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上一篇文章了解了kafka的重要组件zookeeper，用来保存broker、consumer等相关信息，做到平滑扩展。这篇文章就实际操作部署下kafka，用几个简单的例子加深对kafka的理解，学会基本使用kafka。
我将会在本地部署一个三台机器的zookeeper集群，和一个2台机器的kafka集群。
zookeeper的搭建可以看我的上一篇文章
bootstrap_servers是kafka集群地址信息，下面事项主题user-event发送一条消息，send发送消息是异步的，会马上返回，因此我们要通过阻塞的方式等待消息发送成功(或者flush()也可以，flush会阻塞知道所有log都发送成功)，否则消息可能会发送失败，但也不会有提示，关于上面这个可以通过删除send之后的语句试试，会发现broker不会收到消息，然后在send后加上time.sleep(10)之后，会看到broker收到消息。
我要评论from kafka import KafkaProducer
from kafka.errors import KafkaError
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=[
"localhost:9093",
"localhost:9094"
]
)
future = producer.send("user-event", b'I am rito yan')
try:
record_metadata = future.get(timeout=10)
print_r(record_metadata)
except KafkaError as e:
print(e)
阻塞等待发送成功之后，会看到返回插入记录的信息：
RecordMetadata(topic='user-event', partition=7, topic_partition=TopicPartition(topic='user-event', partition=7), offset=1, timestamp=1528034253757, checksum=None, serialized_key_size=-1, serialized_value_size=13)，里面包括了插入log的主题、分区等信息。
创建producer的时候可以通过value_serializer指定格式化函数，比如我们数据是个dict，可以指定格式化函数，将dict转化为byte：
import json
producer = KafkaProducer(
bootstrap_servers=[
"localhost:9093",
"localhost:9094"
],
value_serializer=lambda m: json.dumps(m).encode('ascii')
)
future = producer.send("user-event", {
"name": "燕睿涛",
"age": 26,
"friends": [
"ritoyan",
"luluyrt"
]
})
这样就可以将格式化之后的信息发送给broker，不用每次发送的时候都自己格式化，真是不要太好用。
创建一个consumer，其中group_id是分组，broker中的每一个数据只能被consumer组中的一个consumer消费。
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer(
"user-event",
group_id = "user-event-test",
bootstrap_servers = [
"localhost:9093",
"localhost:9094"
]
)
for message in consumer:
print("%s:%d:%d: key=%s value=%s" % (message.topic, message.partition,
message.offset, message.key,
message.value))
启动之后，进程会一直阻塞在哪里，等broker中有消息的时候就会去消费，启动多个进程，只要保证group_id一致，就可以保证消息只被组内的一个consumer消费，上面的程序会输出：
user-event:8:2: key=None value=b'{"name": "\\u71d5\\u777f\\u6d9b", "age": 26, "friends": ["ritoyan", "luluyrt"]}'
同样，进入的时候有value_serializer，出来的时候对应的也有value_deserializer，消费者可以配置value_deserializer来格式化内容，跟producer对应起来
consumer = KafkaConsumer(
"user-event",
group_id = "user-event-test",
bootstrap_servers = [
"localhost:9093",
"localhost:9094"
],
value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('ascii'))
)
输出内容user-event:8:3: key=None value={'name': '燕睿涛', 'age': 26, 'friends': ['ritoyan', 'luluyrt']}
我们的consumer可能有很多分组，可以通过西面的命令查看分组信息：
cd /path/to/kafka bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9093,localhost:9094 --list
可以看到我使用中的分组有4个，分别如下所示
clock-tick-test3 user-event-test clock-tick-test2 clock-tick-test
可以通过bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 127.0.0.1:9093 --group user-event-test --describe，查看分组user-event-test的信息，可以看到西面的信息，包含消费的主题、分区信息，以及consumer在分区中的offset和分区的总offset。（为了格式化显示，删了部分列的部分字母）
TOPIC PARTITION CURRENT-OFFSET LOG-END-OFFSET LAG CONSUMER-ID HOST CLIENT-ID user-event 3 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python user-event 0 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python user-event 1 1 1 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python user-event 2 1 1 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python user-event 4 0 0 0 kafka-python-154b2 /127.0.0.1 kafka-python user-event 9 1 1 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python user-event 8 4 4 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python user-event 7 2 2 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python user-event 6 1 1 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python user-event 5 0 0 0 kafka-python-78517 /127.0.0.1 kafka-python
至此，kafka的基本使用算是掌握了，以后要是有机会在项目中实践就好了，在实际工程中的各种问题可以更加深刻的理解其中的原理。
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