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Kafka基础教程(三):C#使用Kafka消息队列

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请

  接上篇Kafka的安装,我安装的Kafka集群地址:192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092,所以这里直接使用这个集群来演示

  首先创建一个项目,演示采用的是控制台(.net core 3.1),然后使用Nuget安装 Confluent.Kafka 包:

  

  上面的截图中有Confluent.Kafka的源码地址,感兴趣的可以去看看:https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet/

  

  消息发布

  先直接上Demo  

    static void Main(string[] args)
    {
        ProducerConfig config = new ProducerConfig();
        config.BootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        producer.Produce("test", new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = "hello world" }); 

     Console.ReadKey();
}

  上述代码执行后,就可以使用上一节提到的kafkatool工具查看到消息了。

  1、消息发布需要使用生产者对象,它由ProducerBuilder<,>类构造,有两个泛型参数,第一个是路由Key的类型,第二个是消息的类型,开发过程中,我们多数使用ProducerBuilder<string, object>或者ProducerBuilder<string, string>。

  2、ProducerBuilder<string, object>在实例化时需要一个配置参数,这个配置参数是一个集合(IEnumerable<KeyValuePair<string, string>>),ProducerConfig其实是实现了这个集合接口的一个类型,在旧版本的Confluent.Kafka中,是没有这个ProducerConfig类型的,之前都是使用Dictionary<string,string>来构建ProducerBuilder<string, object>,比如上面的Demo,其实也可以写成:  

    static void Main(string[] args)
    {
        Dictionary<string, string> config = new Dictionary<string, string>();
        config["bootstrap.servers"]= "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        producer.Produce("test", new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = "hello world" });

        Console.ReadKey();
    }

  这两种方式是一样的效果,只是ProducerConfig对象最终也是生成一个KeyValuePair<string, string>集合,ProducerConfig中的属性都会有一个Key与它对应,比如上面的ProducerConfig的BootstrapServers属性最终会映射成bootstrap.servers,表示Kafka集群地址,多个地址之间使用逗号分隔。

  其他配置信息可以参考官方配置文档:https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md

  3、Confluent.Kafka还要求提供一个实现了ISerializer<TValue>或者IAsyncSerializer<TValue>接口的序列化类型,比如上面的Demo中的KafkaConverter:  

    public class KafkaConverter : ISerializer<object>
    {
        /// <summary>
        /// 序列化数据成字节
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public byte[] Serialize(object data, SerializationContext context)
        {
            var json = JsonConvert.SerializeObject(data);
            return Encoding.UTF8.GetBytes(json);
        }
    }

   这里我采用的是Json格式序列化,需要使用Nuget安装Newtonsoft.Json。

  4、发布消息使用Produce方法,它有几个重载,还有几个异步发布方法。第一个参数是topic,如果想指定Partition,需要使用TopicPartition对象,第二个参数是消息,它是Message<TKey, TValue>类型,Key即路由,Value就是我们的消息,消息会经过ISerializer<TValue>接口序列化之后发送到Kafka,第三个参数是Action<DeliveryReport<TKey, TValue>>类型的委托,它是异步执行的,其实是发布的结果通知。

 

  消息消费

  先直接上Demo

    static void Main(string[] args)
    {
        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
        config.BootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        config.GroupId = "group.1";
        config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
        config.EnableAutoCommit = false;

        var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
        var consumer = builder.Build();
        consumer.Subscribe("test");//订阅消息使用Subscribe方法
        //consumer.Assign(new TopicPartition("test", new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

        while (true)
        {
            var result = consumer.Consume();
            Console.WriteLine($"recieve message:{result.Message.Value}");
            consumer.Commit(result);//手动提交,如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交,则无需调用Commit方法
        }
    }

  1、和消息发布一样,消费者的构建是通过ConsumerBuilder<, >对象来完成的,同样也有一个ConsumerConfig配置对象,它在旧版本中也是不存在的,旧版本中也是使用Dictionary<string,string>来实现的,比如上面的例子等价于:

    static void Main(string[] args)
    {
        Dictionary<string, string> config = new Dictionary<string, string>();
        config["bootstrap.servers"] = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        config["group.id"] = "group.1";
        config["auto.offset.reset"] = "earliest";
        config["enable.auto.commit"] = "false";

        var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
        var consumer = builder.Build();
        consumer.Subscribe("test");//订阅消息使用Subscribe方法
        //consumer.Assign(new TopicPartition("test", new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

        while (true)
        {
            var result = consumer.Consume();
            Console.WriteLine($"recieve message:{result.Message.Value}");
            consumer.Commit(result);//手动提交,如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交,则无需调用Commit方法
        }
    }

