在 Data Syndrome，我们使用并喜爱 Kafka。它使我们能够以最少的努力和复杂性将批处理变为实时处理。然而，在最近的一个项目中，我们学到了有关 kafka-python 软件包的惨痛教训，该软件包促使我思考该如何选择开源工具。本文将反思我们的开源决策过程，介绍两个用于 Python 的 Kafka 客户端、我们遇到的问题及我们将采用的解决方案。
kafka-python：蛮荒的西部
kafka-python 是最受欢迎的 Kafka Python 客户端。我们过去使用时从未出现过任何问题，在我的《敏捷数据科学 2.0》一书中我也用过它。然而在最近这个项目中，它却出现了一个严重的问题。我们发现，当以文档化的方式使用KafkaConsumer、Consumer 迭代式地从消息队列中获取消息时，最终到达主题topic 的由Consumer 携带的消息通常会丢失。我们通过控制台Consumer 的分析验证了这一点。
需要更详细说明的是，kafka-python 和 KafkaConsumer 是与一个由 SSL 保护的 Kafka 服务（如 Aiven Kafka ）一同使用的，如下面这样：
kafka_consumer = KafkaConsumer(
topic,
enable_auto_commit=True,
group_id=group_id,
bootstrap_servers=config.kafka.host,
api_version=(0, 10),
security_protocol='SSL',
ssl_check_hostname=True,
ssl_cafile=config.kafka.ca_pem,
ssl_certfile=config.kafka.service_cert,
ssl_keyfile=config.kafka.service_key
)
for message in kafka_consumer:
application_message = json.loads(message.value.decode())
...
当以这样的推荐方式使用时，KafkaConsumer 会丢失消息。但有一个变通方案，就是保留所有消息。这个方案是 Kafka 服务提供商 Aiven support 提供给我们的。它看起来像这样：
while True:
raw_messages = consumer.poll(timeout_ms=1000, max_records=5000)
for topic_partition, messages in raw_messages.items():
application_message = json.loads(message.value.decode())
...
虽然这个变通方案可能有用，但 README 中的方法会丢弃消息使我对其失去兴趣。所以我找到了一个替代方案。
confluent-kafka：企业支持
发现 coufluent-kafka Python 模块时，我感到无比惊喜。它既能做 librdkafka 的外封装，又非常小巧。librdkafka 是一个用 C 语言写的 kafka 库，它是 Go 和.NET 的基础。更重要的是，它由 Confluent 公司支持。我爱开源，但是当“由非正式社区拥有或支持”这种方式效果不行的时候，或许该考虑给替代方案印上公章、即该由某个公司拥有或支持了。不过，我们并未购买商业支持。我们知道有人会维护这个库的软件质量，而且可以选择买或不买商业支持，这一点真是太棒了。
用 confluent-kafka 替换 kafka-python 非常简单。confluent-kafka 使用 poll 方法，它类似于上面提到的访问 kafka-python 的变通方案。
kafka_consumer = Consumer(
{
"api.version.request": True,
"enable.auto.commit": True,
"group.id": group_id,
"bootstrap.servers": config.kafka.host,
"security.protocol": "ssl",
"ssl.ca.location": config.kafka.ca_pem,
"ssl.certificate.location": config.kafka.service_cert,
"ssl.key.location": config.kafka.service_key,
"default.topic.config": {"auto.offset.reset": "smallest"}
}
)
consumer.subscribe([topic])
# Now loop on the consumer to read messages
running = True
while running:
message = kafka_consumer.poll()
application_message = json.load(message.value.decode())
kafka_consumer.close()
现在我们能收到所有消息了。我并不是说 kafka-python 工具不好，我相信社区会对它的问题做出反应并解决。但从现在开始，我会一直坚持使用 confluent-kafka。
开源治理
开源是强大的，但是涉及到复杂的“大数据”和 NoSQL 工具时，通常需要有一家大公司在背后推动工具的开发。这样你就知道，如果那个公司可以使用工具，那么该工具应该拥有很好的基本功能。它的出现可能是非正式的，就像某公司发布类似 FOSS 的项目一样，但也可能是正式的，就像某公司为工具提供商业支持一样。当然，从另一个角度来看，如果一家与开源社区作对的公司负责开发某个工具，你便失去了控制权。你的意见可能无关紧要，除非你是付费客户。
理想情况是采取开源治理，就像 Apache 基金会一样，还有就是增加可用的商业支持选项。这对互联网上大部分的免费软件来说根本不可能。限制自己只使用那些公司盖章批准后的工具将非常限制你的自由。这对于一些商店可能是正确选择，但对于我们不是。我喜欢工具测试，如果工具很小，而且只专心做一件事，我就会使用它。
信任开源
对于更大型的工具，以上决策评估过程更为复杂。通常，我会看一下提交问题和贡献者的数量，以及最后一次 commit 的日期。我可能会问朋友某个工具的情况，有时也会在推特上问。当你进行嗅探检查后从 Github 选择了一个项目，即说明你信任社区可以产出好的工具。对于大多数工具来说，这是没问题的。
但信任社区可能存在问题。对于某个特定的工具，可能并没有充分的理由让你信任社区可以产出好的软件。社区在目标、经验和开源项目的投入时间方面各不相同。选择工具时保持审慎态度十分重要，不要让理想蒙蔽了判断。
英文原文链接： https://blog.datasyndrome.com/a-tale-of-two-kafka-clients-c613efab49df
感谢蔡芳芳对本文的审校。
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