python kafka 多线程消费者&手动提交实例
官方文档:https://kafka-python.readthedocs.io/en/master/apidoc/KafkaConsumer.html
importthreading importos importsys fromkafkaimportKafkaConsumer,TopicPartition,OffsetAndMetadata fromconsumers.db_utilimport* fromconsumers.json_disposeimport* fromcollectionsimportOrderedDict threads=[] #col_dic,sql_dic=get() classMyThread(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 defrun(self): print("Starting"+self.name) Consumer(self.thread_name,self.topic,self.partition) defstop(self): sys.exit() defConsumer(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)-服务器为获取请求而返回的最小数据量,否则请等待 fetch_max_wait_ms(int)-如果没有足够的数据立即满足fetch_min_bytes给出的要求,服务器在回应提取请求之前将阻塞的最大时间量(以毫秒为单位) fetch_max_bytes(int)-服务器应为获取请求返回的最大数据量。这不是绝对最大值,如果获取的第一个非空分区中的第一条消息大于此值, 则仍将返回消息以确保消费者可以取得进展。注意:使用者并行执行对多个代理的提取,因此内存使用将取决于包含该主题分区的代理的数量。 支持的Kafka版本>=0.10.1.0。默认值:52428800(50MB)。 enable_auto_commit(bool)-如果为True,则消费者的偏移量将在后台定期提交。默认值:True。 max_poll_records(int)-单次调用中返回的最大记录数poll()。默认值:500 max_poll_interval_ms(int)-poll()使用使用者组管理时的调用之间的最大延迟。这为消费者在获取更多记录之前可以闲置的时间量设置了上限。 如果poll()在此超时到期之前未调用,则认为使用者失败,并且该组将重新平衡以便将分区重新分配给另一个成员。默认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无该参数 ) #查出数据库上次保存的offset,此offset已经是上次消费最后一条的offset的offset+1,也就是这次消费的起始位 dic=get_kafka(topic,partition) tp=TopicPartition(topic,partition) print(thread_name,tp,dic['offset']) #分配该消费者的TopicPartition,也就是topic和partition,根据参数,我是三个消费者,三个线程,每个线程消费者消费一个分区 consumer.assign([tp]) #重置此消费者消费的起始位 consumer.seek(tp,dic['offset']) print("程序首次运行\t线程:",thread_name,"分区:",partition,"偏移量:",dic['offset'],"\t开始消费...") num=0#记录该消费者消费次数 #end_offset=consumer.end_offsets([tp])[tp] #print(end_offset) whileTrue: 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) iflen(msg)>0: print("线程:",thread_name,"分区:",partition,"最大偏移量:",end_offset,"有无数据,",len(msg)) lines=0 fordatainmsg.values(): forlineindata: lines+=1 line=eval(line.value.decode('utf-8')) ''' dosomething ''' #线程此批次消息条数 print(thread_name,"lines",lines) #数据保存至数据库 is_succeed=save_to_db(args,thread_name) ifis_succeed: #更新自己保存在数据库中的各topic,partition的偏移量 is_succeed1=update_offset(topic,partition,end_offset) #手动提交偏移量offsets格式:{TopicPartition:OffsetAndMetadata(offset_num,None)} consumer.commit(offsets={tp:(OffsetAndMetadata(end_offset,None))}) print(thread_name,"todbsuss",num+1) ifis_succeed1==0: #系统退出?这个还没试 os.exit() ''' sys.exit()只能退出该线程,也就是说其它两个线程正常运行,主程序不退出 ''' else: os.exit() else: print(thread_name,'没有数据') 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) fortinthreads: t.start() fortinthreads: t.join() print("exitprogramwith0") except: print("Error:failedtorunconsumerprogram")
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