这可能有多个问题,所以请耐心等待。我仍在寻找使用 Kafka 架构的正确方法。我知道主题的分区是按消费者划分的。
消费者到底是什么?现在,我正在考虑编写一个充当消费者的守护进程 python 进程。当消费者消费来自 Kafka 的消息时,我必须完成一项任务。这是一项艰巨的任务,因此我正在创建同时运行的子任务。我可以在同一台机器上有多个消费者(python 脚本)吗?
我正在开发多个微服务,因此每个微服务都有自己的使用者?
当负载增加时,我必须扩展消费者。我想产生一台新机器来充当另一个消费者。但我只是觉得我在这里做错了什么,并且觉得必须有更好的方法。
您能告诉我您是如何根据负载扩展消费者的吗?如果我需要增加消费者,是否必须增加主题分区?我如何动态地做到这一点?当产生的消息较少时,我可以减少分区吗?最初有多少个分区是理想的?
请提出一些值得遵循的良好做法。
这是我正在使用的消费者脚本
while True:
message = client.poll(timeout=10)#client is the KafkaConsumer object
if message is not None:
if message.error():
raise KafkaException(message.error())
else:
logger.info('recieved topic {topic} partition {partition} offset {offset} key {key} - {value}'.format(
topic=message.topic(),
partition=message.partition(),
offset=message.offset(),
key=message.key(),
value=message.value()
))
#run task
最佳答案
Can I have multiple consumers(python scripts) on the same machine?
是的。不过,您也可以拥有 Python 线程。
如果您不使用多个主题,则不需要多个使用者。
What exactly are consumers?
请随意阅读 Apache Kafka 网站...
each microservice has its own consumer?
每个服务是否运行相似的代码?那么是的。
I thought of spawning a new machine
在一台计算机上生成应用程序的新实例。监视 CPU 和内存以及网络负载。在至少其中一台机器在正常处理下的性能高于 70% 之前,不要购买新机器。
Do I have to increase my partitions in topics if I need to increase my consumers?
总的来说,是的。消费者组中的消费者数量受到订阅主题中分区数量的限制。
Can I decrease the partitions when there are fewer messages produced?
没有。分区不能减少
When the load increases I have to scale the consumers
不一定。增加的负荷是不断上升还是有波浪?如果是可变的,那么你可以让 Kafka 缓冲消息。消费者将尽可能快地继续轮询和处理。
您需要定义 SLA,规定消息从生产者到达主题后需要多长时间进行处理。
How many partitions are ideal initially?
有很多关于此的文章,具体取决于您自己的硬件和应用程序要求。只需记录每条消息,您就可以拥有数千个分区...
When the consumer consumes a message from Kafka, there is a task that I have to complete
听起来你可能想看看 Celery,而不一定只是 Kafka。您还可以look at Faust用于 Kafka 处理
关于python - 如何在 python 中扩展 Kafka Consumers?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60155727/