焉知非鱼 ❚
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Kafka 和 Rust入门 - 第一部分

— 焉知非鱼

Getting Started With Kafka and Rust

这是一个两部分的系列，帮助你开始使用 Rust 和 Kafka。我们将使用 rust-rdkafka crate，它本身就是基于 librdkafka（C库）的。

在这篇文章中，我们将介绍 Kafka Producer API。

初始设置 #

确保你安装了一个 Kafka broker - 本地设置应该足够了。当然，你也需要安装Rust - 你需要1.45或以上版本。

在你开始之前，先克隆 GitHub repo。

git clone https://github.com/abhirockzz/rust-kafka-101
cd part1

检查 Cargo.toml 文件:

...
[dependencies]
rdkafka = { version = "0.25", features = ["cmake-build","ssl"] }
...

关于 cmake-build 功能的说明 #

rust-rdkafka 提供了几种解决 librdkafka 依赖关系的方法。我选择了 static 链接，其中 librdkafka 被编译。不过你也可以选择 dynamic 链接来引用本地安装的版本。

更多内容，请参考以下链接

好吧，我们先从基本的开始说起。

简单的生产者 #

这里是一个基于 BaseProducer 的简单生产者。

    let producer: BaseProducer = ClientConfig::new()
        .set("bootstrap.servers", "localhost:9092")
        .set("security.protocol", "SASL_SSL")
        .set("sasl.mechanisms", "PLAIN")
        .set("sasl.username", "<update>")
        .set("sasl.password", "<update>")
        .create()
        .expect("invalid producer config");

send 方法开始产生消息 - 它是在紧缩 loop 中完成的，中间有一个 thread::sleep(不是在生产中会做的事情)，以使其更容易追踪/跟踪结果。键、值（有效载荷）和目标 Kafka 主题以 BaseRecord 的形式表示。

    for i in 1..100 {
        println!("sending message");
        producer
            .send(
                BaseRecord::to("rust")
                    .key(&format!("key-{}", i))
                    .payload(&format!("value-{}", i)),
            )
            .expect("failed to send message");
        thread::sleep(Duration::from_secs(3));
    }

你可以在文件 src/1_producer_simple.rs 中查看整个代码。

要测试生产者是否在工作 … #

运行这段代码:

  • 只需将文件 src/1_producer_simple.rs 重命名为 main.rs。
  • 执行 cargo run

你应该看到这个输出:

sending message
sending message
sending message
...

到底发生了什么？要弄清楚 - 使用 Kafka CLI 消费者（或其他消费者客户端，如 kafkacat）连接到你的 Kafka 主题（我在上面的例子中使用 rust 作为 Kafka 主题的名称）。你应该看到消息流进来了。

例如

&KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic rust --from-beginning

生产者回调 #

我们现在是在瞎飞! 除非我们明确地创建一个消费者来查看我们的消息，否则我们不知道它们是否被发送到 Kafka。让我们通过实现 ProducerContext(trait)来解决这个问题，以挂接到 produce 事件 - 它就像一个回调。

首先为 ClientContext trait 创建一个结构体和一个空的实现（这是必须的）。

struct ProducerCallbackLogger;

impl ClientContext for ProducerCallbackLogger {}

现在到了主要部分，我们在 ProducerContext trait 中实现 delivery 函数。

impl ProducerContext for ProduceCallbackLogger {
    type DeliveryOpaque = ();

    fn delivery(
        &self,
        delivery_result: &rdkafka::producer::DeliveryResult<'_>,
        _delivery_opaque: Self::DeliveryOpaque,
    ) {
        let dr = delivery_result.as_ref();
        match dr {
            Ok(msg) => {
                let key: &str = msg.key_view().unwrap().unwrap();
                println!(
                    "produced message with key {} in offset {} of partition {}",
                    key,
                    msg.offset(),
                    msg.partition()
                )
            }
            Err(producer_err) => {
                let key: &str = producer_err.1.key_view().unwrap().unwrap();

                println!(
                    "failed to produce message with key {} - {}",
                    key, producer_err.0,
                )
            }
        }
    }
}

我们根据 DeliveryResult(毕竟它是一个 Result)来匹配成功(Ok)和失败(Err)的情况。我们所做的只是简单地记录这两种情况下的消息，因为这只是一个例子。你可以在这里做任何你想做的事情（虽然不要太疯狂！）。

我们忽略了 ProducerContext trait 的关联类型 DeliveryOpaque。

我们需要确保我们插入了 ProducerContext 的实现。我们通过使用 create_with_context 方法（而不是 create）来实现，并确保为 BaseProducer 提供正确的类型。

let producer: BaseProducer<ProduceCallbackLogger> = ClientConfig::new().set(....)
...
.create_with_context(ProduceCallbackLogger {})
...

