Kafka快速入门（十二）——Python客户端
2021-05-13 18:30
标签：boot kaa actor 进入 响应 bee 异步 支持 dev confluent-kafka是Python模块，是对librdkafka的轻量级封装，支持Kafka 0.8以上版本。本文基于confluent-kafka 1.3.0编写。 （1）可靠。confluent-kafka是对广泛应用于各种生产环境的librdkafka的封装，使用Java客户端相同的测试集进行测试，由Confluent进行支持。 创建confluent源： 安装： 安装AvroProducer、AvroConsumer： confluent_kafka.Producer是异步Kafka生产者。 AdminClient提供对Kafka Broker、Topic、Group、Broker支持的其它资源进行管理操作。 BrokerMetadata定义了Kafka Broker的信息，是非实例化类，BrokerMetadata包含的属性如下： ClusterMetadata定义了Kafka集群、Broker、Topic等信息，是非实例化类，ClusterMetadata包含如下属性： ConfigEntry由describe_configs()返回指定资源的配置实体，是非实例化类，ConfigEntry包含如下属性： ConfigSource是由?describe_configs()返回的配置实体的配置源。 PartitionsMetadata包含Kafka分区的元数据，是非实例化类，PartitionsMetadata包含的属性如下： TopicMetadata包含Kafka Topic相关的元数据，是非实例化类，TopicMetadata包含的属性如下： Message对象表示一条消费或生产的消息，或是一个事件。 TopicPartition是一种泛类型，用户保存单个分区及其相关的各种信息。通常用于为不同的操作提供TopicPartition列表。 KafkaError表示Kafka错误和事件对象，不是用户实例化类，用于事件传播、错误传播、异常。 KafkaException是对KafkaError类的封装，使用exception.args[0]可以提取KafkaError对象。 OFFSET_BEGINNING：从分区开始 ThrottleEvent包含限制请求的相关数据，是非实例化类，包含如下属性： 生产者和消费者实例的配置。 Python绑定提供了其它的配置属性： 进入kafka容器： Kafka快速入门（十二）——Python客户端 标签：boot kaa actor 进入 响应 bee 异步 支持 dev 原文地址：https://blog.51cto.com/9291927/2504495一、confluent-kafka
1、confluent-kafka简介
GitHub地址：
https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-python2、confluent-kafka特性
（2）性能。性能是一个关键的设计考虑因素，对于较大的消息，最大吞吐量与Java客户机相当（Python解释器的开销影响较小），延迟与Java客户端相当。
（3）未来支持。Coufluent由Kafka创始人创建，致力于构建以Apache Kafka为核心的流处理平台。确保核心Apache Kafka和Coufluent平台组件保持同步是当务之急。3、confluent-kafka安装
进入/etc/yum.repos.d目录创建confluent.repo文件：[Confluent.dist]
name=Confluent repository (dist)
baseurl=https://packages.confluent.io/rpm/5.4/7
gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.confluent.io/rpm/5.4/archive.key
enabled=1
[Confluent]
name=Confluent repository
baseurl=https://packages.confluent.io/rpm/5.4
gpgcheck=1
gpgkey=https://packages.confluent.io/rpm/5.4/archive.key
enabled=1sudo yum clean all && sudo yum install confluent-community-2.12
sudo yum install librdkafka-devel python-devel
pip install confluent-kafkapip install "confluent-kafka[avro]"二、coufluent-kafka客户端API
1、confluent_kafka.Consumer
Consumer(config)
使用指定的配置dict创建Consumer实例。Consumer.assign(partitions)
由指定TopicPartition列表设置Consumer的分区分配策略，启动消费。如果对关闭的Consumer调用本函数会抛出RuntimeError。Consumer.assignment()
返回当前分区分配策略，返回list(TopicPartition)Consumer.close()
