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【.NET】Kafka消息队列介绍，使用Confluent.Kafka集成Kafka消息队列

news 来源：原创 2025/5/15 22:02:26

一、Kafka介绍

kafka是一种高吞吐量、分布式、可扩展的消息中间件系统，最初由LinkedIn公司开发。随着不断的发展，在最新的版本中它定义为分布式的流处理平台，现在在大数据应用中也是十分广泛。

它可以处理大量的实时数据流，被广泛应用于日志收集、事件处理、流处理、消息队列等场景。

Kafka的架构包含producer（生产者）、consumer（消费者）、broker（代理服务器）等组件。生产者可以将消息发送到Kafka集群，消费者可以从Kafka集群订阅消息并进行处理，而broker则是消息的中转服务器，负责存储和转发消息。

Kafka的特点包括：

  • 高吞吐量：Kafka可以处理海量的数据流，支持每秒百万级别的消息处理。
  • 可扩展性：Kafka的集群可以根据需要进行水平扩展，从而提高系统的性能和容量。
  • 可靠性：Kafka支持多副本机制，可以保证数据的可靠性和高可用性。
  • 灵活性：Kafka支持多种消息格式和协议，可以与各种系统和工具进行集成。
  • Kafka是一个开源的项目，已经成为了Apache软件基金会的顶级项目.
Kafka & 核心概念

接着，我们看下它的核心概念,这些概念都很重要，在后边的学习中都会遇到，概念一定要搞明白，对于理解Kafka的工作原理和使用方法非常重要。不然学习起来比较懵, 下面一起看一下核心概念:

Topic
Topic是消息的逻辑容器，用于对消息进行分类和存储。在Kafka中，消息会被发布到指定的topic中，并且可以被一个或多个消费者订阅。Topic是Kafka的核心概念之一，是实现消息传递的基础。

Producer
Producer是消息的生产者，用于向指定的topic中发送消息。Producer负责将消息发送到Kafka集群中的broker节点，并且可以在发送消息时指定消息的key，以便Kafka将消息分配到指定的partition中。

Consumer
Consumer是消息的消费者，用于从指定的topic中接收消息。Consumer负责从Kafka集群中的broker节点获取消息，并且可以指定从哪个partition中获取消息。消费者可以以不同的方式进行消息消费，例如批量消费、轮询消费等。

Broker
Broker是Kafka集群中的一个节点，用于存储和管理消息。Broker是Kafka的核心组件之一，负责接收和处理生产者发送的消息，并将其存储到磁盘中，同时还负责将消息转发给消费者。

Partition
Partition是Kafka中实现数据分片的机制，一个topic可以被分成多个partition，每个partition都是一个有序的消息队列。消息在被发送到一个topic时，会被根据指定的key进行hash计算，然后被分配到对应的partition中。

Offset
Offset是Kafka中的一个重要概念，用于标识每个消息在一个partition中的位置。每个partition都有一个唯一的offset值，消费者可以根据offset来获取指定位置的消息。Kafka还提供了一种特殊的topic，称为__consumer_offsets，用于存储消费者消费的位置信息。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/612327585

二、C#引用Confluent.Kafka.dll实现kafka消息队列的实际开发例子

在这里插入图片描述

1、配置文件

  "KafkaConfig": {"BootstrapServers": "", "SaslUsername": "","SaslPassword": ""},

2、配置类： BusinessOptionsSetting.cs

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;namespace IntegratedPlatform.Domain.Dtos.OptionSetting
{/// <summary>/// 业务配置/// </summary>public class BusinessOptionsSetting{/// <summary>/// kafka 配置/// </summary>public KafkaConfig KafkaConfig { get; set; }}/// <summary>/// kafka 配置/// </summary>public class KafkaConfig { /// <summary>/// 服务端配置/// </summary>public string BootstrapServers { get; set; }/// <summary>/// Sasl用户名/// </summary>public string SaslUsername { get; set; }/// <summary>/// Sasl密码/// </summary>public string SaslPassword { get; set; }}
}

