Python Kafka 多线程消费者与手动提交实现详解

多线程消费核心代码实现

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（50 MB）。
  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)
  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("线程:", thread_name, "分区:", partition, "最大偏移量:", end_offset, "有无数据,", len(msg))
      lines=0
      for data in msg.values():
        for line in data:
          lines+=1
          line = eval(line.value.decode('utf-8'))
          '''
          do something
          '''
      # 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)
      if is_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,"to db suss",num+1)
        if is_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)
 
    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")