Go操作各大消息队列教程（RabbitMQ、Kafka）

男娘i 2024-03-23 19:12 49阅读 0赞

## Go操作各大消息队列教程 ##

### 1 RabbitMQ ###

#### 1.1 概念 ####

##### ①基本名词 #####

> 当前市面上mq的产品很多，比如RabbitMQ、Kafka、ActiveMQ、ZeroMQ和阿里巴巴捐献给Apache的RocketMQ。甚至连redis这种NoSQL都支持MQ的功能。

![在这里插入图片描述][eb534d65f0544284a70d623e502068a9.png]

1.  Broker：表示消息队列服务实体
2.  Virtual Host：虚拟主机。标识一批交换机、消息队列和相关对象。vhost是AMQP概念的基础，必须在链接时指定，RabbitMQ默认的vhost是 /。
    
     *  AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)高级消息队列协议
3.  Exchange：交换器，用来接收生产者发送的消息并将这些消息路由给服务器中的队列。
4.  Queue：消息队列，用来保存消息直到发送给消费者。它是消息的容器，也是消息的终点。一个消息可投入一个或多个队列。消息一直在队列里面，等待消费者连接到这个队列将其取走。

##### ②常见模式 #####

###### 1. simple简单模式 ######

![在这里插入图片描述][b82d19e6c66344719740191b1f673251.png]

消息的消费者(consumer) 监听(while) 消息队列,如果队列中有消息,就消费掉,消息被拿走后,自动从队列中删除(隐患 消息可能没有被消费者正确处理,已经从队列中消失了,造成消息的丢失)

###### 2. worker工作模式 ######

![在这里插入图片描述][5931db674196444691b7c6ac4c94e319.png]

多个消费者从一个队列中争抢消息

*  (隐患,高并发情况下,默认会产生某一个消息被多个消费者共同使用,可以设置一个开关(syncronize,与同步锁的性能不一样) 保证一条消息只能被一个消费者使用)
 *  应用场景:红包;大项目中的资源调度(任务分配系统不需知道哪一个任务执行系统在空闲,直接将任务扔到消息队列中,空闲的系统自动争抢)

###### 3. publish/subscribe发布订阅（共享资源） ######

![在这里插入图片描述][808fdfbf47f64a54bc5532529adf4c85.png]

消费者订阅消息，然后从订阅的队列中获取消息进行消费。

*  X代表交换机rabbitMQ内部组件,erlang 消息产生者是代码完成,代码的执行效率不高,消息产生者将消息放入交换机,交换机发布订阅把消息发送到所有消息队列中,对应消息队列的消费者拿到消息进行消费
 *  相关场景:邮件群发,群聊天,广播(广告)

###### 4. routing路由模式 ######

![在这里插入图片描述][94f56d18bcc140cdbccd4fdd950bdefb.png]

*  交换机根据路由规则，将消息路由到不同的队列中
 *  消息生产者将消息发送给交换机按照路由判断,路由是字符串(info) 当前产生的消息携带路由字符(对象的方法),交换机根据路由的key,只能匹配上路由key对应的消息队列,对应的消费者才能消费消息;

###### 5. topic主题模式（路由模式的一种） ######

![在这里插入图片描述][0e4417f1c22544f0b4ae28eb92076a4e.png]

*  星号井号代表通配符
 *  星号代表多个单词,井号代表一个单词
 *  路由功能添加模糊匹配
 *  消息产生者产生消息,把消息交给交换机
 *  交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费

#### 1.2 搭建（docker方式） ####

##### ①拉取镜像 #####

# 拉取镜像
    docker pull rabbitmq:3.7-management

##### ②创建并启动容器 #####

# 创建并运行容器
    docker run -d --name myrabbitmq -p 5672:5672 -p 15672:15672 rabbitmq:3.7-management
    #5672是项目中连接rabbitmq的端口（我这里映射的是5672），15672是rabbitmq的web管理界面端口（我映射为15672）
    
    # 输入网址http://ip:15672即可进入rabbitmq的web管理页面,账户密码：guest / guest

##### ③web界面创建用户和virtual host #####

![在这里插入图片描述][8ca4ac1402e24bdaa2226efbc92dc3b3.png]

