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软件技术专业介绍公布_金华网站建设公司哪家好_长沙搜索排名优化公司_宁波seo关键词优化制作

2024/12/22 18:50:31 来源:https://blog.csdn.net/m0_74282926/article/details/144401892  浏览:    关键词:软件技术专业介绍公布_金华网站建设公司哪家好_长沙搜索排名优化公司_宁波seo关键词优化制作
软件技术专业介绍公布_金华网站建设公司哪家好_长沙搜索排名优化公司_宁波seo关键词优化制作

confluent-kafka-go和sarama对比

特性confluent-kafka-gosarama
底层实现基于 librdkafka C 库完全用 Go 实现
性能高吞吐量、低延迟吞吐量较低,适合常规应用
安装依赖需要 C 编译器和 librdkafka无需外部依赖,纯 Go 实现
功能支持 Kafka 所有功能,包括事务支持 Kafka 核心功能,事务支持较弱
使用难度配置复杂,需理解底层 C 库使用简便,快速上手
社区支持由 Confluent 官方支持社区驱动,文档丰富
错误处理和日志错误处理较为复杂,日志记录较为详细错误处理简单,日志记录清晰
适用场景高性能要求、高吞吐量的生产环境一般的生产和消费场景,快速开发

基础使用案例

  1. 使用 confluent-kafka-go 发送消息
    使用 confluent-kafka-go 库向 Kafka 发送消息。
package mainimport ("fmt""log""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)func main() {config := &kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092", // Kafka服务器地址}producer, err := kafka.NewProducer(config)if err != nil {log.Fatal(err)}defer producer.Close()message := &kafka.Message{TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},Value:          []byte("Hello Kafka from Go!"),}err = producer.Produce(message, nil)if err != nil {log.Fatal("Failed to produce message:", err)} else {fmt.Println("Message sent successfully!")}producer.Flush(15 * 1000)
}
  1. 使用 confluent-kafka-go 消费消息
    使用 confluent-kafka-go 库从 Kafka 中消费消息。
package mainimport ("fmt""log""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)func main() {config := &kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092", // Kafka服务器地址"group.id":          "test-group",     // 消费者组ID"auto.offset.reset": "earliest",        // 自动从最早的消息开始消费}consumer, err := kafka.NewConsumer(config)if err != nil {log.Fatal(err)}defer consumer.Close()err = consumer.Subscribe("test_topic", nil)if err != nil {log.Fatal("Failed to subscribe:", err)}for {msg, err := consumer.ReadMessage(-1)if err == nil {fmt.Printf("Consumed message: %s\n", string(msg.Value))} else {fmt.Printf("Error while consuming: %v\n", err)}}
}
  1. 使用 sarama 发送消息
    使用 sarama 库向 Kafka 发送消息。
package mainimport ("fmt""log""github.com/Shopify/sarama"
)func main() {config := sarama.NewConfig()config.Producer.Return.Successes = trueproducer, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)if err != nil {log.Fatal("Failed to create producer:", err)}defer producer.Close()message := &sarama.ProducerMessage{Topic: "test_topic",Value: sarama.StringEncoder("Hello Kafka from Go (Sarama)!"),}partition, offset, err := producer.SendMessage(message)if err != nil {log.Fatal("Failed to send message:", err)}fmt.Printf("Message sent to partition %d with offset %d\n", partition, offset)
}
  1. 使用 sarama 消费消息
    使用 sarama 库从 Kafka 中消费消息。
package mainimport ("fmt""log""github.com/Shopify/sarama"
)func main() {config := sarama.NewConfig()config.Consumer.Return.Errors = trueconsumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"localhost:9092"}, config)if err != nil {log.Fatal("Failed to create consumer:", err)}defer consumer.Close()partitions, err := consumer.Partitions("test_topic")if err != nil {log.Fatal("Failed to get partitions:", err)}for _, partition := range partitions {pc, err := consumer.ConsumePartition("test_topic", partition, sarama.OffsetNewest)if err != nil {log.Fatal("Failed to start consumer for partition:", err)}defer pc.Close()for msg := range pc.Messages() {fmt.Printf("Consumed message: %s\n", string(msg.Value))}}
}

