エンタープライズ レベルのアプリケーション アーキテクチャがますます複雑になるにつれて、メッセージ送信が重要なコンポーネントになっています。ここでカフカが登場します。 Kafka は、メッセージのパブリッシュとサブスクリプションをサポートする効率的で信頼性の高い分散メッセージ キューであり、非常に高いスループットと低い遅延を備えた最新のエンタープライズ レベルのメッセージング システムです。 Kafka の API では、公式クライアントが複数の言語を提供していますが、近年 Golang が広く使われるようになってきたため、この記事では実装言語として Golang を使用して、Golang を使用して Kafka を実装する方法を説明します。
1. 依存関係
開始する前に、必要な依存関係をダウンロードする必要があります:
- sarama: Golang Kafka client library
- pkg /エラー: Go 標準ライブラリのエラー パッケージをカプセル化します。
具体的な使用方法は次のとおりです。
go get github.com/Shopify/sarama
go get github. com/ pkg/errors
2. プロデューサーの作成
Kafka の API を導入する前に、最初にプロデューサー インスタンスを作成する必要があります。プロデューサーのコードは次のとおりです:
package main import ( "fmt" "time" "github.com/pkg/errors" "github.com/Shopify/sarama" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll config.Producer.Return.Successes = true producer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config) if err != nil { panic(errors.Wrap(err, "failed to create producer")) } defer producer.Close() for i := 0; i < 10; i++ { message := &sarama.ProducerMessage{ Topic: "test_topic", Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("test message %d", i)), } partition, offset, err := producer.SendMessage(message) if err != nil { fmt.Println(errors.Wrapf(err, "failed to send message: %s", message)) } else { fmt.Printf("message sent to partition %d at offset %d ", partition, offset) } time.Sleep(500 * time.Millisecond) // 延迟发送 } }
コードは主に次のことを行います:
- プロデューサーの構成: プロデューサーの構成を設定し、パーティショニング方法をランダムとして指定します。パーティショニングでは、すべての ISR ノードがメッセージを確認してから返すのを待ち、送信が成功した後にパーティションとオフセットを返す必要があります。
- プロデューサーの作成: 指定されたブローカー アドレスと構成を使用してプロデューサー インスタンスを作成します。
- メッセージの送信: メッセージの件名と内容を含むメッセージを作成し、送信します。
- 出力結果: 結果の印刷、メッセージのパーティションとオフセットの記録。
3. コンシューマの作成
2 番目に、コンシューマ インスタンスを作成する必要があります。コンシューマ コードは次のとおりです。
package main import ( "context" "fmt" "os" "os/signal" "github.com/Shopify/sarama" "github.com/pkg/errors" ) func main() { config := sarama.NewConfig() config.Consumer.Return.Errors = true consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config) if err != nil { panic(errors.Wrap(err, "failed to create consumer")) } defer consumer.Close() signals := make(chan os.Signal, 1) signal.Notify(signals, os.Interrupt) partitions, err := consumer.Partitions("test_topic") if err != nil { panic(errors.Wrapf(err, "failed to read partitions for topic: test_topic")) } ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background()) for _, partition := range partitions { go func(partition int32) { partitionConsumer, err := consumer.ConsumePartition("test_topic", partition, sarama.OffsetOldest) if err != nil { fmt.Printf("failed to create partition consumer for partition %d: %s ", partition, err) return } defer partitionConsumer.Close() for { select { case msg := <-partitionConsumer.Messages(): fmt.Printf("Consumed message from partition %d at offset %d: %s ", msg.Partition, msg.Offset, msg.Value) case <-signals: cancel() return case err := <-partitionConsumer.Errors(): fmt.Printf("Consumed error from partition %d: %s ", partition, err) case <-ctx.Done(): return } } }(partition) } <-signals fmt.Println("Shutting down consumer") }
コードは主に次のことを行います。
- コンシューマの設定: コンシューマを設定し、エラー リターン スイッチを設定します。
- コンシューマーの作成: 指定されたブローカーのアドレスと構成に基づいてコンシューマー インスタンスを作成します。
- Get Partition: 指定されたトピックのパーティションを取得します。
- 消費: 個別に消費するために各パーティションの goroutine を開きます。
- 出力結果: 消費されたメッセージを出力します。
4. まとめ
上記では、Golang を使用して Kafka のプロデューサー部分とコンシューマー部分を実装しました。分散システムを実現するための重要なコンポーネントの 1 つとして、Kafka はメッセージを解決できます。システムには同時実行性の高い分散環境では問題がありますが、Kafka には優れたサポート ドキュメントと安定したコミュニティがあるため、実際の開発にストレスなく適用できます。
以上がgolangでkafkaを実装するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Golangは実際のアプリケーションに優れており、そのシンプルさ、効率性、並行性で知られています。 1)同時プログラミングはゴルチンとチャネルを通じて実装されます。2)柔軟なコードは、インターフェイスと多型を使用して記述されます。3)ネット/HTTPパッケージを使用したネットワークプログラミングを簡素化、4)効率的な同時クローラーを構築する、5)ツールと最高の実践を通じてデバッグと最適化。

GOのコア機能には、ガベージコレクション、静的リンク、並行性サポートが含まれます。 1. GO言語の並行性モデルは、GoroutineとChannelを通じて効率的な同時プログラミングを実現します。 2.インターフェイスと多型は、インターフェイスメソッドを介して実装されているため、異なるタイプを統一された方法で処理できます。 3.基本的な使用法は、関数定義と呼び出しの効率を示しています。 4。高度な使用法では、スライスは動的なサイズ変更の強力な機能を提供します。 5.人種条件などの一般的なエラーは、Getest Raceを通じて検出および解決できます。 6.パフォーマンス最適化Sync.Poolを通じてオブジェクトを再利用して、ゴミ収集圧力を軽減します。

GO言語は、効率的でスケーラブルなシステムの構築においてうまく機能します。その利点には次のものがあります。1。高性能:マシンコードにコンパイルされ、速度速度が速い。 2。同時プログラミング:ゴルチンとチャネルを介してマルチタスクを簡素化します。 3。シンプルさ:簡潔な構文、学習コストとメンテナンスコストの削減。 4。クロスプラットフォーム:クロスプラットフォームのコンパイル、簡単な展開をサポートします。

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