> 下面为了我们后续的操作，首先我们新建一个Virtual Host并且给他分配一个用户名，用来隔离数据，根据自己需要自行创建

1.  新增virtual host  
    ![在这里插入图片描述][6a2e3e6b4b3846ab84b278271675c64b.png]
2.  新增用户  
    ![在这里插入图片描述][7bbb00f1701c4f69813d644f731a81ae.png]
3.  点击新建好的用户，设置其host  
    ![在这里插入图片描述][a61703821b81487f8dd1ea76d9e80918.png]  
    ![在这里插入图片描述][395e1463637f4f3b8abd1a13ae3cf90b.png]
4.  最终效果  
    ![在这里插入图片描述][5d1f513edaad4eeda10862a06cd62755.png]

#### 1.3 代码操作 ####

##### ①RabbitMQ struct：包含创建、消费、生产消息 #####

package RabbitMQ
    
    import (
    	"fmt"
    	"github.com/streadway/amqp"
    	"log"
    )
    
    //amqp:// 账号 密码@地址:端口号/vhost
    const MQURL = "amqp://ziyi:ziyi@10.253.50.145:5672/ziyi"
    
    type RabbitMQ struct {
        
    	//连接
    	conn *amqp.Connection
    	//管道
    	channel *amqp.Channel
    	//队列名称
    	QueueName string
    	//交换机
    	Exchange string
    	//key Simple模式 几乎用不到
    	Key string
    	//连接信息
    	Mqurl string
    }
    
    //创建RabbitMQ结构体实例
    func NewRabbitMQ(queuename string, exchange string, key string) *RabbitMQ {
        
    	rabbitmq := &RabbitMQ{
        QueueName: queuename, Exchange: exchange, Key: key, Mqurl: MQURL}
    	var err error
    	//创建rabbitmq连接
    	rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    	rabbitmq.failOnErr(err, "创建连接错误！")
    	rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    	rabbitmq.failOnErr(err, "获取channel失败")
    	return rabbitmq
    }
    
    //断开channel和connection
    func (r *RabbitMQ) Destory() {
        
    	r.channel.Close()
    	r.conn.Close()
    }
    
    //错误处理函数
    func (r *RabbitMQ) failOnErr(err error, message string) {
        
    	if err != nil {
        
    		log.Fatalf("%s:%s", message, err)
    		panic(fmt.Sprintf("%s:%s", message, err))
    	}
    }
    
    //简单模式step：1。创建简单模式下RabbitMQ实例
    func NewRabbitMQSimple(queueName string) *RabbitMQ {
        
    	return NewRabbitMQ(queueName, "", "")
    }
    
    //订阅模式创建rabbitmq实例
    func NewRabbitMQPubSub(exchangeName string) *RabbitMQ {
        
    	//创建rabbitmq实例
    	rabbitmq := NewRabbitMQ("", exchangeName, "")
    	var err error
    	//获取connection
    	rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed to connecct rabbitmq!")
    	//获取channel
    	rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed to open a channel!")
    	return rabbitmq
    }
    
    //订阅模式生成
    func (r *RabbitMQ) PublishPub(message string) {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 广播类型
    		"fanout",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "failed to declare an excha"+"nge")
    
    	//2 发送消息
    	err = r.channel.Publish(
    		r.Exchange,
    		"",
    		false,
    		false,
    		amqp.Publishing{
        
    			//类型
    			ContentType: "text/plain",
    			//消息
    			Body: []byte(message),
    		})
    }
    
    //订阅模式消费端代码
    func (r *RabbitMQ) RecieveSub() {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 广播类型
    		"fanout",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "failed to declare an excha"+"nge")
    	//2试探性创建队列，创建队列
    	q, err := r.channel.QueueDeclare(
    		"", //随机生产队列名称
    		false,
    		false,
    		true,
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "Failed to declare a queue")
    	//绑定队列到exchange中
    	err = r.channel.QueueBind(
    		q.Name,
    		//在pub/sub模式下，这里的key要为空
    		"",
    		r.Exchange,
    		false,
    		nil,
    	)
    	//消费消息
    	message, err := r.channel.Consume(
    		q.Name,
    		"",
    		true,
    		false,
    		false,
    		false,
    		nil,
    	)
    	forever := make(chan bool)
    	go func() {
        
    		for d := range message {
        
    			log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)
    		}
    	}()
    	fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")
    	<-forever
    }
    
