Kafka基础教程（三）：C#使用Kafka消息队列

2021-10-07 06:17:31

　　接上篇Kafka的安装，我安装的Kafka集群地址：192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092，所以这里直接使用这个集群来演示

　　首先创建一个项目，演示采用的是控制台（.net core 3.1），然后使用Nuget安装 Confluent.Kafka 包：

　　上面的截图中有Confluent.Kafka的源码地址，感兴趣的可以去看看：https://github.com/confluentinc/confluent-kafka-dotnet/

　　消息发布

　　先直接上Demo　　

    static void Main(string[] args)
    {
        ProducerConfig config = new ProducerConfig();
        config.BootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        producer.Produce("test", new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = "hello world" }); 

　　　　  Console.ReadKey();
    }

　　上述代码执行后，就可以使用上一节提到的kafkatool工具查看到消息了。

　　1、消息发布需要使用生产者对象，它由ProducerBuilder<,>类构造，有两个泛型参数，第一个是路由Key的类型，第二个是消息的类型，开发过程中，我们多数使用ProducerBuilder<string, object>或者ProducerBuilder<string, string>。

　　2、ProducerBuilder<string, object>在实例化时需要一个配置参数，这个配置参数是一个集合（IEnumerable<KeyValuePair<string, string>>），ProducerConfig其实是实现了这个集合接口的一个类型，在旧版本的Confluent.Kafka中，是没有这个ProducerConfig类型的，之前都是使用Dictionary<string,string>来构建ProducerBuilder<string, object>，比如上面的Demo，其实也可以写成：　　

    static void Main(string[] args)
    {
        Dictionary<string, string> config = new Dictionary<string, string>();
        config["bootstrap.servers"]= "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        producer.Produce("test", new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = "hello world" });

        Console.ReadKey();
    }

　　这两种方式是一样的效果，只是ProducerConfig对象最终也是生成一个KeyValuePair<string, string>集合，ProducerConfig中的属性都会有一个Key与它对应，比如上面的ProducerConfig的BootstrapServers属性最终会映射成bootstrap.servers，表示Kafka集群地址，多个地址之间使用逗号分隔。

　　其他配置信息可以参考官方配置文档：https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md

　　3、Confluent.Kafka还要求提供一个实现了ISerializer<TValue>或者IAsyncSerializer<TValue>接口的序列化类型，比如上面的Demo中的KafkaConverter：　　

    public class KafkaConverter : ISerializer<object>
    {
        /// <summary>
        /// 序列化数据成字节
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public byte[] Serialize(object data, SerializationContext context)
        {
            var json = JsonConvert.SerializeObject(data);
            return Encoding.UTF8.GetBytes(json);
        }
    }

　　这里我采用的是Json格式序列化，需要使用Nuget安装Newtonsoft.Json。

　　4、发布消息使用Produce方法，它有几个重载，还有几个异步发布方法。第一个参数是topic，如果想指定Partition，需要使用TopicPartition对象，第二个参数是消息，它是Message<TKey, TValue>类型，Key即路由，Value就是我们的消息，消息会经过ISerializer<TValue>接口序列化之后发送到Kafka，第三个参数是Action<DeliveryReport<TKey, TValue>>类型的委托，它是异步执行的，其实是发布的结果通知。

　　消息消费

　　先直接上Demo

    static void Main(string[] args)
    {
        ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
        config.BootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        config.GroupId = "group.1";
        config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
        config.EnableAutoCommit = false;

        var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
        var consumer = builder.Build();
        consumer.Subscribe("test");//订阅消息使用Subscribe方法
        //consumer.Assign(new TopicPartition("test", new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

        while (true)
        {
            var result = consumer.Consume();
            Console.WriteLine($"recieve message:{result.Message.Value}");
            consumer.Commit(result);//手动提交，如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交，则无需调用Commit方法
        }
    }