关闭和终止Consumer实例，关闭Consumer实例会执行以下操作：停止消费；提交位移（如果enable.auto.commit设置为False会抛出异常）、离开Consumer Group。Consumer.commit([message=None][,?offsets=None][,?asynchronous=True])
提交一条消息或位移列表，message和offsets是互斥参数，如果没有指定参数，会使用当前分区分配策略的offsets。
message：提交消息的位移加1
offsets：要提交的TopicPartition列表
asynchronous：是否异步提交。异步提交会立即返回None。如果设置为False，会阻塞直到提交成功或失败，如果提交成功，会返回提交的offsets。注意：提交成功，需要对返回的TopicPartition列表的每个TopicPartition的err字段进行检查，TopicPartition可能会提交失败。Consumer.committed(partitions[,?timeout=None])
获取已提交的分区的offsets。
partitions：TopicPartition列表
timeout：请求超时，单位秒。
返回TopicPartition列表或错误集Consumer.consume([num_messages=1][,?timeout=-1])
消费消息，调用回调函数，返回消息列表，如果超时，返回空。
应用程序必须检查返回Message的error方法，正常Message的error返回None。
num_messages：返回的最大消息数量，默认为1
timeout：阻塞等待消息、事件、回调函数的最大时间Connsumer.get_watermark_offsets(partition[,?timeout=None][,?cached=False])
获取分区的低水位和高水位
partition：TopicPartition对象
Timeout：请求超时，
Cached：是否替换正在查询的Broker使用的缓存信息。
成功返回低水位和高水位的元组，超时返回None。Consumer.list_topics([topic=None][,?timeout=-1])
请求集群的元数据信息。
topic：字符串类，如果指定，只请求本Topic的信息，否则返回集群的所有Topic。
timeout：超时前的最大响应时间，-1表示永不超时。
返回ClusterMetadata类型Consumer.offsets_for_times(partitions[,?timeout=None])
对指定的分区列表根据时间戳查询offsets。
返回每个分区的offsets大于等于指定分区列表的时间戳的位移。
partitions：TopicPartition列表
timeout：请求超时时间。Consumer.pause(partitions)
暂停指定分区列表的分区的消费Consumer.poll([timeout=None])
消费消息，调用回调函数，返回事件。
应用程序必须检查返回的Message对象的error()方法，如果是正常消息，返回None。
返回Message对象回None。Consumer.position(partitions)
获取指定分区列表分区的位移
partitions：分区列表
返回带位移的TopicPartition列表，当前位移是最新消费消息的位移加1。Consumer.resume(partitions)
恢复指定分区列表的分区的消费
partitions：要恢复的TopicPartitio列表Consumer.seek(partition)
定位分区的消费位移到offset。offset可以是绝对值，也可以是逻辑位移OFFSET_BEGINNING。本函数只用于活跃消费分区更新消费位移，要设置分区的起始位移可以使用assign函数。Consumer.store_offsets([message=None][,?offsets=None])
存储一条消息的位移或位移列表。
message和offsets是互斥参数。
被存储的位移会根据auto.commit.interval.m参数值被提交，使用本函数时enable.auto.offset.store参数必须被设置为False。
message：存储message的位移加1。
offsets：要存储位移的TopicPartition列表Consumer.subscribe(topics[,?on_assign=None][,?on_revoke=None])
设置要订阅的Topic列表，会替代此前订阅的Topic。
订阅的Topic名称支持正则表达式，使用”^”作为Topic名称前缀。
topics：Topic名称列表
on_assign：完成分区再分配的回调函数
on_revoke：再平衡操作的on_assign(consumer,?partitions)
on_revoke(consumer,?partitions)Consumer.unassign()
删除当前分区分配策略和停止消费Consumer.unsubscribe()
删除当前订阅Topic2、confluent_kafka.Producer
Producer.Producer(config)
使用config字典创建Producer实例。
config：配置字典对象，至少应该设置bootstrap.servers属性
Producer.len()
返回要传递到Broker的消息数量Producer.flush([timeout])
等待Producer队列中要传递的所有消息。
timeout：阻塞的最大时间，要求librdkafka版本大于0.9.4。