    //话题模式 创建RabbitMQ实例
    func NewRabbitMQTopic(exchagne string, routingKey string) *RabbitMQ {
        
    	//创建rabbitmq实例
    	rabbitmq := NewRabbitMQ("", exchagne, routingKey)
    	var err error
    	rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed     to connect rabbingmq!")
    	rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed to open a channel")
    	return rabbitmq
    }
    
    //话题模式发送信息
    func (r *RabbitMQ) PublishTopic(message string) {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 话题模式
    		"topic",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "topic failed to declare an excha"+"nge")
    	//2发送信息
    	err = r.channel.Publish(
    		r.Exchange,
    		//要设置
    		r.Key,
    		false,
    		false,
    		amqp.Publishing{
        
    			//类型
    			ContentType: "text/plain",
    			//消息
    			Body: []byte(message),
    		})
    }
    
    //话题模式接收信息
    //要注意key
    //其中* 用于匹配一个单词，#用于匹配多个单词（可以是零个）
    //匹配 表示匹配imooc.* 表示匹配imooc.hello,但是imooc.hello.one需要用imooc.#才能匹配到
    func (r *RabbitMQ) RecieveTopic() {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 话题模式
    		"topic",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "failed to declare an exchange")
    	//2试探性创建队列，创建队列
    	q, err := r.channel.QueueDeclare(
    		"", //随机生产队列名称
    		false,
    		false,
    		true,
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "Failed to declare a queue")
    	//绑定队列到exchange中
    	err = r.channel.QueueBind(
    		q.Name,
    		//在pub/sub模式下，这里的key要为空
    		r.Key,
    		r.Exchange,
    		false,
    		nil,
    	)
    	//消费消息
    	message, err := r.channel.Consume(
    		q.Name,
    		"",
    		true,
    		false,
    		false,
    		false,
    		nil,
    	)
    	forever := make(chan bool)
    	go func() {
        
    		for d := range message {
        
    			log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)
    		}
    	}()
    	fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")
    	<-forever
    }
    
    //路由模式 创建RabbitMQ实例
    func NewRabbitMQRouting(exchagne string, routingKey string) *RabbitMQ {
        
    	//创建rabbitmq实例
    	rabbitmq := NewRabbitMQ("", exchagne, routingKey)
    	var err error
    	rabbitmq.conn, err = amqp.Dial(rabbitmq.Mqurl)
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed     to connect rabbingmq!")
    	rabbitmq.channel, err = rabbitmq.conn.Channel()
    	rabbitmq.failOnErr(err, "failed to open a channel")
    	return rabbitmq
    }
    
    //路由模式发送信息
    func (r *RabbitMQ) PublishRouting(message string) {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 广播类型
    		"direct",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "failed to declare an excha"+"nge")
    	//发送信息
    	err = r.channel.Publish(
    		r.Exchange,
    		//要设置
    		r.Key,
    		false,
    		false,
    		amqp.Publishing{
        
    			//类型
    			ContentType: "text/plain",
    			//消息
    			Body: []byte(message),
    		})
    }
    
    //路由模式接收信息
    func (r *RabbitMQ) RecieveRouting() {
        
    	//尝试创建交换机，不存在创建
    	err := r.channel.ExchangeDeclare(
    		//交换机名称
    		r.Exchange,
    		//交换机类型 广播类型
    		"direct",
    		//是否持久化
    		true,
    		//是否字段删除
    		false,
    		//true表示这个exchange不可以被client用来推送消息，仅用来进行exchange和exchange之间的绑定
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "failed to declare an excha"+"nge")
    	//2试探性创建队列，创建队列
    	q, err := r.channel.QueueDeclare(
    		"", //随机生产队列名称
    		false,
    		false,
    		true,
    		false,
    		nil,
    	)
    	r.failOnErr(err, "Failed to declare a queue")
    	//绑定队列到exchange中
    	err = r.channel.QueueBind(
    		q.Name,
    		//在pub/sub模式下，这里的key要为空
    		r.Key,
    		r.Exchange,
    		false,
    		nil,
    	)
    	//消费消息
    	message, err := r.channel.Consume(
    		q.Name,
    		"",
    		true,
    		false,
    		false,
    		false,
    		nil,
    	)
    	forever := make(chan bool)
    	go func() {
        
