주요 기능, 구성 요소, 장점 등 Kafka의 기본 사항을 알고 싶다면 여기에서 해당 내용을 다루는 기사를 참조하세요. 이를 검토하고 Docker를 사용하여 Kafka 설치를 완료할 때까지 단계를 따라 다음 섹션을 진행하세요.
Kafka를 NodeJS와 연결하는 방법에 대한 기사의 예와 유사하게 이 소스 코드에는 Producer 메시지를 Kafka로 보내고 소비자를 사용하여 주제. 더 나은 이해를 위해 코드를 더 작은 부분으로 나누겠습니다. 먼저 변수 값을 정의해 보겠습니다.
package main import ( "fmt" "github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka" ) var ( broker = "localhost:9092" groupId = "group-id" topic = "topic-name" )github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka
패키지를 사용하여 Kafka에 연결합니다. -
브로커는 호스트 주소입니다. ZooKeeper를 사용하는 경우 호스트 주소를 그에 맞게 바꾸세요. -
groupId와 주제는 필요에 따라 변경될 수 있습니다. 다음은 Producer 초기화입니다.
func startProducer() { p, err := kafka.NewProducer(&kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": broker}) if err != nil { panic(err) } go func() { for e := range p.Events() { switch ev := e.(type) { case *kafka.Message: if ev.TopicPartition.Error != nil { fmt.Printf("Delivery failed: %v\n", ev.TopicPartition) } else { fmt.Printf("Delivered message to %v\n", ev.TopicPartition) } } } }() for _, word := range []string{"message 1", "message 2", "message 3"} { p.Produce(&kafka.Message{ TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &topic, Partition: kafka.PartitionAny}, Value: []byte(word), }, nil) } }
{"message 1", "message 2", "message 3"} 메시지 배열을 주제로 보내는 데 사용되며 go-routine for e := range p.Events()를 사용하여 이벤트를 반복하고 배송 결과를 인쇄합니다. 성공 아니면 실패. 다음은
주제를 구독하고 메시지를 받는 소비자를 생성하는 것입니다.
func startConsumer() { c, err := kafka.NewConsumer(&kafka.ConfigMap{ "bootstrap.servers": broker, "group.id": groupId, "auto.offset.reset": "earliest", }) if err != nil { panic(err) } c.Subscribe(topic, nil) for { msg, err := c.ReadMessage(-1) if err == nil { fmt.Printf("Message on %s: %s\n", msg.TopicPartition, string(msg.Value)) } else { fmt.Printf("Consumer error: %v (%v)\n", err, msg) break } } c.Close() }Producer
와 consumer를 생성하는 함수를 호출해 사용합니다. 실제 시나리오에서 생산자 및 소비자 배포는 일반적으로 마이크로서비스 시스템의 서로 다른 두 서버에서 수행됩니다.
func main() { startProducer() startConsumer() }
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