Die Praxis von Go-Zero und Kafka+Avro: Aufbau eines leistungsstarken interaktiven Datenverarbeitungssystems

Mit dem Aufkommen von Big Data und aktiven Open-Source-Communities haben in den letzten Jahren immer mehr Unternehmen begonnen, nach leistungsstarken interaktiven Datenverarbeitungssystemen zu suchen, um den wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden. In dieser Welle von Technologie-Upgrades werden Go-Zero und Kafka+Avro von immer mehr Unternehmen beachtet und übernommen.

go-zero ist ein auf der Golang-Sprache entwickeltes Microservice-Framework. Es zeichnet sich durch hohe Leistung, Benutzerfreundlichkeit, einfache Erweiterung und einfache Wartung aus und soll Unternehmen dabei helfen, schnell effiziente Microservice-Anwendungssysteme aufzubauen. Das schnelle Wachstum ist auf die hervorragende Leistung und hohe Entwicklungseffizienz von Golang selbst sowie auf die kontinuierliche Iteration und Optimierung des Go-Zero-Teams zurückzuführen.

Kafka ist ein von Apache entwickeltes verteiltes Stream-Verarbeitungssystem. Es zeichnet sich durch hohe Verfügbarkeit und hohen Durchsatz aus und ist eine der beliebtesten Nachrichtenwarteschlangen im aktuellen Big-Data-Ökosystem. Avro ist ein von Apache entwickeltes Datenserialisierungstool, das Datenströme in Binärformate konvertieren und so die Datenkomprimierung und Übertragungseffizienz verbessern kann. Es kann auch Datenformat-Upgrades und -Konvertierungen unterstützen.

In diesem Artikel stellen wir vor, wie man Go-Zero und Kafka+Avro kombiniert, um ein leistungsstarkes interaktives Datenverarbeitungssystem aufzubauen. Der spezifische praktische Prozess ist wie folgt:

1. Kafka-Client integrieren

Zuerst müssen wir den Kafka-Client in den Go-Zero-Dienst integrieren. go-zero bietet ein Kafka-Paket, das problemlos mit Kafka interagieren kann.

Wir müssen lediglich das Kafka-Paket in das Projekt einführen und die Kafka-Parameter in der Konfigurationsdatei konfigurieren, um eine Verbindung und Dateninteraktion mit Kafka zu erreichen. Das Folgende ist ein Kafka-Konfigurationsbeispiel:

[kafka]
addrs = ["localhost:9092"]
version = "2.0.0"
maxMessageBytes = 10000000

In einer bestimmten Geschäftslogik können wir die von Kafka bereitgestellten Producer- und Consumer-APIs zum Senden und Empfangen von Daten verwenden. Hier ist ein Beispiel eines Kafka-Produzenten:

var (
    topic = "test"
)

func (s *Service) Produce(msg []byte) error {
    p, err := kafka.NewProducer(s.cfg.Kafka)
    if err != nil {
        return err
    }
    defer p.Close()

    return p.Send(context.TODO(), &kafka.Message{
        Key:   []byte(topic),
        Value: msg,
    })
}

Im obigen Beispiel haben wir ein Kafka-Topic mit dem Namen „test“ erstellt und wenn die Produce-Methode aufgerufen wird, werden Daten an das Topic gesendet.

2. Integrierte Avro-Serialisierung

Als nächstes müssen wir die Daten zur Serialisierung und Deserialisierung in das Avro-Format konvertieren. go-zero stellt ein Avro-Paket bereit und unterstützt die Codegenerierung. Durch die Definition der Schemadatei können wir den entsprechenden Go-Code zum Kodieren und Dekodieren von Avro-Daten generieren.

Das Folgende ist ein Avro-Schema-Konfigurationsbeispiel:

{
    "namespace": "com.example",
    "type": "record",
    "name": "User",
    "fields": [
        {
            "name": "name",
            "type": "string"
        },
        {
            "name": "age",
            "type": "int"
        }
    ]
}

Durch Ausführen des folgenden Befehls kann die entsprechende Go-Datei automatisch generiert werden:

$ go run github.com/gogo/protobuf/protoc-gen-gogofaster --proto_path=./ example.proto --gogofaster_out

In der generierten Go-Datei können wir die Beziehung zwischen dem Avro-Feldtyp und dem sehen entsprechender Go-Datentyp Die Zuordnungsbeziehung realisiert die Serialisierung und Deserialisierung von Daten.

3. Bauen Sie ein interaktives Datenverarbeitungssystem auf.

Nach der Integration von Kafka und Avro können wir mit dem Aufbau eines leistungsstarken interaktiven Datenverarbeitungssystems beginnen. Wir können Kafka als Datenspeicherzentrum verwenden und darin mehrere Partitionen einrichten, um eine verteilte Speicherung und Verarbeitung von Daten zu erreichen.

Für jede Partition können wir eine Verbrauchergruppe erstellen, um eine parallele Verarbeitung und Lastverteilung der Daten zu erreichen. Gleichzeitig können wir den von Go-Zero bereitgestellten Coroutine-Pool und Synchronisationskanal nutzen, um die Parallelitätsleistung der Datenverarbeitung zu optimieren.

Das Folgende ist ein Beispiel für ein interaktives Datenverarbeitungssystem:

// 创建消费组
group, err := kafka.NewGroup(s.cfg.Kafka, "test", kafka.WithGroupID("test-group"))
if err != nil {
    return nil, err
}
// 创建消费者
consumer, err := group.NewConsumer(context.Background(), []string{"test"})
if err != nil {
    return nil, err
}
// 启动并发协程
for i := 0; i < s.cfg.WorkerNum; i++ {
    go func() {
        for {
            select {
                // 从同步通道中获取新消息
                case msg := <-msgs:
                    if err := s.processMsg(msg); err != nil {
                        log.Errorf("failed to process message(%v): %v", msg.Value, err)
                    }
                }
        }
    }()
}
// 消费数据
for {
    m, err := consumer.FetchMessage(context.Background())
    if err != nil {
        log.Errorf("failed to fetch message: %v", err)
        continue
    }
    // 将新消息发送到同步通道中
    msgs <- m
}

Im obigen Beispiel haben wir eine Verbrauchergruppe „Testgruppe“ erstellt und den entsprechenden Verbraucher erstellt. Während der Verarbeitung starten wir zunächst mehrere gleichzeitige Coroutinen, um eine parallele Datenverarbeitung zu erreichen. Wenn eine neue Nachricht empfangen wird, senden wir sie an einen synchronen Kanal und nutzen einen Coroutine-Pool für die asynchrone Verarbeitung.

Durch die obige Konstruktion haben wir Go-Zero, Kafka und Avro erfolgreich integriert, um ein leistungsstarkes interaktives Datenverarbeitungssystem zu implementieren. Durch die Verwendung eines solchen Systems können große Datenmengen problemlos verarbeitet und die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse verbessert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Praxis von Go-Zero und Kafka+Avro: Aufbau eines leistungsstarken interaktiven Datenverarbeitungssystems. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!