    		for d := range message {
        
    			log.Printf("Received a message:%s,", d.Body)
    		}
    	}()
    	fmt.Println("退出请按 Ctrl+C")
    	<-forever
    }
    
    //简单模式Step:2、简单模式下生产代码
    func (r *RabbitMQ) PublishSimple(message string) {
        
    	//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建
    	//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中
    	_, err := r.channel.QueueDeclare(
    		//队列名称
    		r.QueueName,
    		//是否持久化
    		false,
    		//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除
    		false,
    		//是否具有排他性 true表示自己可见 其他用户不能访问
    		false,
    		//是否阻塞 true表示要等待服务器的响应
    		false,
    		//额外数据
    		nil,
    	)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println(err)
    	}
    
    	//2.发送消息到队列中
    	r.channel.Publish(
    		//默认的Exchange交换机是default,类型是direct直接类型
    		r.Exchange,
    		//要赋值的队列名称
    		r.QueueName,
    		//如果为true，根据exchange类型和routkey规则，如果无法找到符合条件的队列那么会把发送的消息返回给发送者
    		false,
    		//如果为true,当exchange发送消息到队列后发现队列上没有绑定消费者，则会把消息还给发送者
    		false,
    		//消息
    		amqp.Publishing{
        
    			//类型
    			ContentType: "text/plain",
    			//消息
    			Body: []byte(message),
    		})
    }
    
    func (r *RabbitMQ) ConsumeSimple() {
        
    	//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建
    	//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中
    	_, err := r.channel.QueueDeclare(
    		//队列名称
    		r.QueueName,
    		//是否持久化
    		false,
    		//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除
    		false,
    		//是否具有排他性
    		false,
    		//是否阻塞
    		false,
    		//额外数据
    		nil,
    	)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println(err)
    	}
    	//接收消息
    	msgs, err := r.channel.Consume(
    		r.QueueName,
    		//用来区分多个消费者
    		"",
    		//是否自动应答
    		true,
    		//是否具有排他性
    		false,
    		//如果设置为true,表示不能同一个connection中发送的消息传递给这个connection中的消费者
    		false,
    		//队列是否阻塞
    		false,
    		nil,
    	)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println(err)
    	}
    	forever := make(chan bool)
    
    	//启用协程处理
    	go func() {
        
    		for d := range msgs {
        
    			//实现我们要处理的逻辑函数
    			log.Printf("Received a message:%s", d.Body)
    			//fmt.Println(d.Body)
    		}
    	}()
    
    	log.Printf("【*】warting for messages, To exit press CCTRAL+C")
    	<-forever
    }
    
    func (r *RabbitMQ) ConsumeWorker(consumerName string) {
        
    	//1、申请队列，如果队列存在就跳过，不存在创建
    	//优点：保证队列存在，消息能发送到队列中
    	_, err := r.channel.QueueDeclare(
    		//队列名称
    		r.QueueName,
    		//是否持久化
    		false,
    		//是否为自动删除 当最后一个消费者断开连接之后，是否把消息从队列中删除
    		false,
    		//是否具有排他性
    		false,
    		//是否阻塞
    		false,
    		//额外数据
    		nil,
    	)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println(err)
    	}
    	//接收消息
    	msgs, err := r.channel.Consume(
    		r.QueueName,
    		//用来区分多个消费者
    		consumerName,
    		//是否自动应答
    		true,
    		//是否具有排他性
    		false,
    		//如果设置为true,表示不能同一个connection中发送的消息传递给这个connection中的消费者
    		false,
    		//队列是否阻塞
    		false,
    		nil,
    	)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println(err)
    	}
    	forever := make(chan bool)
    
