Python脚本消费多个Kafka topic

在Python中消费多个Kafka topic，可以使用kafka-python库，这是一个流行的Kafka客户端库。以下是一个详细的代码示例，展示如何创建一个Kafka消费者，并同时消费多个Kafka topic。

1.环境准备

（1）安装Kafka和Zookeeper：确保Kafka和Zookeeper已经安装并运行。

（2）安装kafka-python库：通过pip安装kafka-python库。

bash复制代码

pip install kafka-python

2.示例代码

以下是一个完整的Python脚本，展示了如何创建一个Kafka消费者并消费多个topic。

from kafka import KafkaConsumer

import json

import logging

# 配置日志

logging.basicConfig(

    level=logging.INFO,

    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'

)

logger = logging.getLogger(__name__)

# Kafka配置

bootstrap_servers = 'localhost:9092'  # 替换为你的Kafka服务器地址

group_id = 'multi-topic-consumer-group'

topics = ['topic1', 'topic2', 'topic3']  # 替换为你要消费的topic

# 消费者配置

consumer_config = {

    'bootstrap_servers': bootstrap_servers,

    'group_id': group_id,

    'auto_offset_reset': 'earliest',  # 从最早的offset开始消费

    'enable_auto_commit': True,

    'auto_commit_interval_ms': 5000,

    'value_deserializer': lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))  # 假设消息是JSON格式

}

# 创建Kafka消费者

consumer = KafkaConsumer(**consumer_config)

# 订阅多个topic

consumer.subscribe(topics)

try:

    # 无限循环，持续消费消息

    while True:

        for message in consumer:

            topic = message.topic

            partition = message.partition

            offset = message.offset

            key = message.key

            value = message.value

            # 打印消费到的消息

            logger.info(f"Consumed message from topic: {topic}, partition: {partition}, offset: {offset}, key: {key}, value: {value}")

            # 你可以在这里添加处理消息的逻辑

            # process_message(topic, partition, offset, key, value)

except KeyboardInterrupt:

    # 捕获Ctrl+C，优雅关闭消费者

    logger.info("Caught KeyboardInterrupt, closing consumer.")

    consumer.close()

except Exception as e:

    # 捕获其他异常，记录日志并关闭消费者

    logger.error(f"An error occurred: {e}", exc_info=True)

    consumer.close()

3.代码解释

（1）日志配置：使用Python的logging模块配置日志，方便调试和记录消费过程中的信息。

（2）Kafka配置：设置Kafka服务器的地址、消费者组ID和要消费的topic列表。

（3）消费者配置：配置消费者参数，包括自动重置offset、自动提交offset的时间间隔和消息反序列化方式（这里假设消息是JSON格式）。

（4）创建消费者：使用配置创建Kafka消费者实例。

（5）订阅topic：通过consumer.subscribe方法订阅多个topic。

（6）消费消息：在无限循环中消费消息，并打印消息的详细信息（topic、partition、offset、key和value）。

（7）异常处理：捕获KeyboardInterrupt（Ctrl+C）以优雅地关闭消费者，并捕获其他异常并记录日志。

4.运行脚本

确保Kafka和Zookeeper正在运行，并且你已经在Kafka中创建了相应的topic（topic1、topic2、topic3）。然后运行脚本：

bash复制代码

python kafka_multi_topic_consumer.py

这个脚本将开始消费指定的topic，并在控制台上打印出每条消息的详细信息。你可以根据需要修改脚本中的处理逻辑，比如将消息存储到数据库或发送到其他服务。

5.参考价值和实际意义

这个示例代码展示了如何在Python中使用kafka-python库消费多个Kafka topic，适用于需要处理来自不同topic的数据流的场景。例如，在实时数据处理系统中，不同的topic可能代表不同类型的数据流，通过消费多个topic，可以实现数据的整合和处理。此外，该示例还展示了基本的异常处理和日志记录，有助于在生产环境中进行调试和监控。