　　1、和消息发布一样，消费者的构建是通过ConsumerBuilder<, >对象来完成的，同样也有一个ConsumerConfig配置对象，它在旧版本中也是不存在的，旧版本中也是使用Dictionary<string,string>来实现的，比如上面的例子等价于：

    static void Main(string[] args)
    {
        Dictionary<string, string> config = new Dictionary<string, string>();
        config["bootstrap.servers"] = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092,192.168.209.135:9092";
        config["group.id"] = "group.1";
        config["auto.offset.reset"] = "earliest";
        config["enable.auto.commit"] = "false";

        var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
        var consumer = builder.Build();
        consumer.Subscribe("test");//订阅消息使用Subscribe方法
        //consumer.Assign(new TopicPartition("test", new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

        while (true)
        {
            var result = consumer.Consume();
            Console.WriteLine($"recieve message:{result.Message.Value}");
            consumer.Commit(result);//手动提交，如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交，则无需调用Commit方法
        }
    }

　　实际上，它和ProducerConfig一样也是一个KeyValuePair<string, string>集合，它的属性最终都会有一个Key与它对应。其他配置信息可以参考官方配置文档：https://github.com/edenhill/librdkafka/blob/master/CONFIGURATION.md

　　这里顺带提一下这个例子用到的几个配置：　　

   BootstrapServers：Kafka集群地址，多个地址之间使用逗号分隔。
　　GroupId：消费者的Group，注意了，Kafka以Group的形式消费消息，一个消息只会被同一Group中的一个消费者消费，另外，一般的，同一Group中的消费者应该实现相同的逻辑
　　EnableAutoCommit：是否自动提交，如果设置成true，那么消费者接收到消息就相当于被消费了，我们可以设置成false，然后在我们处理完逻辑之后手动提交。
　　AutoOffsetReset：自动重置offset的行为，默认是Latest，这是kafka读取数据的策略，有三个可选值：Latest，Earliest，Error，个人推荐使用Earliest

　　关于AutoOffsetReset配置，这里再提一点　　

　　Latest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，消费新产生的该分区下的数据
　　Earliest：当各分区下有已提交的offset时，从提交的offset开始消费；无提交的offset时，从头开始消费
　　Error：topic各分区都存在已提交的offset时，从offset后开始消费；只要有一个分区不存在已提交的offset，则抛出异常

　　上面几句话说得有点蒙，举个例子：

　　当有一个消费者连接到Kafka，那这个消费者该从哪个位置开始消费呢？

　　首先，我们知道Kafka的消费者以群组Group的形式去消费，Kafka会记录每个Group在每个Partition中的到哪个位置，也就是offset。　　

　　当有消费者连接到Kafka要消费消息是，如果这个消费者所在的群组Group之前有消费过并提交过offset（也就是存在offset记录），那么这个消费者就从这个offset的位置开始消费，这一点Latest，Earliest，Error三个配置的行为是一样的。

　　但是如果连接的消费者所在的群组是一个新的群组时（也就是不存在offset记录），Latest，Earliest，Error三个配置表现出不一样的行为：

　　Latest：从连接到Kafka那一刻开始消费之后产生的消息，之前发布的消息不在消费，这也是默认的行为

　　Earliest：从offset最小值（如果消息全部有效的话，那就是最开头）处开始消费，也就是说会消费连接到Kafka之前发布的消息

　　Error：简单暴力的抛出异常

　　2、生产消息需要序列化，消费消息就需要反序列化了，我们需要提供一个实现了IDeserializer<TValue>接口的类型，比如上面的例子采用Json序列化：　　

    public class KafkaConverter : IDeserializer<object>
    {/// <summary>
        /// 反序列化字节数据成实体数据
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public object Deserialize(ReadOnlySpan<byte> data, bool isNull, SerializationContext context)
        {
            if (isNull) return null;

            var json = Encoding.UTF8.GetString(data.ToArray());
            try
            {
                return JsonConvert.DeserializeObject(json);
            }
            catch
            {
                return json;
            }
        }
    }