返回Producer消息队列中仍然存在的消息的数量。Producer.list_topics([topic=None][,?timeout=-1])
请求集群的元数据。
topic：如果指定Topic，只返回Topic的相应元数据，否则返回所有Topic的元数据。
timeout：超时前的最大响应时间，-1表示永不超时。
返回ClusterMetadata类型。Producer.poll([timeout])
Poll生产者事件，调用相应回调函数。
timeout：阻塞等待事件的最大时间。
返回处理事件的数量。Producer.produce(topic[,?value][,?key][,?partition][,?on_delivery][,?timestamp][,?headers])
生产消息到指定Topic，异步操作。
topic：要生产消息到的指定Topic。
value：str或bytes类型，消息数据。
key：str或bytes类型，消息Key。
partition：要生产消息到指定分区，否则使用内置分区分配策略。
on_delivery：投递报告回调函数
timestamp：消息事件戳，要求librdkafka v0.9.4以上版本，api.version.request=true, Kafka 0.10.0.0以上版本。
headers：消息头，字典类型，消息头的key必须是字符串，value必须是二进制数据，unicode或None。要求librdkafka v0.11.4以上版本和Kafka 0.11.0.0以上版本。3、confluent_kafka.admin.AdminClient
AdminClient.alter_configs(resources,?**kwargs)
更新指定resource的配置值。AdminClient.create_partitions(new_partitions,?**kwargs)
创建指定Topic的分区AdminClient.create_topics(new_topics,?**kwargs)
创建TopicAdminClient.delete_topics(topics,?**kwargs)
删除TopicAdminClient.describe_configs(resources,?**kwargs)
获取指定resource的配置4、confluent_kafka.admin.BrokerMetadata
id：整型，Broker ID
host：字符串类型，Broker 主机名
port：整型，Broker端口5、confluent_kafka.admin.ClusterMetadata
cluster_id?：字符串，Kafka集群ID字符串。
controller_id：id类型，当前Controller Broker ID
brokers：字典，key为整型Broker ID，值为BrokerMetadata对象。
topics?：字典，key为字符串Topic名称， 值为TopicMetadata对象。
orig_broker_id：整型，数据源于Broker的ID。
orig_broker_name：字符串，数据源于Broker的名称或地址。6、confluent_kafka.admin.ConfigEntry
name：字符串，配置属性名称。
value：字符串，配置值。
source?：ConfigSource类型，配置源。
is_read_only：bool类型，指明配置属性是否只读。
is_default：bool类型，指明配置属性是否使用默认值。
is_sensitive：bool类型，指明配置属性值是否包含敏感信息，如安全配置。
is_synonym：bool类型，指明配置属性是否是赋配置实体的别名。
synonyms?：list类型，配置属性的备用源的配置实体列表。7、confluent_kafka.admin.ConfigResource
ConfigResource(restype,?name,?set_config=None,?described_configs=None,?error=None)
restype：resource类型
name：resource名称
set_config：胚珠属性值设置方法
described_configs：
error：错误信息
Kafka资源ConfigResource.Type如下：
ANY= 1，任何资源
BROKER= 4，Broker资源，资源名称是Broker ID
GROUP= 3，Group资源，资源名称是group.id
TOPIC= 2，Topic资源，资源名称是Topic名称。
UNKNOWN= 0，未知类型，未设置类型。
set_config(name,?value,?overwrite=True)
设置、覆写配置实体
name：配置属性名称。
value：配置属性值。
overwrite：是否覆写。8、confluent_kafka.admin.ConfigSource
DEFAULT_CONFIG= 5
DYNAMIC_BROKER_CONFIG= 2
DYNAMIC_DEFAULT_BROKER_CONFIG= 3
DYNAMIC_TOPIC_CONFIG= 1
STATIC_BROKER_CONFIG= 4
UNKNOWN_CONFIG= 09、confluent_kafka.admin.PartitionMetadata
id?：整型，分区编号。
leader?：整型，分区的当前Leader，或是-1。
replicas：?整型列表，分区的副本的Broker ID的列表。
Isrs：?整型列表，分区的ISR Broker ID列表。