    	//启用协程处理
    	go func() {
        
    		for d := range msgs {
        
    			//实现我们要处理的逻辑函数
    			log.Printf("%s Received a message:%s", consumerName, d.Body)
    			//fmt.Println(d.Body)
    		}
    	}()
    
    	log.Printf("【*】warting for messages, To exit press CCTRAL+C")
    	<-forever
    }

##### ②测试代码 #####

###### 1. simple简单模式 ######

consumer.go

func main() {
        
    	//消费者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiSimple")
    	rabbitmq.ConsumeSimple()
    }

producer.go

func main() {
        
    	//Simple模式 生产者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiSimple")
    	for i := 0; i < 5; i++ {
        
    		time.Sleep(time.Second * 2)
    		rabbitmq.PublishSimple(fmt.Sprintf("%s %d", "hello", i))
    	}
    }

###### 2. worker模式 ######

consumer.go

func main() {
        
    	/*
    		worker模式无非就是多个消费者去同一个队列中消费消息
    	*/
    	//消费者1
    	rabbitmq1 := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")
    	go rabbitmq1.ConsumeWorker("consumer1")
    	//消费者2
    	rabbitmq2 := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")
    	rabbitmq2.ConsumeWorker("consumer2")
    }

producer.go

func main() {
        
    	//Worker模式 生产者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQSimple("ziyiWorker")
    	for i := 0; i < 100; i++ {
        
    		//time.Sleep(time.Second * 2)
    		rabbitmq.PublishSimple(fmt.Sprintf("%s %d", "hello", i))
    	}
    }

###### 3. publish/subscribe模式 ######

consumer.go:

func main() {
        
    	//消费者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQPubSub("" + "newProduct")
    	rabbitmq.RecieveSub()
    }

producer.go

func main() {
        
    	//订阅模式发送者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQPubSub("" + "newProduct")
    	for i := 0; i <= 20; i++ {
        
    		rabbitmq.PublishPub("订阅模式生产第" + strconv.Itoa(i) + "条数据")
    		fmt.Println(i)
    		time.Sleep(1 * time.Second)
    	}
    }

###### 4. router模式 ######

consumer.go

func main() {
        
    	//消费者
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi", "imooc_one")
    	rabbitmq.RecieveRouting()
    }

producer.go

func main() {
        
    	//路由模式生产者
    	imoocOne := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi", "imooc_one")
    	imoocTwo := RabbitMQ.NewRabbitMQRouting("exZi", "imooc_two")
    
    	for i := 0; i <= 10; i++ {
        
    		imoocOne.PublishRouting("hello imooc one!" + strconv.Itoa(i))
    		imoocTwo.PublishRouting("hello imooc two!" + strconv.Itoa(i))
    		time.Sleep(1 * time.Second)
    		fmt.Println(i)
    	}
    }

###### 5. topic模式 ######

consumer.go

func main() {
        
    	/*
    		星号井号代表通配符
    		星号代表多个单词,井号代表一个单词
    		路由功能添加模糊匹配
    		消息产生者产生消息,把消息交给交换机
    		交换机根据key的规则模糊匹配到对应的队列,由队列的监听消费者接收消息消费
    	*/
    	//Topic消费者
    	//rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic", "#") //匹配所有的key:topic88和topic99
    	rabbitmq := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic", "imooc.topic88.three") //只匹配topic88的
    	rabbitmq.RecieveTopic()
    }

producer.go

func main() {
        
    	//Topic模式生产者
    	imoocOne := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic", "imooc.topic88.three")
    	imoocTwo := RabbitMQ.NewRabbitMQTopic("exImoocTopic", "imooc.topic99.four")
    
    	for i := 0; i <= 10; i++ {
        
    		imoocOne.PublishTopic("hello imooc topic three!" + strconv.Itoa(i))
    		imoocTwo.PublishTopic("hello imooc topic four!" + strconv.Itoa(i))
    		time.Sleep(1 * time.Second)
    		fmt.Println(i)
    	}
    }

