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news 2025/7/19 23:35:05

wordpress 链接转换,东莞搜索网络优化,公司门户官网,企业网站设计需要多久说明在大量数据处理任务下的缓存与分发这个算是来自顾同学的助攻1，我有点java绝缘体的体质，碰到和java相关的安装部署总会碰到点奇怪的问题，不过现在已经搞定了。测试也接近了kafka官方标称的性能。考虑到网络、消息的大小等因素&#xff0…

说明

在大量数据处理任务下的缓存与分发

这个算是来自顾同学的助攻+1，我有点java绝缘体的体质，碰到和java相关的安装部署总会碰到点奇怪的问题，不过现在已经搞定了。测试也接近了kafka官方标称的性能。考虑到网络、消息的大小等因素，可以简单认为kafka的速度是10万/秒级的。

本次文章的目的是：

1 搭建一个平时工作中常用的队列服务
2 方便自己或者其他同事再次搭建

内容

1 搭建过程

共要搭建两个服务：zookeeper和kafka。

1.1 创建zookeeper

这个是基础服务，必须要最先启动

docker run -d --name zookeeper -e \
ZOOKEEPER_CLIENT_PORT=2181 -e \
ZOOKEEPER_TICK_TIME=2000 -p 2181:2181 \
registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/andy08008/zookeeper0718:v100

通常来说，这个服务启动后就不用管了，但是偶尔如果需要debug的时候：

docker exec -it zookeeper bash
bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181
ls /brokers/ids

1.2 创建持久化路径

这个会实际保存kafka的消息

mkdir -p /data/kafka-logs

1.3 创建kafka

一种场景是只监听外网IP(WAN_IP)，另一种场景是同时监听内外网(LAN_IP)。

只监听外网的比较简单

WAN_IP=111
LAN_IP=222
docker run -it --rm --name kafka \-p 24666:24666 \--link zookeeper:zk \-e HOST_IP=localhost \-e KAFKA_BROKER_ID=1 \-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zk:2181 \-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://${WAN_IP}:24666  \-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:24666 \-e KAFKA_LOG_DIRS=/data/kafka-logs \-v /data/kafka-logs:/data/kafka-logs \registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/andy08008/kafka0718:v100

同时监听内外网的比较麻烦(且要求端口不同)

WAN_IP=111
LAN_IP=222
docker run -d --name kafka \-p 24666:24666 \-p 9092:9092 \--link zookeeper:zk \-e HOST_IP=localhost \-e KAFKA_BROKER_ID=1 \-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zk:2181 \-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=INTERNAL://${LAN_IP}:9092,EXTERNAL://${WAN_IP}:24666 \-e KAFKA_LISTENERS=INTERNAL://0.0.0.0:9092,EXTERNAL://0.0.0.0:24666 \-e KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP=INTERNAL:PLAINTEXT,EXTERNAL:PLAINTEXT \-e KAFKA_LISTENER_NAME=INTERNAL \-e KAFKA_LISTENER_NAME=EXTERNAL \-e KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME=INTERNAL \-e KAFKA_LOG_DIRS=/data/kafka-logs \-v /data/kafka-logs:/data/kafka-logs \registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/andy08008/kafka0718:v100

配置解释
KAFKA_LISTENERS:

INTERNAL://0.0.0.0:9092 用于所有网络接口监听。
EXTERNAL://0.0.0.0:24666 用于所有网络接口监听。
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS:
INTERNAL://IP:9092 用于内网客户端。
EXTERNAL://IP:24666 用于外网客户端。
KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP:
INTERNAL:PLAINTEXT 和 EXTERNAL:PLAINTEXT 映射了每个监听器名称和协议类型。

注释
• docker run -d --name kafka：启动一个名为 kafka 的容器，并在后台运行。
• -p 9092:9092：将主机的 9092 端口映射到容器的 9092 端口，这是 Kafka 的默认端口。
• --link zookeeper:zk：将名为 zookeeper 的容器链接到当前容器，并在当前容器中以 zk 作为别名进行访问。
• -e HOST_IP=localhost：设置环境变量 HOST_IP 为 localhost。
• -e KAFKA_BROKER_ID=1：设置 Kafka 的 broker ID 为 1。【如果有多个，应该在这里区分】
• -e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zk:2181：指定 Zookeeper 的连接地址。
• -e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://xxx:9092：设置 Kafka 的广告监听器地址。【这个是实际上Consumer一定会用的。】
• -e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092：设置 Kafka 的监听地址。
• -e KAFKA_LOG_DIRS=/data/kafka-logs：指定 Kafka 日志存储目录。
• -v /data/kafka-logs:/data/kafka-logs：将主机的 /data/kafka-logs 目录挂载到容器的 /data/kafka-logs 目录，以持久化存储 Kafka 日志。