error：KafkaError类型，分区错误。10、confluent_kafka.admin.TopicMetadata
topic：字符串类型，Topic名称
partitions：字典，key是分区编号，值是PartitionMetadata对象。
error：KafkaError类型，Topic错误。三、Avro序列化组件
1、confluent_kafka.avro.AvroConsumer
AvroConsumer(config,?schema_registry=None,?reader_key_schema=None,?reader_value_schema=None)
Kafka Consumer客户端，对消息进行avro模式解码，处理消息反序列化。
config：字典，配置参数，包含schema.registry.url和bootstrap.servers参数。
reader_key_schema：schema类型，消息key的读取器。
reader_value_schema：(schema类型，消息值的读取器。
AvroConsumer.poll(timeout=None)
confluent_kafka.Consumer类的poll方法的覆写，使用avro scema处理消息的反序列化。2、confluent_kafka.avro.AvroProducer
AvroProducer(config,?default_key_schema=None,?default_value_schema=None,?schema_registry=None)
对消息进行avro schema编码的Kafka Producer客户端，处理结构注册、消息序列化。
config：字典，配置参数，包含schema.registry.url和bootstrap.servers参数。
default_key_schema：字符串，可选，key的默认avro schema。
default_value_schema：字符串，可选，value的默认avro schema。AvroProducer.produce(**kwargs)
异步发送消息到Kafka，使用指定编码，默认使用avro schema。
topic：字符串，Topic名称。
value：?object类型，要序列化的对象。
value_schema：字符串，值的Avro schema。
key：object类型，要序列化的对象。
key_schema：字符串，键Avro schema。四、coufluent-kafka主要类API
1、confluent_kafka.Message
应用程序必须使用Message.error()方法检查Message对象是否是一个正常的Message还是一个错误事件。
Message类不是用户可实例化的类，Message.len()
返回消息数据的长度Message.error()
Message对象用于传播错误或事件，应用程序必须检查error()方法以确定Message对象是否是一个正常的消息（返回None），错误或是事件（返回KafkaError对象）。Message.headers()
获取消息的头。消息头是键值对集合，消息头的键是有序的，可以重重复。
返回消息头键值对的列表。Message.key()
获取消息键。Message.offset()
消息位移Message.partition()
分区编号Message.set_headers(value)
使用新值设置Message.key字段的值。Message.set_value()
使用新值设置Message.value字段的值Message.timestamp()
获取消息的时间戳类型和时间戳。时间戳类型如下：
TIMESTAMP_NOT_AVAILABLE：Broker不支持的时间戳
TIMESTAMP_CREATE_TIME：生产者时间戳
TIMESTAMP_LOG_APPEND_TIME：Broker接收时间
返回时间戳类型和时间戳的元组。
如果返回的时间戳类型是TIMESTAMP_NOT_AVAILABLE，返回的时间戳应该被忽略。时间戳要求Kafka 0.10.0.0以上版本，客户端配置的api.version.request属性值为True。Message.topic()
返回消息的TopicMessage.Value()
返回消息数据。2、confluent_kafka.TopicPartition
TopicPartition(topic[,?partition][,?offset])
实例化TopicPartition对象。
topic：Topic名称
partition：分区编号
offset：位移
TopicPartition.error：属性值，使用KafkaError表示一个错误。
TopicPartition.offset：属性值，位移
TopicPartition.partition：属性值，分区编号
TopicPartition.topic：属性值，Topic名称3、confluent_kafka.KafkaError
KafkaError.code()
返回错误或事件的代码KafkaError.name()
返回错误或事件的枚举名称KafkaError.str()
返回事件或错误的可读字符串描述4、confluent_kafka.KafkaException
5、Offset
OFFSET_END：分区结束位置
OFFSET_STORED：使用存储提交位移
OFFSET_INVALID：非法/默认位移。6、confluent_kafka.ThrottleEvent
broker_name：字符串，限制请求的Broker的主机名称。?