### 2 Kafka ###

#### 2.1 基本概念 ####

![在这里插入图片描述][4f155ec124f24828a8eb31d489699ea8.png]  
Kafka是分布式的，其所有的构件borker(server服务端集群)、producer(消息生产)、consumer(消息消费者)都可以是分布式的。  
producer给broker发送数据，这些消息会存到kafka server里，然后consumer再向kafka server发起请求去消费这些数据。  
kafka server在这个过程中像是一个帮你保管数据的中间商。所以kafka服务器也可以叫做broker（broker直接翻译可以是中间人或者经纪人的意思）。

在消息的生产时可以使用一个标识topic来区分，且可以进行分区；每一个分区都是一个顺序的、不可变的消息队列， 并且可以持续的添加。  
同时为发布和订阅提供高吞吐量。据了解，Kafka每秒可以生产约25万消息（50 MB），每秒处理55万消息（110 MB）。  
消息被处理的状态是在consumer端维护，而不是由server端维护。当失败时能自动平衡

参考：https://blog.csdn.net/lingfy1234/article/details/122900348

*  应用场景
    
     *  监控
     *  消息队列
     *  流处理
     *  日志聚合
     *  持久性日志
 *  基础概念
    
     *  topic：话题
     *  broker：kafka服务集群，已发布的消息保存在一组服务器中，称之为kafka集群。集群中的每一个服务器都是一个代理（broker）
     *  partition：分区，topic物理上的分组
     *  message：消息，每个producer可以向一个topic主题发布一些消息

![在这里插入图片描述][5106c4c2fb834a379940f24717a6acb7.png]  
1.⽣产者从Kafka集群获取分区leader信息  
2.⽣产者将消息发送给leader  
3.leader将消息写入本地磁盘  
4.follower从leader拉取消息数据  
5.follower将消息写入本地磁盘后向leader发送ACK  
6.leader收到所有的follower的ACK之后向生产者发送ACK

#### 2.2 常见模式 ####

##### ①点对点模式:火车站出租车抢客 #####

> 发送者将消息发送到消息队列中，消费者去消费，如果消费者有多个，他们会竞争地消费，也就是说对于某一条消息，只有一个消费者能“抢“到它。类似于火车站门口的出租车抢客的场景。

![在这里插入图片描述][ca5ca65ef6a34092a70049feb0678d31.png]

##### ②发布订阅模式：组间无竞争，组内有竞争 #####

> 消费者订阅对应的topic（主题），只有订阅了对应topic消费者的才会接收到消息。

例如：

>  *  牛奶有很多种，光明牛奶，希望牛奶等，只有你订阅了光明牛奶，送奶工才会把光明牛奶送到对应位置，你也才会有机会消费这个牛奶

`注意`：为了提高消费者的消费能力，kafka中引入了消费者组的概念。相当于是：不同消费者组之间因为订阅的topic不同，不会有竞争关系。但是消费者组内是有竞争关系。

> 例如：
> 
>  *  成都、厦门的出租车司机分别组成各自的消费者组。
>  *  成都的出租车司机只拉成都的人，厦门的只拉厦门的人。（因此他们两个消费者组不是竞争关系）
>  *  成都市内的出租车司机之间是竞争关系。（消费者组内是竞争关系）

#### 2.3 docker-compose部署 ####

vim docker-compose.yml

version: '3'
    services:
      zookeeper:
        image: confluentinc/cp-zookeeper:6.2.0
        ports:
          - "2181:2181"
        environment:
          ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
          ZOOKEEPER_TICK_TIME: 2000
      kafka:
        image: confluentinc/cp-kafka:6.2.0
        ports:
          - "9092:9092"
        environment:
          KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
          #KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS后面改为自己本地宿主机的ip，例如我本地mac的ip为192.168.0.101
          KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://192.168.0.101:9092
          KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
        depends_on:
          - zookeeper

# 进入到docker-compose.yml所在目录，执行下面命令
    docker-compose up -d
    # 查看部署结果,状态为up表明部署成功
    docker-compose ps

![在这里插入图片描述][320882d1a07c42c19a5ceecd7920ac92.png]