性能案例对比

  1. 性能
    confluent-kafka-go:
    由于底层使用了 librdkafka,confluent-kafka-go 通常在吞吐量、延迟和连接管理方面表现得更加优越。
    适合用于高吞吐量、低延迟的生产环境。
// 高吞吐量性能优化示例:
package mainimport ("fmt""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)func main() {config := &kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092",}producer, _ := kafka.NewProducer(config)defer producer.Close()for i := 0; i < 10000; i++ {producer.Produce(&kafka.Message{TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},Value:          []byte(fmt.Sprintf("Message %d", i)),}, nil)}producer.Flush(15 * 1000)
}

sarama:
虽然 sarama 的性能不及 confluent-kafka-go,但它对于大多数常规用途仍然足够快,特别是在吞吐量要求不是特别高的场景中。

// sarama 吞吐量示例:
package mainimport ("fmt""github.com/Shopify/sarama"
)func main() {config := sarama.NewConfig()config.Producer.Return.Successes = trueproducer, _ := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)defer producer.Close()for i := 0; i < 10000; i++ {producer.SendMessage(&sarama.ProducerMessage{Topic: "test_topic",Value: sarama.StringEncoder(fmt.Sprintf("Message %d", i)),})}
}
  1. 功能
    confluent-kafka-go:
    提供了丰富的功能,支持 Kafka 的所有核心功能,如生产者、消费者、消费者组管理、消息传递、事务支持、数据压缩等。
    支持 Kafka 的最新特性,如消息事务、压缩、性能调优等。
    由于是 librdkafka 的封装,confluent-kafka-go 与 Kafka 的版本兼容性更好,能够快速支持 Kafka 的新功能。
// 使用事务的生产者示例:
package mainimport ("fmt""log""github.com/confluentinc/confluent-kafka-go/kafka"
)func main() {config := &kafka.ConfigMap{"bootstrap.servers": "localhost:9092","acks":               "all",}producer, _ := kafka.NewProducer(config)defer producer.Close()// 开启事务producer.BeginTransaction()producer.Produce(&kafka.Message{TopicPartition: kafka.TopicPartition{Topic: &"test_topic", Partition: kafka.PartitionAny},Value:          []byte("Transactional Message"),}, nil)// 提交事务producer.CommitTransaction()
}

sarama:
提供了 Kafka 的核心功能,但可能在一些高级特性上不如 confluent-kafka-go 丰富。例如,sarama 对事务支持相对较弱,尽管在常规的生产/消费场景中功能足够。
支持 Kafka 的基本功能,如生产者、消费者组、消息传递等,但对一些高级功能(如流控、集群管理等)的支持可能稍有不足。

// sarama 事务支持相对较弱,但基本生产和消费功能已足够:
package mainimport ("fmt""log""github.com/Shopify/sarama"
)func main() {config := sarama.NewConfig()config.Producer.Return.Successes = trueproducer, _ := sarama.NewSyncProducer([]string{"localhost:9092"}, config)defer producer.Close()// 模拟事务:sarama 本身不直接支持事务,通常通过事务标记和重试来实现message := &sarama.ProducerMessage{Topic: "test_topic",Value: sarama.StringEncoder("Transactional Message"),}partition, offset, _ := producer.SendMessage(message)fmt.Printf("Message sent to partition %d with offset %d\n", partition, offset)
}
  1. 总结:
    如果你需要高性能和 Kafka 高级特性,选择 confluent-kafka-go。
    如果你追求易用性和快速开发,或者不希望依赖 C 库,选择 sarama。
  • 选择 confluent-kafka-go:适用于高性能、高吞吐量的场景。

  • 选择 sarama:适用于不需要复杂配置和高级特性的场景。

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