  实际上,它和ProducerConfig一样也是一个KeyValuePair<string, string>集合,它的属性最终都会有一个Key与它对应。其他配置信息可以参考官方配置文档:https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md

  这里顺带提一下这个例子用到的几个配置:  

   BootstrapServers:Kafka集群地址,多个地址之间使用逗号分隔。
  GroupId:消费者的Group,注意了,Kafka以Group的形式消费消息,一个消息只会被同一Group中的一个消费者消费,另外,一般的,同一Group中的消费者应该实现相同的逻辑
  EnableAutoCommit:是否自动提交,如果设置成true,那么消费者接收到消息就相当于被消费了,我们可以设置成false,然后在我们处理完逻辑之后手动提交。
  AutoOffsetReset:自动重置offset的行为,默认是Latest,这是kafka读取数据的策略,有三个可选值:Latest,Earliest,Error,个人推荐使用Earliest    

   关于AutoOffsetReset配置,这里再提一点  

  Latest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据
  Earliest:当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费;无提交的offset时,从头开始消费
  Error:topic各分区都存在已提交的offset时,从offset后开始消费;只要有一个分区不存在已提交的offset,则抛出异常

  上面几句话说得有点蒙,举个例子:

  当有一个消费者连接到Kafka,那这个消费者该从哪个位置开始消费呢?

  首先,我们知道Kafka的消费者以群组Group的形式去消费,Kafka会记录每个Group在每个Partition中的到哪个位置,也就是offset。  

  当有消费者连接到Kafka要消费消息是,如果这个消费者所在的群组Group之前有消费过并提交过offset(也就是存在offset记录),那么这个消费者就从这个offset的位置开始消费,这一点Latest,Earliest,Error三个配置的行为是一样的。

  但是如果连接的消费者所在的群组是一个新的群组时(也就是不存在offset记录),Latest,Earliest,Error三个配置表现出不一样的行为:

  Latest:从连接到Kafka那一刻开始消费之后产生的消息,之前发布的消息不在消费,这也是默认的行为

  Earliest:从offset最小值(如果消息全部有效的话,那就是最开头)处开始消费,也就是说会消费连接到Kafka之前发布的消息

  Error:简单暴力的抛出异常

  2、生产消息需要序列化,消费消息就需要反序列化了,我们需要提供一个实现了IDeserializer<TValue>接口的类型,比如上面的例子采用Json序列化:  

    public class KafkaConverter : IDeserializer<object>
    {/// <summary>
        /// 反序列化字节数据成实体数据
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public object Deserialize(ReadOnlySpan<byte> data, bool isNull, SerializationContext context)
        {
            if (isNull) return null;

            var json = Encoding.UTF8.GetString(data.ToArray());
            try
            {
                return JsonConvert.DeserializeObject(json);
            }
            catch
            {
                return json;
            }
        }
    }

   3、Kafka是发布/订阅方式的消息队列,Confluent.Kafka提供了两个订阅的方法:Subscribe和Assign

  Subscribe:从一个或者多个topic订阅消息

  Assign:从一个或者多个topic的指定partition中订阅消息

  另外,Confluent.Kafka还提供了两个取消订阅的方法:Unsubscribe和Unassign

  4、获取消息使用Consume方法,方法返回一个ConsumeResult<TKey, TValue>对象,我们要的消息就在这个对象中,它还包含offset等等其他信息。

  另外,Consume方法会导致当前线程阻塞,直至有获取到消息可以消费,或者超时。

  5、如果我们创建消费者时,设置了EnableAutoCommit=false,那么我们就需要手动调用Commit方法提交消息,切记。

   

  完整的Demo例子

  上面有提到,生产消息需要一个实现序列化消息接口的对象,而消费消息需要一个实现了反序列化接口的对象,这两者建议用同一个类实现,于是一个完整的实现类:  

    public class KafkaConverter : ISerializer<object>, IDeserializer<object>
    {
        /// <summary>
        /// 序列化数据成字节
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public byte[] Serialize(object data, SerializationContext context)
        {
            var json = JsonConvert.SerializeObject(data);
            return Encoding.UTF8.GetBytes(json);
        }
        /// <summary>
        /// 反序列化字节数据成实体数据
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public object Deserialize(ReadOnlySpan<byte> data, bool isNull, SerializationContext context)
        {
            if (isNull) return null;

            var json = Encoding.UTF8.GetString(data.ToArray());
            try
            {
                return JsonConvert.DeserializeObject(json);
            }
            catch
            {
                return json;
            }
        }
    }