如何调用 “回调”？ #

好了，我们有了实现，但我们需要一种方法来触发它! 其中一个方法就是在生产者上调用 flush。所以，我们可以把我们的 producer 写成这样。

  • 添加 producer.flush(Duration::from_secs(3));, 并
  • 注释掉 sleep (just for now)
        producer
            .send(
                BaseRecord::to("rust")
                    .key(&format!("key-{}", i))
                    .payload(&format!("value-{}", i)),
            )
            .expect("failed to send message");

        producer.flush(Duration::from_secs(3));
        println!("flushed message");
        //thread::sleep(Duration::from_secs(3));

等等，我们可以做得更好 #

send 方法是非阻塞的（默认），但通过在每次 send 后调用 flush，我们现在已经将其转换为同步调用 - 从性能角度来看，不推荐使用。

我们可以通过使用 ThreadedProducer 来改善这种情况。它负责在后台线程中调用 poll 方法，以确保发送回调通知的传递。这样做非常简单 - 只需将类型从 BaseProducer 改为 ThreadedProducer 即可!

# before: BaseProducer<ProduceCallbackLogger>
# after: ThreadedProducer<ProduceCallbackLogger>

而且，我们也不需要再调用 flush 了。

...
//producer.flush(Duration::from_secs(3));
//println!("flushed message");
thread::sleep(Duration::from_secs(3));
...

代码在 src/2_threaded_producer.rs 中可以找到。

再次运行该程序 #

  • 将文件 src/2_threaded_producer.rs 重命名为 main.rs，并且
  • 执行 cargo run

输出:

sending message
sending message
produced message with key key-1 in offset 6 of partition 2
produced message with key key-2 in offset 3 of partition 0
sending message
produced message with key key-3 in offset 7 of partition 2

正如预期的那样，你应该能够看到生产者事件回调，表示消息确实被发送到了 Kafka 主题。当然，你可以直接连接到主题，并再次检查，就像之前一样。

&KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic rust --from-beginning

要尝试失败的情况，请尝试使用一个不正确的主题名称，并注意 delivery 实现的 Err 变体是如何被调用的。

发送 JSON 消息 #

到目前为止，我们只是发送 String 作为 key 和 value。JSON 是一种常用的消息格式，让我们看看如何使用它。

假设我们要发送 User 信息，将使用这个结构体来表示。

struct User {
    id: i32,
    email: String,
}

然后我们可以使用 serde_json 库将其序列化为 JSON。我们所需要的就是使用 serde 中的自定义派生函数 - Deserialize 和 Serialize。

use serde::{Deserialize, Serialize};

#[derive(Serialize, Deserialize, Debug)]
struct User {
    id: i32,
    email: String,
}

修改生产者循环。 #

  • 创建一个 User 实例
  • 使用 to_string_pretty 将其序列化为 JSON 字符串。
  • 在有效载荷中加入这一点
...

let user_json = serde_json::to_string_pretty(&user).expect("json serialization failed");

        producer
            .send(
                BaseRecord::to("rust")
                    .key(&format!("user-{}", i))
                    .payload(&user_json),
            )
            .expect("failed to send message");
...

你也可以使用 to_vec(而不是 to_string())将其转换为一个字节的Vec(Vec<u8>)。

要运行该程序… #

  • 将文件 src/3_JSON_payload.rs 重命名为 main.rs，然后
  • 执行 cargo run

从主题中消费:

&KAFKA_HOME/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic rust --from-beginning

你应该看到带有 String 的键（如 user-34）和 JSON 值的消息。

{
  "id": 34,
  "email": "user-34@foobar.com"
}

有更好的方法吗？ #

是的！如果你习惯了 Kafka Java 客户端中的声明式序列化/去序列化方法（可能其他客户端也一样），你可能不喜欢这种 “显式” 方法。只是为了让大家明白，这是你在 Java 中的做法。

Properties props = new Properties();
props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ProducerConfig.KEY_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
  "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put(ProducerConfig.VALUE_SERIALIZER_CLASS_CONFIG,
  "io.confluent.kafka.serializers.json.KafkaJsonSchemaSerializer");

....

ProducerRecord<String, User> record = new ProducerRecord<String, User>(topic, key, user);
producer.send(record);

请注意，您只需将 Producer 配置为使用 KafkaJsonSchemaSerializer，User 类就会被序列化为 JSON。

rust-rdkafka 用 ToBytes trait 提供了类似的东西。下面是它的样子。

pub trait ToBytes {
    /// Converts the provided data to bytes.
    fn to_bytes(&self) -> &[u8];
}

不言而喻吧？String、Vec<u8> 等都有现有的实现。所以你可以使用这些类型作为键或值，而不需要任何额外的工作 - 这正是我们刚刚做的。但问题是我们的方法是 “显式” 的，即我们将 User 结构转换为 JSON 字符串，并将其传递出去。

如果我们可以为 User 实现 ToBytes 呢？ # 

impl ToBytes for User {
    fn to_bytes(&self) -> &[u8] {
        let b = serde_json::to_vec_pretty(&self).expect("json serialization failed");
        b.as_slice()
    }
}

你会看到一个编译器错误。

cannot return value referencing local variable `b`
returns a value referencing data owned by the current function

更多的背景资料，请参考 GitHub 的问题。我很乐意看到其他可以与 ToBytes 一起工作的例子 - 如果你有这方面的意见，请在留言中留下。

TL;DR是，最好坚持用 “显式” 的方式做事，除非你有一个 ToBytes 的实现，“不涉及分配，不能失败”。

总结 #

第一部分就到这里。第二部分将涉及围绕 Kafka 消费者的话题。

原文链接: https://dev.to/abhirockzz/getting-started-with-kafka-and-rust-part-1-4hkb