broker_id：整型，Broker ID。
throttle_time：float类型，Broker限制请求的时间，单为秒。7、Configuration
conf = {‘bootstrap.servers‘: ‘mybroker.com‘,
‘group.id‘: ‘mygroup‘, ‘session.timeout.ms‘: 6000,
‘on_commit‘: my_commit_callback,
‘default.topic.config‘: {‘auto.offset.reset‘: ‘smallest‘}}
consumer = confluent_kafka.Consumer(conf)
default.topic.config：属性值是顶层配置属性字典。五、coufluent-kafka示例
1、Producer
from confluent_kafka import Producer
class KafkaProducer:
def __init__(self, brokers):
self.producer = Producer({‘bootstrap.servers‘: brokers})
def sendMessage(self, topic, payloads):
for payload in payloads:
# Trigger any available delivery report callbacks from previous produce() calls
self.producer.poll(0)
# Asynchronously produce a message, the delivery report callback
# will be triggered from poll() above, or flush() below, when the message has
# been successfully delivered or failed permanently.
self.producer.produce(topic, payload.encode(‘utf-8‘), callback=self.delivery_report)
# Wait for any outstanding messages to be delivered and delivery report
# callbacks to be triggered.
self.producer.flush()
@staticmethod
def delivery_report(err, msg):
""" Called once for each message produced to indicate delivery result.
Triggered by poll() or flush(). """
if err is not None:
print(‘Message delivery failed: {}‘.format(err))
else:
print(‘Message delivered to {} [{}]‘.format(msg.topic(), msg.partition()))
if __name__ == "__main__":
producer = KafkaProducer(‘192.168.0.105:9092‘)
source_data = list()
for x in range(1000):
source_data.append("Hello kafka{}".format(x))
producer.sendMessage(‘test2‘, source_data)docker exec -it kafka-test /bin/bash
查看Topic的消息：kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server kafka-test:9092 --topic test2 --from-beginning2、Consumer
from confluent_kafka import Consumer
class KafkaConsumer:
def __init__(self, brokers, group):
config = dict()
config[‘bootstrap.servers‘] = brokers
config[‘group.id‘] = group
config[‘auto.offset.reset‘] = ‘earliest‘
self.consumer = Consumer(config)
def subscribe(self, topics):
self.consumer.subscribe(topics=topics)
def pull(self):
while True:
msg = self.consumer.poll(1.0)
if msg is None:
continue
if msg.error():
print("Consumer error: {}".format(msg.error()))
continue
print(‘Received message: {}‘.format(msg.value().decode(‘utf-8‘)))
def close(self):
self.consumer.close()
if __name__ == "__main__":
consumer = KafkaConsumer("192.168.0.105:9092", "test_group")
consumer.subscribe(["test1", "test2"])
consumer.pull()
consumer.close()3、AvroProducer
from confluent_kafka import avro
from confluent_kafka.avro import AvroProducer
class Message:
"""
Message struct
"""
def __init__(self, key, value):
self.key = {"name": "{}".format(key)}
self.value = {"name": "{}".format(value)}
class KafkaAvroProducer:
"""
Kafka Avro Producer Wrapper class
"""
value_schema = ""
key_schema = ""
def __init__(self, brokers, schema_registry_url):
config = dict()
config[‘bootstrap.servers‘] = brokers
config[‘on_delivery‘] = KafkaAvroProducer.delivery_report
config[‘schema.registry.url‘] = schema_registry_url
self.avro_producer = AvroProducer(config=config,
default_key_schema=KafkaAvroProducer.key_schema,
default_value_schema=KafkaAvroProducer.value_schema)
@classmethod
def register_value_schema(cls, schema):
cls.key_schema = avro.loads(schema)
@classmethod
def register_key_schema(cls, schema):
cls.value_schema = avro.loads(schema)
def send_message(self, topic, messages):
for message in messages:
self.avro_producer.produce(topic=‘test1‘, value=message.value, key=message.key)
self.avro_producer.flush()
@staticmethod
def delivery_report(err, msg):
""" Called once for each message produced to indicate delivery result.
