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golang kafka 日志处理

在实际应用中,Kafka 经常被用作日志处理的工具。Golang 提供了多个开源库来方便地使用 Kafka 进行日志处理。下面介绍两个常用的库:sarama 和 confluent-kafka-go。

  1. 使用 sarama 库进行日志处理

sarama 是一个支持生产者和消费者 API 的 Golang 库,可以与 Apache Kafka 版本 0.8 或更高版本兼容。它提供了一组简单而强大的 API 来访问 Kafka 集群,并支持消息批量发送和接收、异步发送和接收以及基于通道的消息读取等功能。

以下是使用 sarama 库进行日志处理的示例代码:

  1. package main
  2. import (
  3. "fmt"
  4. "os"
  5. "os/signal"
  6. "github.com/Shopify/sarama"
  7. )
  8. func main() {
  9. config := sarama.NewConfig()
  10. config.Producer.Return.Successes = true
  11. producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)
  12. if err != nil {
  13. panic(err)
  14. }
  15. defer producer.Close()
  16. // 发送一条带有时间戳的消息
  17. timestamp := time.Now().UTC().Format(time.RFC3339Nano)
  18. msg := &sarama.ProducerMessage{
  19. Topic: "logs",
  20. Partition: int32(-1),
  21. Key: sarama.StringEncoder("key"),
  22. Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("[%s] Hello, world!", timestamp)),
  23. Timestamp: time.Now().UTC(),
  24. }
  25. _, _, err = producer.SendMessage(msg)
  26. if err != nil {
  27. panic(err)
  28. }
  29. // 创建一个消费者组,订阅 "logs" 主题的所有分区
  30. consumer, err := sarama.NewConsumerGroup([]string{"localhost:9092"}, "my-group", config)
  31. if err != nil {
  32. panic(err)
  33. }
  34. defer consumer.Close()
  35. // 处理从 Kafka 中读取的消息
  36. go func() {
  37. for msg := range consumer.Messages() {
  38. fmt.Printf("Received message: %s\n", string(msg.Value))
  39. consumer.MarkOffset(msg, "") // 标记消息已被消费
  40. }
  41. }()
  42. // 捕获中断信号并优雅地退出程序
  43. sigterm := make(chan os.Signal, 1)
  44. signal.Notify(sigterm, os.Interrupt)
  45. <-sigterm
  46. }

该示例代码中首先创建了一个生产者实例,然后发送一条带有时间戳的消息到名为 logs 的主题。接下来,创建一个消费者组并订阅 logs 主题的所有分区,并在另一个 goroutine 中处理从 Kafka 中读取的消息。最后,通过捕获中断信号来优雅地退出程序。

  1. 使用 confluent-kafka-go 库进行日志处理

confluent-kafka-go 是另一个用于 Golang 和 Apache Kafka 集成的开源库。它是 Confluent 公司维护的 Kafka 官方客户端之一,支持高级功能如事务、压缩、SSL 和 SASL 等。它还提供了易于使用的 API 来处理 Kafka 日志。

以下是使用 confluent-kafka-go 库进行日志处理的示例代码:

  1. package main
  2. import (
  3. "fmt"
  4. "os"
  5. "os/signal"
  6. "github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
  7. )
  8. func main() {
  9. producer, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092"})
  10. if err != nil {
  11. panic(err)
  12. }
  13. defer producer.Close()
  14. // 发送一条带有时间戳的消息
  15. timestamp := time.Now().UTC().Format(time.RFC3339Nano)
  16. msg := &kafka.Message{
  17. TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &topic, Partition: kafka.PartitionAny},
  18. Key: []byte("key"),
  19. Value: []byte(fmt.Sprintf("[%s] Hello, world!", timestamp)),
  20. Timestamp: time.Now(),
  21. }
  22. err = producer.Produce(msg, nil)
  23. if err != nil {
  24. panic(err)
  25. }
  26. // 创建一个消费者实例,订阅 "logs" 主题的所有分区
  27. consumer, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{
  28. "bootstrap.servers": "localhost:9092",
  29. "group.id": "my-group",
  30. "auto.offset.reset": "earliest",
  31. "enable.auto.commit": false,
  32. })
  33. if err != nil {
  34. panic(err)
  35. }
  36. defer consumer.Close()
  37. // 订阅主题并处理从 Kafka 中读取的消息
  38. consumer.SubscribeTopics([]string{"logs"}, nil)
  39. for {
  40. msg, err := consumer.ReadMessage(-1)
  41. if err != nil {
  42. fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg)
  43. continue
  44. }
  45. fmt.Printf("Received message: %s\n", string(msg.Value))
  46. consumer.CommitMessage(msg) // 标记消息已被消费
  47. }
  48. // 捕获中断信号并优雅地退出程序
  49. sigterm := make(chan os.Signal, 1)
  50. signal.Notify(sigterm, os.Interrupt)
  51. <-sigterm
  52. }

该示例代码中首先创建了一个生产者实例,然后发送一条带有时间戳的消息到名为 logs 的主题。接下来,创建一个消费者实例并订阅 logs 主题的所有分区,并在 for 循环中处理从 Kafka 中读取的消息。最后,通过捕获中断信号来优雅地退出程序。

无论是使用 sarama 还是 confluent-kafka-go 库进行日志处理,都需要注意以下几点:

  • 配置合理的参数值以满足应用场景需求;
  • 处理完每个消息后要及时提交 offset,以确保不会重复消费或漏掉任何消息;
  • 使用异步 API 或 goroutine 处理大量的消息记录时需要注意资源占用问题。

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