随着企业级应用程序架构的逐渐复杂化,消息传输变成了一个至关重要的组成部分。这时kafka便崭露头角。kafka是一款高效可靠的分布式消息队列,它支持消息的发布和订阅,是现代化的企业级消息系统,且拥有非常高的吞吐量和低延迟。在kafka的api中,尽管官方提供了多种语言的客户端,但近年来golang的应用越来越广泛,所以本文以golang作为实现语言,讲解如何用golang实现kafka。
一、依赖
在开始之前,需要先下载所需的依赖:
具体使用方法如下:
go get github.com/Shopify/sarama
go get github.com/pkg/errors
立即学习“go语言免费学习笔记(深入)”;
二、创建一个生产者
在介绍Kafka的API之前,需要先创建一个生产者实例。生产者的代码如下所示:
package main
import (
    "fmt"
    "time"
    "github.com/pkg/errors"
    "github.com/Shopify/sarama"
)
func main() {
    config := sarama.NewConfig()
    config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner
    config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll
    config.Producer.Return.Successes = true
    producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
    if err != nil {
        panic(errors.Wrap(err, "failed to create producer"))
    }
    defer producer.Close()
    for i := 0; i < 10; i++ {
        message := &sarama.ProducerMessage{
            Topic: "test_topic",
            Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("test message %d", i)),
        }
        partition, offset, err := producer.SendMessage(message)
        if err != nil {
            fmt.Println(errors.Wrapf(err, "failed to send message: %s", message))
        } else {
            fmt.Printf("message sent to partition %d at offset %d
", partition, offset)
        }
        time.Sleep(500 * time.Millisecond) // 延迟发送
    }
}
代码中主要做了以下几件事情:
三、创建一个消费者
在其次,需要创建一个消费者实例。消费者的代码如下所示:
package main
import (
    "context"
    "fmt"
    "os"
    "os/signal"
    "github.com/Shopify/sarama"
    "github.com/pkg/errors"
)
func main() {
    config := sarama.NewConfig()
    config.Consumer.Return.Errors = true
    consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config)
    if err != nil {
        panic(errors.Wrap(err, "failed to create consumer"))
    }
    defer consumer.Close()
    signals := make(chan os.Signal, 1)
    signal.Notify(signals, os.Interrupt)
    partitions, err := consumer.Partitions("test_topic")
    if err != nil {
        panic(errors.Wrapf(err, "failed to read partitions for topic: test_topic"))
    }
    ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    for _, partition := range partitions {
        go func(partition int32) {
            partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("test_topic", partition, sarama.OffsetOldest)
            if err != nil {
                fmt.Printf("failed to create partition consumer for partition %d: %s
", partition, err)
                return
            }
            defer partitionConsumer.Close()
            for {
                select {
                case msg := <-partitionConsumer.Messages():
                    fmt.Printf("Consumed message from partition %d at offset %d: %s
", msg.Partition, msg.Offset, msg.Value)
                case <-signals:
                    cancel()
                    return
                case err := <-partitionConsumer.Errors():
                    fmt.Printf("Consumed error from partition %d: %s
", partition, err)
                case <-ctx.Done():
                    return
                }
            }
        }(partition)
    }
    <-signals
    fmt.Println("Shutting down consumer")
}
代码中主要做了以下几件事情:
四、总结
以上,我们使用Golang实现了Kafka的生产者和消费者部分,作为实现分布式系统的重要组成部分之一,Kafka可以解决消息系统在高并发以及分布式环境下存在的问题,并且Kafka也有良好的支持文档以及稳定的社区,在实际的开发中应用起来毫无压力。
以上就是用golang实现kafka的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
 
                        
                        Kafka Eagle是一款结合了目前大数据Kafka监控工具的特点,重新研发的一块开源免费的Kafka集群优秀的监控工具。它可以非常方便的监控生产环境中的offset、lag变化、partition分布、owner等,有需要的小伙伴快来保存下载体验吧!
 
                Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号