2 测试

2.1 生产者测试

from pydantic import BaseModel, field_validator
import json 
import pandas as pd 
class KafkaJsonMsgList(BaseModel):json_list : list@propertydef msg_list(self):return pd.Series(self.json_list).apply(json.loads).to_list()from func_timeout import func_set_timeout,FunctionTimedOutimport json
from confluent_kafka import Producer
# @func_set_timeout(60)def send_messages(bootstrap_servers = None, topic= None, messages= None):"""发送消息到 Kafka 主题:param bootstrap_servers: Kafka 服务器地址:param topic: Kafka 主题:param messages: 要发送的消息列表"""# 创建 Producer 实例producer = Producer(**{'bootstrap.servers': bootstrap_servers,'acks': 1 })for msg in messages:try:producer.produce(topic, msg)except BufferError:# 如果队列已满，等待队列空出空间producer.poll(1)# 定期调用poll以确保消息传递producer.poll(0)# 确保所有消息都被发送producer.flush()msg_list = [json.dumps({'id':i ,'value':'aaa','aa':'''this is test'''}) for i in range(3)]
topic = 'my_test6'
# 外网
## bootstrap_servers = 'WAN_IP:24666'
# 内网
bootstrap_servers = 'LAN_IP:9092'send_messages(bootstrap_servers=bootstrap_servers,topic=topic,messages = msg_list)

2.2 消费者测试

from confluent_kafka import Consumer# 如果是非json的，直接拿到就可以了
# @func_set_timeout(60)def consume_messages(config = None, topic = None, max_messages = 3):# Create Consumer instanceconsumer = Consumer(config)# Subscribe to topicconsumer.subscribe([topic])consumed_count = 0res_list = []try:while consumed_count < max_messages:msg = consumer.poll(1.0)if msg is None:print('Empty Q')break else:res_list.append(msg.value().decode('utf-8'))consumed_count += 1if consumed_count >= max_messages:breakexcept KeyboardInterrupt:passfinally:# Leave group and commit final offsetsconsumer.close()return res_list # 外网
config = {
# User-specific properties that you must set
'bootstrap.servers': 'WAN_IP:24666',
'group.id':'group1',
'auto.offset.reset': 'earliest', 
'enable.auto.commit': True
}
# 内网
config = {
# User-specific properties that you must set
'bootstrap.servers': 'LAN_IP:9092',
'group.id':'group1',
'auto.offset.reset': 'earliest', 
'enable.auto.commit': True
}
topic = 'my_test6'
import time 
tick1 = time.time()
max_messages = 100  # 这里设置要消费的消息数量
json_list = consume_messages(config, topic, max_messages)
tick2 = time.time()
kj = KafkaJsonMsgList(json_list = json_list)
msg_list = kj.msg_list
tick3 = time.time()

2.3 性能测试

发送端，1.48秒发送10万条消息，稍微弱了点，不过考虑这个是一台仅仅4核8G且繁忙的机器，那就还好(我默认的方式是需要json序列化的)。


tick1 = time.time()
msg_list_10w = [json.dumps({'id':i ,'value':'aaa','aa':'''this is test'''}) for i in range(100000)]
topic = 'my_test6'
send_messages(bootstrap_servers=bootstrap_servers,topic=topic,messages = msg_list_10w)
tick2 = time.time()
print('takes %.2f to send 100000' % (tick2-tick1))
takes 1.48 to send 100000
```接收端
````python
topic = 'my_test6'
import time 
tick1 = time.time()
max_messages = 100000  # 这里设置要消费的消息数量
json_list = consume_messages(config, topic, max_messages)
tick2 = time.time()
kj = KafkaJsonMsgList(json_list = json_list)
msg_list = kj.msg_list
tick3 = time.time()
print(tick2-tick1, 'get_time')
print(tick3-tick2, 'parse-time')1.3391587734222412 get_time
0.24841904640197754 parse-time
```总体上还是满意的，可以了。