敗,并且該組將重新平衡以便將分區(qū)重新分配給另一個(gè)成員。默認(rèn)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 無該參數(shù)
               )
  #查出數(shù)據(jù)庫(kù)上次保存的offset,此offset已經(jīng)是上次消費(fèi)最后一條的offset的offset+1,也就是這次消費(fèi)的起始位
  dic = get_kafka(topic, partition)
  tp = TopicPartition(topic, partition)
  print(thread_name, tp, dic['offset'])
  #分配該消費(fèi)者的TopicPartition,也就是topic和partition,根據(jù)參數(shù),我是三個(gè)消費(fèi)者,三個(gè)線程,每個(gè)線程消費(fèi)者消費(fèi)一個(gè)分區(qū)
  consumer.assign([tp])
  #重置此消費(fèi)者消費(fèi)的起始位
  consumer.seek(tp, dic['offset'])
  print("程序首次運(yùn)行\(zhòng)t線程:", thread_name, "分區(qū):", partition, "偏移量:", dic['offset'], "\t開始消費(fèi)...")
  num=0 #記錄該消費(fèi)者消費(fèi)次數(shù)
  # 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("線程:", thread_name, "分區(qū):", partition, "最大偏移量:", end_offset, "有無數(shù)據(jù),", len(msg))
      lines=0
      for data in msg.values():
        for line in data:
          lines+=1
          line = eval(line.value.decode('utf-8'))
          '''
          do something
          '''
      # 線程此批次消息條數(shù)
      print(thread_name,"lines",lines)
      #數(shù)據(jù)保存至數(shù)據(jù)庫(kù)
      is_succeed = save_to_db(args, thread_name)
      if is_succeed:
        #更新自己保存在數(shù)據(jù)庫(kù)中的各topic, partition的偏移量
        is_succeed1 = update_offset(topic, partition, end_offset)
        #手動(dòng)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:
          #系統(tǒng)退出?這個(gè)還沒試
          os.exit()
          '''
          sys.exit()  只能退出該線程,也就是說其它兩個(gè)線程正常運(yùn)行,主程序不退出
          '''
      else:
        os.exit()
    else:
      print(thread_name,'沒有數(shù)據(jù)')
    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")

以上這篇python kafka 多線程消費(fèi)者&手動(dòng)提交實(shí)例就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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