  一个完整的Demo例子如下:  

    static void Main(string[] args)
    {
        var bootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        var group1 = "group.1";
        var group2 = "group.2";
        var topic = "test";

        new Thread(() =>
        {
            ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
            config.BootstrapServers = bootstrapServers;
            config.GroupId = group1;
            config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
            config.EnableAutoCommit = false;

            var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
            builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
            var consumer = builder.Build();
            //consumer.Subscribe(topic);//订阅消息使用Subscribe方法
            consumer.Assign(new TopicPartition(topic, new Partition(0)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

            while (true)
            {
                var result = consumer.Consume();
                Console.WriteLine($"{group1} recieve message:{result.Message.Value}");
                consumer.Commit(result);//手动提交,如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交,则无需调用Commit方法
            }

        }).Start();

        new Thread(() =>
        {
            ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
            config.BootstrapServers = bootstrapServers;
            config.GroupId = group2;
            config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
            config.EnableAutoCommit = false;

            var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
            builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
            var consumer = builder.Build();
            //consumer.Subscribe(topic);//订阅消息使用Subscribe方法
            consumer.Assign(new TopicPartition(topic, new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

            while (true)
            {
                var result = consumer.Consume();
                Console.WriteLine($"{group2} recieve message:{result.Message.Value}");
                consumer.Commit(result);//手动提交,如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交,则无需调用Commit方法
            }

        }).Start();

        int index = 0;
        ProducerConfig config = new ProducerConfig();
        config.BootstrapServers = bootstrapServers;
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        while (true)
        {
            Console.Write("请输入消息:");
            var line = Console.ReadLine();

            int partition = index % 3;
            var topicPartition = new TopicPartition(topic, new Partition(partition));
            producer.Produce(topicPartition, new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = line });

            index++;
        }
    }

 

  封装使用

  这里做一个简单的封装,使用几个常用的配置以方便使用,当然,还是要使用nuget安装 Confluent.Kafka 和 Newtonsoft.Json两个包,具体几个类如下:  

  
    public abstract class KafkaBaseOptions
    {
        /// <summary>
        /// 服务器地址
        /// </summary>
        public string[] BootstrapServers { get; set; }
    }
KafkaBaseOptions
  
    public class KafkaConsumer : IDisposable
    {
        ConsumerBuilder<string, object> builder;
        List<IConsumer<string, object>> consumers;
        bool disposed = false;

        /// <summary>
        /// kafka服务节点
        /// </summary>
        public string BootstrapServers { get; private set; }
        /// <summary>
        /// 群组
        /// </summary>
        public string GroupId { get; private set; }
        /// <summary>
        /// 是否允许自动提交(enable.auto.commit)
        /// </summary>
        public bool EnableAutoCommit { get; set; } = false;

        /// <summary>
        /// 异常事件
        /// </summary>
        public event Action<object, Exception> ErrorHandler;
        /// <summary>
        /// 统计事件
        /// </summary>
        public event Action<object, string> StatisticsHandler;
        /// <summary>
        /// 日志事件
        /// </summary>
        public event Action<object, KafkaLogMessage> LogHandler;

        public KafkaConsumer(string groupId, params string[] bootstrapServers)
        {
            if (bootstrapServers == null || bootstrapServers.Length == 0)
            {
                throw new Exception("at least one server must be assigned");
            }

            this.GroupId = groupId;
            this.BootstrapServers = string.Join(",", bootstrapServers);
            this.consumers = new List<IConsumer<string, object>>();
        }

        #region Private
        /// <summary>
        /// 创建消费者生成器
        /// </summary>
        private void CreateConsumerBuilder()
        {
            if (disposed)
            {
                throw new ObjectDisposedException(nameof(KafkaConsumer));
            }

            if (builder == null)
            {
                lock (this)
                {
                    if (builder == null)
                    {
                        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
                        config.BootstrapServers = BootstrapServers;
                        config.GroupId = GroupId;
                        config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
                        config.EnableAutoCommit = EnableAutoCommit;
                        //config.EnableAutoOffsetStore = true;
                        //config.IsolationLevel = IsolationLevel.ReadCommitted;
                        //config.MaxPollIntervalMs = 10000;


