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Nginx整合Kafka的方法示例
服务器 2024/12/28 佚名
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背景

nginx-kafka-module是nginx的一个插件，可以将kafka整合到nginx中，便于web项目中前端页面埋点数据的收集，如前端页面设置了埋点，即可将用户的一些访问和请求数据通过http请求直接发送到消息中间件kafka中，后端可以通过程序消费kafka中的消息来进行实时的计算。比如通过SparkStream来实时的消费Kafka中的数据来分析用户PV,UV、用户的一些行为及页面的漏斗模型转化率，来更好的对系统进行优化或者对来访用户进行实时动态的分析。

具体整合步骤

1.安装git

yum install -y git

2.切换到/usr/local/src目录，然后将kafka的c客户端源码clone到本地

cd /usr/local/src
git clone https://github.com/edenhill/librdkafka

3.进入到librdkafka，然后进行编译

cd librdkafka
yum install -y gcc gcc-c++ pcre-devel zlib-devel
./configure
make && make install

4.安装nginx整合kafka的插件，进入到/usr/local/src，clone nginx整合kafka的源码

cd /usr/local/src
git clone https://github.com/brg-liuwei/ngx_kafka_module

5.进入到nginx的源码包目录下 （编译nginx，然后将将插件同时编译）

cd /usr/local/src/nginx-1.12.2
./configure --add-module=/usr/local/src/ngx_kafka_module/
make && make install

6.修改nginx的配置文件：设置一个location和kafaka的topic，详情请查看当前目录的nginx.conf

#添加配置(2处)
kafka;
kafka_broker_list f1:9092 f2:9092 f3:9092;

location = /kafka/access {
kafka_topic access888;
}

如下图：

Nginx整合Kafka的方法示例

Nginx整合Kafka的方法示例

7.启动zk和kafka集群(创建topic)

zkServer.sh start
kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

8.启动nginx，报错，找不到kafka.so.1的文件

error while loading shared libraries: librdkafka.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

9.加载so库

#开机加载/usr/local/lib下面的库
echo "/usr/local/lib"  /etc/ld.so.conf
#手动加载
ldconfig

10.测试，向nginx中写入数据，然后观察kafka的消费者能不能消费到数据

curl http://localhost/kafka/access -d "message send to kafka topic"
curl http://localhost/kafka/access -d "小伟666"测试

也可以模拟页面埋点请求接口来发送信息：

Nginx整合Kafka的方法示例

后台Kafka消费信息如图：

Nginx整合Kafka的方法示例

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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苹果官宣WWDC 2024！预计会有大批AI功能 - 2024/12/28

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Swift Student Challenge 旨在支持和鼓舞下一代开发者、创作者和企业家。太平洋时间 3 月 28 日，我们将公布今年的获奖者名单。获奖者将有资格参加在 Apple Park 举办的特别活动。我们还会选出 50 名杰出获胜者，他们将受邀前往库比提诺，获得为期三天的非凡体验，包括参加 Apple Park 的特别活动。

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%。

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