　　3、Kafka是发布/订阅方式的消息队列，Confluent.Kafka提供了两个订阅的方法：Subscribe和Assign

　　Subscribe：从一个或者多个topic订阅消息

　　Assign：从一个或者多个topic的指定partition中订阅消息

　　另外，Confluent.Kafka还提供了两个取消订阅的方法：Unsubscribe和Unassign

　　4、获取消息使用Consume方法，方法返回一个ConsumeResult<TKey, TValue>对象，我们要的消息就在这个对象中，它还包含offset等等其他信息。

　　另外，Consume方法会导致当前线程阻塞，直至有获取到消息可以消费，或者超时。

　　5、如果我们创建消费者时，设置了EnableAutoCommit=false，那么我们就需要手动调用Commit方法提交消息，切记。

　　完整的Demo例子

　　上面有提到，生产消息需要一个实现序列化消息接口的对象，而消费消息需要一个实现了反序列化接口的对象，这两者建议用同一个类实现，于是一个完整的实现类：　　

    public class KafkaConverter : ISerializer<object>, IDeserializer<object>
    {
        /// <summary>
        /// 序列化数据成字节
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public byte[] Serialize(object data, SerializationContext context)
        {
            var json = JsonConvert.SerializeObject(data);
            return Encoding.UTF8.GetBytes(json);
        }
        /// <summary>
        /// 反序列化字节数据成实体数据
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        /// <param name="context"></param>
        /// <returns></returns>
        public object Deserialize(ReadOnlySpan<byte> data, bool isNull, SerializationContext context)
        {
            if (isNull) return null;

            var json = Encoding.UTF8.GetString(data.ToArray());
            try
            {
                return JsonConvert.DeserializeObject(json);
            }
            catch
            {
                return json;
            }
        }
    }

　　一个完整的Demo例子如下：　　

    static void Main(string[] args)
    {
        var bootstrapServers = "192.168.209.133:9092,192.168.209.134:9092";
        var group1 = "group.1";
        var group2 = "group.2";
        var topic = "test";

        new Thread(() =>
        {
            ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
            config.BootstrapServers = bootstrapServers;
            config.GroupId = group1;
            config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
            config.EnableAutoCommit = false;

            var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
            builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
            var consumer = builder.Build();
            //consumer.Subscribe(topic);//订阅消息使用Subscribe方法
            consumer.Assign(new TopicPartition(topic, new Partition(0)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

            while (true)
            {
                var result = consumer.Consume();
                Console.WriteLine($"{group1} recieve message:{result.Message.Value}");
                consumer.Commit(result);//手动提交，如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交，则无需调用Commit方法
            }

        }).Start();

        new Thread(() =>
        {
            ConsumerConfig config = new ConsumerConfig();
            config.BootstrapServers = bootstrapServers;
            config.GroupId = group2;
            config.AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest;
            config.EnableAutoCommit = false;

            var builder = new ConsumerBuilder<string, object>(config);
            builder.SetValueDeserializer(new KafkaConverter());//设置反序列化方式
            var consumer = builder.Build();
            //consumer.Subscribe(topic);//订阅消息使用Subscribe方法
            consumer.Assign(new TopicPartition(topic, new Partition(1)));//从指定的Partition订阅消息使用Assign方法

            while (true)
            {
                var result = consumer.Consume();
                Console.WriteLine($"{group2} recieve message:{result.Message.Value}");
                consumer.Commit(result);//手动提交，如果上面的EnableAutoCommit=true表示自动提交，则无需调用Commit方法
            }

        }).Start();

        int index = 0;
        ProducerConfig config = new ProducerConfig();
        config.BootstrapServers = bootstrapServers;
        var builder = new ProducerBuilder<string, object>(config);
        builder.SetValueSerializer(new KafkaConverter());//设置序列化方式
        var producer = builder.Build();
        while (true)
        {
            Console.Write("请输入消息:");
            var line = Console.ReadLine();

            int partition = index % 3;
            var topicPartition = new TopicPartition(topic, new Partition(partition));
            producer.Produce(topicPartition, new Message<string, object>() { Key = "Test", Value = line });

            index++;
        }
    }

Kafka基础教程（三）：C#使用Kafka消息队列

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