                        //List<KeyValuePair<string, string>> config = new List<KeyValuePair<string, string>>();
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("bootstrap.servers", BootstrapServers));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("group.id", GroupId));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("auto.offset.reset", "earliest"));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("enable.auto.commit", EnableAutoCommit.ToString().ToLower()));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("max.poll.interval.ms", "10000"));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("session.timeout.ms", "10000"));
                        //config.Add(new KeyValuePair<string, string>("isolation.level", "read_uncommitted"));

                        builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);

                        Action<Delegate, object> tryCatchWrap = (@delegate, arg) =>
                        {
                            try
                            {
                                @delegate?.DynamicInvoke(arg);
                            }
                            catch { }
                        };
                        builder.SetErrorHandler((p, e) => tryCatchWrap(ErrorHandler, new Exception(e.Reason)));
                        builder.SetStatisticsHandler((p, e) => tryCatchWrap(StatisticsHandler, e));
                        builder.SetLogHandler((p, e) => tryCatchWrap(LogHandler, new KafkaLogMessage(e)));
                        builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());
                    }
                }
            }
        }
        /// <summary>
        /// 内部处理消息
        /// </summary>
        /// <param name="consumer"></param>
        /// <param name="cancellationToken"></param>
        /// <param name="action"></param>
        private void InternalListen(IConsumer<string, object> consumer, CancellationToken cancellationToken, Action<RecieveResult> action)
        {
            try
            {
                var result = consumer.Consume(cancellationToken);
                if (!cancellationToken.IsCancellationRequested)
                {
                    CancellationTokenSource cancellationTokenSource = new CancellationTokenSource();
                    if (!EnableAutoCommit && result != null)
                    {
                        cancellationTokenSource.Token.Register(() =>
                        {
                            consumer.Commit(result);
                        });
                    }
                    action?.Invoke(result == null ? null : new RecieveResult(result, cancellationTokenSource));
                }
            }
            catch { }
        }
        /// <summary>
        /// 验证消费主题和分区
        /// </summary>
        /// <param name="subscribers"></param>
        private void CheckSubscribers(params KafkaSubscriber[] subscribers)
        {
            if (subscribers == null || subscribers.Length == 0)
            {
                throw new InvalidOperationException("subscriber cann\'t be empty");
            }

            if (subscribers.Any(f => string.IsNullOrEmpty(f.Topic)))
            {
                throw new InvalidOperationException("topic cann\'t be empty");
            }
        }
        /// <summary>
        /// 设置监听主题
        /// </summary>
        /// <param name="consumer"></param>
        private void SetSubscribers(IConsumer<string, object> consumer, params KafkaSubscriber[] subscribers)
        {
            var topics = subscribers.Where(f => f.Partition == null).Select(f => f.Topic).ToArray();
            var topicPartitions = subscribers.Where(f => f.Partition != null).Select(f => new TopicPartition(f.Topic, new Partition(f.Partition.Value))).ToArray();

            if (topics.Length > 0)
            {
                consumer.Subscribe(topics);
            }

            if (topicPartitions.Length > 0)
            {
                consumer.Assign(topicPartitions);
            }
        }
        /// <summary>
        /// 创建一个消费者
        /// </summary>
        /// <param name="listenResult"></param>
        /// <param name="subscribers"></param>
        /// <returns></returns>
        private IConsumer<string, object> CreateConsumer(ListenResult listenResult, params KafkaSubscriber[] subscribers)
        {
            if (disposed)
            {
                throw new ObjectDisposedException(nameof(KafkaConsumer));
            }

            CheckSubscribers(subscribers);

            CreateConsumerBuilder();

            var consumer = builder.Build();
            listenResult.Token.Register(() =>
            {
                consumer.Dispose();
            });

            SetSubscribers(consumer, subscribers);

            consumers.Add(consumer);

            return consumer;
        }
        #endregion

        #region Listen
        /// <summary>
        /// 监听一次并阻塞当前线程,直至有消息获取或者取消获取
        /// </summary>
        /// <param name="topics"></param>
        public RecieveResult ListenOnce(params string[] topics)
        {
            return ListenOnce(topics.Select(f => new KafkaSubscriber() { Partition =  
                       
                    
                    

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