3、kafka服务类： KafkaServices.cs

using Confluent.Kafka;
using IntegratedPlatform.Domain.Dtos.OptionSetting;
using Microsoft.Extensions.Options;
using Newtonsoft.Json;
using NPOI.XWPF.UserModel;
using Serilog;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Security.Cryptography.Xml;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using static Confluent.Kafka.ConfigPropertyNames;namespace IntegratedPlatform.Infrastructure.Kafka
{/// <summary>/// kafka服务类/// </summary>public class KafkaServices{private BusinessOptionsSetting options;public KafkaServices(IOptions<BusinessOptionsSetting> _options) {options = _options.Value;}/// <summary>/// 发送消息至指定主题/// </summary>/// <param name="topicName">主题名称</param>/// <param name="message">消息内容</param>/// <returns>异步任务</returns>public async Task PublishMessageAsync(string topicName, string message){var config = new ProducerConfig{BootstrapServers = options.BootstrapServers,EnableIdempotence = true, // 启用幂等性以防止重复发送Acks = Acks.All, // 确保所有副本都收到消息SecurityProtocol = SecurityProtocol.SaslPlaintext,SaslMechanism = SaslMechanism.ScramSha256,SaslUsername = options.SaslUsername,SaslPassword = options.SaslPassword,BatchNumMessages = 1, // 每个批次发送一条消息AllowAutoCreateTopics = true, // 允许自动创建主题MessageSendMaxRetries = 3, // 最大重试次数};using (var producer = new ProducerBuilder<string, string>(config)//.SetValueSerializer(new CustomStringSerializer<string>()).Build()){try{var deliveryReport = await producer.ProduceAsync(topicName, new Message<string, string> { Key = "1", Value = message });//  Console.WriteLine($"delivered to: {deliveryReport.TopicPartitionOffset}");}catch (ProduceException<string, string> e){Log.Error($"failed to deliver message: {e.Message} [{e.Error.Code}]");}}}/// <summary>/// 从指定主题订阅消息/// </summary>/// <param name="topics"></param>/// <param name="messageFunc"></param>/// <param name="cancellationToken"></param>/// <param name="groupId"></param>/// <returns></returns>public void SubscribeAsync(IEnumerable<string> topics, Action<string> messageFunc, CancellationToken cancellationToken, string groupId){var config = new ConsumerConfig{BootstrapServers = options.KafkaConfig.BootstrapServers,GroupId = groupId,EnableAutoCommit = false,StatisticsIntervalMs = 5000,SecurityProtocol = SecurityProtocol.SaslPlaintext,SaslMechanism = SaslMechanism.ScramSha256,SaslUsername = options.KafkaConfig.SaslUsername,SaslPassword = options.KafkaConfig.SaslPassword,AutoOffsetReset = AutoOffsetReset.Earliest,EnablePartitionEof = true,};//提交偏移量的时候,也可以批量去提交const int commitPeriod = 1;using (var consumer = new ConsumerBuilder<Ignore, string>(config).SetErrorHandler((_, e) => Console.WriteLine($"Error: {e.Reason}") ).SetStatisticsHandler((_, json) =>{Console.WriteLine($" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} > Kafka消息监听中..");}).SetPartitionsAssignedHandler((c, partitions) =>{string partitionsStr = string.Join(", ", partitions);Console.WriteLine($" - 分配的 kafka 分区: [{string.Join(", ", partitions)}]");}).SetPartitionsRevokedHandler((c, partitions) =>{//自定义存储偏移量//1.每次消费完成，把相应的分区id和offset写入到mysql数据库存储//2.从指定分区和偏移量开始拉取数据//分配的时候调用Console.WriteLine($" - 回收了 kafka 的分区:[{string.Join(", ", partitions)}]");})//.SetValueDeserializer(new CustomStringIDeserializer<T>()).Build()){consumer.Subscribe(topics);try{while (true){try{var consumeResult = consumer.Consume(cancellationToken);if (consumeResult.IsPartitionEOF){Console.WriteLine($" - {DateTime.Now:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} 已经到底了：{consumeResult.Topic}, partition {consumeResult.Partition}, offset {consumeResult.Offset}.");continue;}Console.WriteLine($"Kafka接收到消息 at {consumeResult.TopicPartitionOffset}: {consumeResult.Message.Value}");string messageResult = consumeResult.Message.Value;if (!string.IsNullOrEmpty(messageResult) /*&& consumeResult.Offset % commitPeriod == 0*/){messageFunc(messageResult);try{consumer.Commit(consumeResult);}catch (KafkaException e){Log.Error($"Commit error: {e.Error.Reason}");}}}catch (ConsumeException e){Log.Error($"Consume error: {e.Error.Reason}");}}}catch (OperationCanceledException ex){Log.Error($"Closing consumer.{ex.Message}");consumer.Close();}}}}
}

4、使用 kafka

  /// <summary>/// 用户消息订阅（主题：MSG_UCENTER_PUBLISH_ZYYD）/// </summary>/// <param name="o"></param>public void MsgUserSubscribe(object? o){var cts = new CancellationTokenSource();Console.CancelKeyPress += (_, e) =>{e.Cancel = true;cts.Cancel();};_kafkaServices.SubscribeAsync(new List<string>() { EConstant.KafkaTopicName.USER }, async (eventData) =>{//Console.WriteLine($" - {eventData}】- > 已处理");try{var messageEntity = new KafkaMessage(){MType = 1,AcType = 1,TopicName = EConstant.KafkaTopicName.USER,Content = eventData,Status = 0};var id = kafkaMessageRepository.AddReturnIdentity(messageEntity);messageEntity.Id = id;JObject jobject = JObject.Parse(eventData);}catch (Exception e){Log.Error($"failed to deliver message: {e.Message}");}}, cts.Token, EConstant.KafkaGroupId.USER);}

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VUE学习

import { ref } from vue; 引入了 Vue 的 ref 函数&#xff0c;用于创建响应式数据。const message ref(Hello Vue3); 创建了一个响应式变量 message 并初始化为字符串 Hello Vue3。<h1>{{ message }}</h1> 使用了 Vue 的插值表达式 {{ message }} 来显示 message…...

编程日记 2025/5/13 4:10:39

buildroot 编译 x264 及 ffmpeg

buildroot 编译 x264 及 ffmpeg 依赖安装x264编译安装解压源码并修改配置文件配置及编译编译错误： aarch64-linux-ar: two different operation options specified编译结果ffmpeg安装源码编译错误 ： ERROR: x264 not found using pkg-config为在rk3568平台上开发音视频采集及…...

编程日记 2025/5/11 18:24:03

HarmonyOS开发：ArkTS初识

ArkTS基本语法 ArkTS语言简介 ArkTS是鸿蒙生态的应用开发语言。基本语法风格与TypeScript&#xff08;简称TS&#xff09;相似&#xff0c;在TS的生态基础上进一步扩展&#xff0c;继承了TS的所有特性&#xff0c;是TS的超集。 基本语法概述 扩展能力 基础语法&#xff1a…...

编程日记 2025/5/11 10:28:18

C++ STL map和set的使用

序列式容器和关联式容器 想必大家已经接触过一些容器如&#xff1a;list&#xff0c;vector&#xff0c;deque&#xff0c;array&#xff0c;forward_list&#xff0c;string等&#xff0c;这些容器统称为系列容器。因为逻辑结构为线性的&#xff0c;两个位置的存储的值一般是…...

编程日记 2025/5/4 1:29:08