说真,这个问题看上去很简单,但“得益”与kafka-python神奇的文档,真的不算简单,反正我是搜了半天还看了半天源码。

直接上代码吧

from kafka import SimpleClient, KafkaConsumer
from kafka.common import OffsetRequestPayload, TopicPartition

def get_topic_offset(brokers, topic):
  """
  获取一个topic的offset值的和
  """
  client = SimpleClient(brokers)
  partitions = client.topic_partitions[topic]
  offset_requests = [OffsetRequestPayload(topic, p, -1, 1) for p in partitions.keys()]
  offsets_responses = client.send_offset_request(offset_requests)
  return sum([r.offsets[0] for r in offsets_responses])


def get_group_offset(brokers, group_id, topic):
  """
  获取一个topic特定group已经消费的offset值的和
  """
  consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=brokers,
               group_id=group_id,
               )
  pts = [TopicPartition(topic=topic, partition=i) for i in
      consumer.partitions_for_topic(topic)]
  result = consumer._coordinator.fetch_committed_offsets(pts)
  return sum([r.offset for r in result.values()])


if __name__ == '__main__':
  topic_offset = get_topic_offset("brokers", "topic")
  group_offset = get_group_offset("brokers", "group_id", "topic")
  lag = topic_offset - group_offset

以上这篇kafka-python 获取topic lag值方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

标签:
kafka,python,topic,lag

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。