1、先看最简单的场景，生产者生产消息，消费者接收消息，下面是生产者的简单代码。
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from kafka import KafkaProducer
producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='xxxx:x')
msg_dict = {
"sleep_time": 10,
"db_config": {
"database": "test_1",
"host": "xxxx",
"user": "root",
"password": "root"
},
"table": "msg",
"msg": "Hello World"
}
msg = json.dumps(msg_dict)
producer.send('test_rhj', msg, partition=0)
producer.close()
下面是消费者的简单代码：
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('test_rhj', bootstrap_servers=['xxxx:x'])
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)
print recv
下面是结果：
2、如果想要完成负载均衡，就需要知道kafka的分区机制，同一个主题，可以为其分区，在生产者不指定分区的情况，kafka会将多个消息分发到不同的分区，消费者订阅时候如果不指定服务组，会收到所有分区的消息，如果指定了服务组，则同一服务组的消费者会消费不同的分区，如果2个分区两个消费者的消费者组消费，则，每个消费者消费一个分区，如果有三个消费者的服务组，则会出现一个消费者消费不到数据；如果想要消费同一分区，则需要用不同的服务组。以此为原理，我们对消费者做如下修改：
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('test_rhj', bootstrap_servers=['xxxx:x'])
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)
print recv
然后我们开两个消费者进行消费，生产者分别往0分区和1分区发消息结果如下，可以看到，一个消费者只能消费0分区，另一个只能消费1分区：
3、kafka提供了偏移量的概念，允许消费者根据偏移量消费之前遗漏的内容，这基于kafka名义上的全量存储，可以保留大量的历史数据，历史保存时间是可配置的，一般是7天，如果偏移量定位到了已删除的位置那也会有问题，但是这种情况可能很小；每个保存的数据文件都是以偏移量命名的，当前要查的偏移量减去文件名就是数据在该文件的相对位置。要指定偏移量消费数据，需要指定该消费者要消费的分区，否则代码会找不到分区而无法消费，代码如下：
from kafka import KafkaConsumer
from kafka.structs import TopicPartition
consumer = KafkaConsumer(group_id='123456', bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
consumer.assign([TopicPartition(topic='test_rhj', partition=0), TopicPartition(topic='test_rhj', partition=1)])
print consumer.partitions_for_topic("test_rhj") # 获取test主题的分区信息
print consumer.assignment()
print consumer.beginning_offsets(consumer.assignment())
consumer.seek(TopicPartition(topic='test_rhj', partition=0), 0)
for msg in consumer:
recv = "%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (msg.topic, msg.partition, msg.offset, msg.key, msg.value)
print recv
因为指定的便宜量为0，所以从一开始插入的数据都可以查到，而且因为指定了分区，指定的分区结果都可以消费，结果如下：
4、有时候，我们并不需要实时获取数据，因为这样可能会造成性能瓶颈，我们只需要定时去获取队列里的数据然后批量处理就可以，这种情况，我们可以选择主动拉取数据
from kafka import KafkaConsumer
import time
consumer = KafkaConsumer(group_id='123456', bootstrap_servers=['10.43.35.25:4531'])
consumer.subscribe(topics=('test_rhj',))
index = 0
while True:
msg = consumer.poll(timeout_ms=5) # 从kafka获取消息
print msg
time.sleep(2)
index += 1
print '--------poll index is %s----------' % index
结果如下，可以看到，每次拉取到的都是前面生产的数据，可能是多条的列表，也可能没有数据，如果没有数据，则拉取到的为空：
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
python操作kafka
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。