Triggered by poll() or flush(). """
if err is not None:
print(‘Message delivery failed: {}‘.format(err))
else:
print(‘Message delivered to {} [{}]‘.format(msg.topic(), msg.partition()))
if __name__ == "__main__":
value_schema_str = """
{
"namespace": "kafka.test",
"name": "value",
"type": "record",
"fields" : [
{
"name" : "name",
"type" : "string"
}
]
}
"""
key_schema_str = """
{
"namespace": "kafka.test",
"name": "key",
"type": "record",
"fields" : [
{
"name" : "name",
"type" : "string"
}
]
}
"""
messages = list()
for i in range(1000):
messages.append(Message("key{}".format(i), "Hello Confluent Kafka{}".format(i)))
KafkaAvroProducer.register_key_schema(key_schema_str)
KafkaAvroProducer.register_value_schema(value_schema_str)
schema_registry_url = ‘http://127.0.0.1:8081‘
avroProducer = KafkaAvroProducer("192.168.0.105:9092", schema_registry_url)
avroProducer.send_message("test1", messages=messages)4、AvroConsumer
from confluent_kafka.avro import AvroConsumer
from confluent_kafka.avro.serializer import SerializerError
class KafkaAvroConsumer:
def __init__(self, brokers, group, schema_registry_url):
self.avro_consumer = AvroConsumer({
‘bootstrap.servers‘: brokers,
‘group.id‘: group,
‘auto.offset.reset‘: ‘earliest‘,
‘schema.registry.url‘: schema_registry_url})
def subscribe(self, topics):
self.avro_consumer.subscribe(topics=topics)
def pull_message(self):
while True:
try:
msg = self.avro_consumer.poll(2)
except SerializerError as e:
print("Message deserialization failed for {}: {}".format(msg, e))
break
if msg is None:
continue
if msg.error():
print("AvroConsumer error: {}".format(msg.error()))
continue
print(msg.key(), ": ", msg.value())
def close(self):
self.avro_consumer.close()
if __name__ == "__main__":
schema_registry_url = "http://127.0.0.1:8081"
avroConsumer = KafkaAvroConsumer("192.168.0.105:9092", "test_group", schema_registry_url)
avroConsumer.subscribe(["test1", "test2"])
avroConsumer.pull_message()
avroConsumer.close()5、AdminClient
from confluent_kafka.admin import NewTopic, AdminClient
class KafkaManager:
def __init__(self, broker):
self.admin_client = AdminClient({‘bootstrap.servers‘: broker})
def create_topics(self, topics, num_partition):
new_topics = [NewTopic(topic, num_partitions=num_partition, replication_factor=1) for topic in topics]
fs = self.admin_client.create_topics(new_topics)
# Wait for each operation to finish.
for topic, f in fs.items():
try:
f.result() # The result itself is None
print("Topic {} created".format(topic))
except Exception as e:
print("Failed to create topic {}: {}".format(topic, e))
def delete_topics(self, topics):
fs = self.admin_client.delete_topics(topics=topics)
for topic, f in fs.items():
try:
f.result() # The result itself is None
print("Topic {} deleted".format(topic))
except Exception as e:
print("Failed to delete topic {}: {}".format(topic, e))
if __name__ == "__main__":
import time
manager = KafkaManager("192.168.0.105:9092")
manager.create_topics(["test3", "test4"], 1)
time.sleep(3)
manager.delete_topics(["test3", "test4"])