Kafka生产者与消费者（C#编辑）在Kafka上的实现
首先
由于似乎要使用Kafka，因此尝试为几种语言编写生产者和消费者的代码。
上一次尝试了Golang，上上一次则是试了一下Scala。
这次我们来介绍C#编程。在C#中，我们将尝试使用之前无法在Golang中试用的confluent-kafka-dotnet插件（这个插件已经包含在NuGet中，因此不需要直接安装librdkafka）。
* 本次不会对卡夫卡的作品进行解说。
构成
VisualStudio：2017
.NET Framework：4.5
confluent-kafka-dotnet：0.11
Newtonsoft.Json：11.0
VisualStudio：2017年版
.NET Framework：4.5版本
confluent-kafka-dotnet：0.11版本
Newtonsoft.Json：11.0版本
VisualStudio：2017版
.NET Framework：4.5版
confluent-kafka-dotnet：0.11版
Newtonsoft.Json：11.0版
完成的产品/结果
项目创建和NuGet
首先，创建一个新的标准控制台应用程序，然后通过NuGet包管理来安装”Confluent.Kafka”和”Newtonsoft.Json”用于消息的序列化和反序列化。
消息对象
我会定义发送和接收消息。内容和上次一样。
namespace DotNetKafkaExample
{
// 送信メッセージ
class SendMessage
{
public string Message { get; set; }
public long Timestamp { get; set; }
}
// 受信メッセージ
class ConsumedMessage
{
public string Message { get; set; }
public long Timestamp { get; set; }
}
}
制片人
首先，我会参考制作人提供的例子来尝试写作。
// usingは省略
namespace DotNetKafkaExample
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("please input bootstrap servers.");
var bootstrapServers = Console.ReadLine();
// Taskキャンセルトークン
var tokenSource = new CancellationTokenSource();
Console.WriteLine($"start .Net Kafka Example. Ctl+C to exit");
// プロデューサータスク
var pTask = Task.Run(() => new Action<string, CancellationToken>(async (bs, cancel) =>
{
var cf = new Dictionary<string, object> {
{ "bootstrap.servers", bs }
};
using (var producer = new Producer<string, string>(cf, new StringSerializer(Encoding.UTF8), new StringSerializer(Encoding.UTF8)))
{
producer.OnError += (_, error) => Console.WriteLine($"fail send. reason: {error.Reason}");
while (true)
{
if (cancel.IsCancellationRequested)
{
break;
}
var timestamp = DateTime.UtcNow.ToBinary();
var pa = producer.ProduceAsync("test.C", timestamp.ToString(), JsonConvert.SerializeObject(new SendMessage
{
Message = "Hello",
Timestamp = timestamp
}));
await pa.ContinueWith(t => Console.WriteLine($"success send. message: {t.Result.Value}"));
await Task.Delay(10000);
}
// 停止前処理
producer.Flush(TimeSpan.FromMilliseconds(10000));
}
})(bootstrapServers, tokenSource.Token), tokenSource.Token);
// Ctl+C待機
Console.CancelKeyPress += (_, e) =>
{
e.Cancel = true;
tokenSource.Cancel(); // Taskキャンセル
};
Task.WaitAll(pTask, cTask);
Console.WriteLine("stop .Net Kafka Example. press any key to close.");
Console.ReadKey();
}
}
}
与之前不同，Kafka的地址现在通过控制台接收。将生产者的行为转化为任务，并每隔10秒发送一条消息。等待控制台的“Ctrl+C”命令并通过CancellationTokenSource发送取消通知。
很久没有写C#了，对于闭包的处理有点迷糊……。
消费者
接下来，我将以同样的例子为参考来写一个关于消费者的部分。
// usingは省略
namespace DotNetKafkaExample
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("please input bootstrap servers.");
var bootstrapServers = Console.ReadLine();
// Taskキャンセルトークン
var tokenSource = new CancellationTokenSource();
Console.WriteLine($"start .Net Kafka Example. Ctl+C to exit");
// コンシューマータスク
var cTask = Task.Run(() => new Action<string, CancellationToken>((bs, cancel) =>
{
var cf = new Dictionary<string, object> {
{ "bootstrap.servers", bs },
{ "group.id", "test" },
{ "enable.auto.commit", false },
{ "default.topic.config", new Dictionary<string, object>()
{
{ "auto.offset.reset", "earliest" }
}
}
};
using (var consumer = new Consumer<string, string>(cf, new StringDeserializer(Encoding.UTF8), new StringDeserializer(Encoding.UTF8)))
{
consumer.OnError += (_, error) => Console.WriteLine($"consumer error. reason: {error.Reason}");
consumer.OnConsumeError += (_, error) => Console.WriteLine($"fail consume. reason: {error.Error}");
consumer.OnPartitionsAssigned += (_, partitions) => consumer.Assign(partitions);
consumer.OnPartitionsRevoked += (_, partitions) => consumer.Unassign();
consumer.Subscribe("test.C");
while (true)
{
if (cancel.IsCancellationRequested)
{
break;
}
Message<string, string> msg;
if (!consumer.Consume(out msg, TimeSpan.FromMilliseconds(100)))
{
continue;
}
var cm = JsonConvert.DeserializeObject<ConsumedMessage>(msg.Value);
Console.WriteLine($"success consumed. message: {cm.Message}, timestamp: {cm.Timestamp}");
consumer.CommitAsync(msg);
}
}
})(bootstrapServers, tokenSource.Token), tokenSource.Token);
// Ctl+C待機
Console.CancelKeyPress += (_, e) =>
{
e.Cancel = true;
tokenSource.Cancel(); // Taskキャンセル
};
Task.WaitAll(pTask, cTask);
Console.WriteLine("stop .Net Kafka Example. press any key to close.");
Console.ReadKey();
}
}
}
总的来说，与制作人类似的感觉，但似乎消费者能接收到更多的事件。
“consumer.Consume(out msg, TimeSpan.FromMilliseconds(100))”是接收部分。
执行
我会像之前一样组合生产者和消费者来执行（Program.cs）。
感觉有时消费者的接收处理比生产者的处理结果输出更快。
＊Your.Kafka.Server:9092是虚拟的。
please input bootstrap servers.
Your.Kafka.Server:9092 // ダミー
start .Net Kafka Example. Ctl+C to exit
success send. message: {"Message":"Hello","Timestamp":5248282179105326175}
success consumed. message: Hello, timestamp: 5248282179105326175
success consumed. message: Hello, timestamp: 5248282179235972765
success send. message: {"Message":"Hello","Timestamp":5248282179235972765}
success consumed. message: Hello, timestamp: 5248282179346466796
success send. message: {"Message":"Hello","Timestamp":5248282179346466796}
stop .Net Kafka Example. press any key to close.
终结
我們一直在一個相對封閉的世界中進行，但當我們想要連接到外部時，該如何在C#中做到呢？也許可以嘗試使用RX等工具創建可觀察的生產者和消費者模式。