#### 2.4 代码操作 ####

# 1. 创建对应topic
    docker-compose exec kafka kafka-topics --create --topic test-topic --partitions 1 --replication-factor 1 --bootstrap-server 192.168.0.101:9092
    
    # 2. 查看topic列表
    docker-compose exec kafka kafka-topics --list --zookeeper zookeeper:2181

![在这里插入图片描述][f738f735ec714ac594f2fb1d6cce884f.png]

##### ①producer.go #####

package main
    
    import (
    	"fmt"
    
    	"github.com/IBM/sarama"
    )
    
    // 基于sarama第三方库开发的kafka client
    
    func main() {
        
    	config := sarama.NewConfig()
    	config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll          // 发送完数据需要leader和follow都确认
    	config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner // 新选出一个partition
    	config.Producer.Return.Successes = true                   // 成功交付的消息将在success channel返回
    
    	// 构造一个消息
    	msg := &sarama.ProducerMessage{
        }
    	msg.Topic = "web_log"
    	msg.Value = sarama.StringEncoder("this is a test log")
    	// 连接kafka
    	client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{
        "localhost:9092"}, config)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println("producer closed, err:", err)
    		return
    	}
    	defer client.Close()
    	// 发送消息
    	pid, offset, err := client.SendMessage(msg)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Println("send msg failed, err:", err)
    		return
    	}
    	fmt.Printf("pid:%v offset:%v\n", pid, offset)
    }

##### ②consumer.go #####

package main
    
    import (
    	"fmt"
    
    	"github.com/IBM/sarama"
    )
    
    // kafka consumer
    
    func main() {
        
    	consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{
        "localhost:9092"}, nil)
    	if err != nil {
        
    		fmt.Printf("fail to start consumer, err:%v\n", err)
    		return
    	}
    	partitionList, err := consumer.Partitions("web_log") // 根据topic取到所有的分区
    	if err != nil {
        
    		fmt.Printf("fail to get list of partition:err%v\n", err)
    		return
    	}
    	fmt.Println(partitionList)
    	for partition := range partitionList {
         // 遍历所有的分区
    		// 针对每个分区创建一个对应的分区消费者
    		pc, err := consumer.ConsumePartition("web_log", int32(partition), sarama.OffsetNewest)
    		if err != nil {
        
    			fmt.Printf("failed to start consumer for partition %d,err:%v\n", partition, err)
    			return
    		}
    		defer pc.AsyncClose()
    		// 异步从每个分区消费信息
    		go func(sarama.PartitionConsumer) {
        
    			for msg := range pc.Messages() {
        
    				fmt.Printf("Partition:%d Offset:%d Key:%v Value:%v", msg.Partition, msg.Offset, msg.Key, string(msg.Value))
    			}
    		}(pc)
    	}
    	//演示时使用
    	select {
        }
    }

##### ③运行效果 #####

![在这里插入图片描述][63942d60736245c19da5d009695bf680.png]

[eb534d65f0544284a70d623e502068a9.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/18cdcf4cb0e940d997ac8b8fa86feedf.png
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[a61703821b81487f8dd1ea76d9e80918.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/460ab2105089411db728cf83c675c692.png
[395e1463637f4f3b8abd1a13ae3cf90b.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/b0fb5220699346adb5206a50d9646431.png
[5d1f513edaad4eeda10862a06cd62755.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/2da7370a1de54e29834986a15ed66034.png
[4f155ec124f24828a8eb31d489699ea8.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/c0734005397e4e3ca7034e93cd746184.png
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[ca5ca65ef6a34092a70049feb0678d31.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/9856ee22f14b4e7fa5c046d1c961919c.png
[320882d1a07c42c19a5ceecd7920ac92.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/d6e51b8205e14dbf913f9c4df99053ac.png
[f738f735ec714ac594f2fb1d6cce884f.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/edb6f772e8f248f7b0bc60614a1907f7.png
[63942d60736245c19da5d009695bf680.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/14/c03ed4591ba44604beadedb3c4465fc1.png