从 Kafka 轮询几条消息

Poll several messages from Kafka

我正在使用 confluent_kafka 软件包来处理 Kafka。 我是这样创建话题的:

from confluent_kafka import avro
from confluent_kafka.avro import AvroProducer

def my_producer():
    bootstrap_servers=['my_adress.com:9092',
                    'my_adress.com:9092']

    value_schema = avro.load('/home/ValueSchema.avsc')

    avroProducer = AvroProducer({
        'bootstrap.servers': bootstrap_servers[0]+','+bootstrap_servers[1],
        'schema.registry.url':'http://my_adress.com:8081',
        },
        default_value_schema=value_schema
        )

    for i in range(0, 25000):
        value = {"name":"Yuva","favorite_number":10,"favorite_color":"green","age":i*2}
        avroProducer.produce(topic='my_topik14', value=value)
        avroProducer.flush(0)
    print('Finished!')


if __name__ == '__main__':
    my_producer()

有效。 (顺便说一下,这会收到 24820 条消息,而不是 25000 条……) 我们可以检查一下:

kafka-run-class kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list my_adress.com:9092 --topic my_topik14
my_topik14:0:24819

现在我要消费:

from confluent_kafka import KafkaError
from confluent_kafka.avro import AvroConsumer
from confluent_kafka.avro.serializer import SerializerError

bootstrap_servers=['my_adress.com:9092',
                   'my_adress.com:9092']
c = AvroConsumer(
    {'bootstrap.servers': bootstrap_servers[0]+','+bootstrap_servers[1],
     'group.id': 'avroneversleeps',
     'schema.registry.url': 'http://my_adress.com:8081',
     'api.version.request': True,
     'fetch.min.bytes': 100000,
     'consume.callback.max.messages':1000,
     'batch.num.messages':2
     })
c.subscribe(['my_topik14'])
running = True

while running:
    msg = None
    try:
        msg = c.poll(0.1)
        if msg:
            if not msg.error():
                print(msg.value())
                c.commit(msg)
            elif msg.error().code() != KafkaError._PARTITION_EOF:
                print(msg.error())
                running = False
        else:
            print("No Message!! Happily trying again!!")
    except SerializerError as e:
        print("Message deserialization failed for %s: %s" % (msg, e))
        running = False
c.commit()
c.close()

但是有个问题: 我只是一条一条地阅读消息。 我的问题是如何读取批量消息? 我在 Consumer config 中尝试了不同的参数,但它们没有任何变化!


我还在 SO 上找到 this question 并尝试了相同的参数 - 它仍然不起作用。

另请阅读此内容。但这违背了之前的link...

您可以使用 consume([num_messages=1][, timeout=-1]) 方法来完成。 API 参考。这里:

对于消费者: https://docs.confluent.io/current/clients/confluent-kafka-python/index.html#confluent_kafka.Consumer.consume

对于 AvroConsumer: https://docs.confluent.io/current/clients/confluent-kafka-python/index.html?highlight=avroconsumer#confluent_kafka.Consumer.consume

有关此问题的更多信息:

https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-python/issues/252

AvroConsumer 没有 consume 方法。但是很容易让我自己实现这个方法,就像在 Consume class(AvroConsumer 的父级)中一样。 这是代码:

def consume_batch(self, num_messages=1, timeout=None):
    """
    This is an overriden method from confluent_kafka.Consumer class. This handles batch of message
    deserialization using avro schema

    :param int num_messages: number of messages to read in one batch (default=1)
    :param float timeout: Poll timeout in seconds (default: indefinite)
    :returns: list of messages objects with deserialized key and value as dict objects
    :rtype: Message
    """
    messages_out = []
    if timeout is None:
        timeout = -1
    messages = super(AvroConsumer, self).consume(num_messages=num_messages, timeout=timeout)
    if messages is None:
        return None
    else:
        for m in messages:
            if not m.value() and not m.key():
                return messages
            if not m.error():
                if m.value() is not None:
                    decoded_value = self._serializer.decode_message(m.value())
                    m.set_value(decoded_value)
                if m.key() is not None:
                    decoded_key = self._serializer.decode_message(m.key())
                    m.set_key(decoded_key)
                messages_out.append(m)
    #print(len(message))
    return messages_out

但是在那之后我们运行 测试并且这个方法没有任何性能提升。所以看起来只是为了更好的可用性。或者我需要做一些额外的工作来序列化整个批次而不是单个消息。