这篇文章给大家介绍日志服务Python消费组如何进行实时分发数据，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。
创新互联于2013年创立，公司自成立以来始终致力于为企业提供官网建设、移动互联网业务开发（小程序定制开发、手机网站建设、重庆APP开发公司等），并且包含互联网基础服务（域名、主机服务、企业邮箱、网络营销等）应用服务；以先进完善的建站体系及不断开拓创新的精神理念，帮助企业客户实现互联网业务，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致赞誉。
使用日志服务的Web-tracking、logtail（文件极简）、syslog等收集上来的日志经常存在各种各样的格式，我们需要针对特定的日志（例如topic）进行一定的分发到特定的logstore中处理和索引，本文主要介绍如何使用消费组实时分发日志到不通的目标日志库中。并且利用消费组的特定，达到自动平衡、负载均衡和高可用性。
cdn.com/cdd946a301ff55389b6f03559de059b6dc3b4b81.png">
协同消费库（Consumer Library）是对日志服务中日志进行消费的高级模式，提供了消费组（ConsumerGroup）的概念对消费端进行抽象和管理，和直接使用SDK进行数据读取的区别在于，用户无需关心日志服务的实现细节，只需要专注于业务逻辑，另外，消费者之间的负载均衡、failover等用户也都无需关心。
消费组（Consumer Group）- 一个消费组由多个消费者构成，同一个消费组下面的消费者共同消费一个logstore中的数据，消费者之间不会重复消费数据。
消费者（Consumer）- 消费组的构成单元，实际承担消费任务，同一个消费组下面的消费者名称必须不同。
在日志服务中，一个logstore下面会有多个shard，协同消费库的功能就是将shard分配给一个消费组下面的消费者，分配方式遵循以下原则：
每个shard只会分配到一个消费者。
一个消费者可以同时拥有多个shard。
新的消费者加入一个消费组，这个消费组下面的shard从属关系会调整，以达到消费负载均衡的目的，但是上面的分配原则不会变，分配过程对用户透明。
协同消费库的另一个功能是保存checkpoint，方便程序故障恢复时能接着从断点继续消费，从而保证数据不会被重复消费。
这里我们描述用Python使用消费组进行编程，实时根据数据的topic进行分发。
注意：本篇文章的相关代码可能会更新，最新版本在这里可以找到：Github样例.
环境
建议程序运行在源日志库同Region下的ECS上，并使用局域网服务入口，这样好处是网络速度最快，其次是读取没有外网费用产生。
强烈推荐PyPy3来运行本程序，而不是使用标准CPython解释器。
日志服务的Python SDK可以如下安装：
pypy3 -m pip install aliyun-log-python-sdk -U
更多SLS Python SDK的使用手册，可以参考这里
如下展示如何配置程序：
配置程序日志文件，以便后续测试或者诊断可能的问题（跳过，具体参考样例）。
基本的日志服务连接与消费组的配置选项。
目标Logstore的一些连接信息
请仔细阅读代码中相关注释并根据需要调整选项：
#encoding: utf8
def get_option():
##########################
# 基本选项
##########################
# 从环境变量中加载SLS参数与选项，根据需要可以配置多个目标
accessKeyId = os.environ.get('SLS_AK_ID', '')
accessKey = os.environ.get('SLS_AK_KEY', '')
endpoint = os.environ.get('SLS_ENDPOINT', '')
project = os.environ.get('SLS_PROJECT', '')
logstore = os.environ.get('SLS_LOGSTORE', '')
to_endpoint = os.environ.get('SLS_ENDPOINT_TO', endpoint)
to_project = os.environ.get('SLS_PROJECT_TO', project)
to_logstore1 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO1', '')
to_logstore2 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO2', '')
to_logstore3 = os.environ.get('SLS_LOGSTORE_TO3', '')
consumer_group = os.environ.get('SLS_CG', '')
# 消费的起点。这个参数在第一次跑程序的时候有效，后续再次运行将从上一次消费的保存点继续。
# 可以使”begin“，”end“，或者特定的ISO时间格式。
cursor_start_time = "2018-12-26 0:0:0"
# 一般不要修改消费者名，尤其是需要并发跑时
consumer_name = "{0}-{1}".format(consumer_group, current_process().pid)
# 构建一个消费组和消费者
option = LogHubConfig(endpoint, accessKeyId, accessKey, project, logstore, consumer_group, consumer_name, cursor_position=CursorPosition.SPECIAL_TIMER_CURSOR, cursor_start_time=cursor_start_time)
# bind put_log_raw which is faster
to_client = LogClient(to_endpoint, accessKeyId, accessKey)
put_method1 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore1)
put_method2 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore2)
put_method3 = partial(to_client.put_log_raw, project=to_project, logstore=to_logstore3)
return option, {u'ngnix': put_method1, u'sql_audit': put_method2, u'click': put_method3}注意，这里使用了functools.partial对put_log_raw进行绑定，以便后续调用方便。
如下代码展示如何从SLS拿到数据后根据topic进行转发。
if __name__ == '__main__':
option, put_methods = get_copy_option()
def copy_data(shard_id, log_groups):
for log_group in log_groups.LogGroups:
# update topic
if log_group.Topic in put_methods:
put_methods[log_group.Topic](log_group=log_group)
logger.info("*** start to consume data...")
worker = ConsumerWorker(ConsumerProcessorAdaptor, option, args=(copy_data, ))
worker.start(join=True)假设程序命名为"dispatch_data.py"，可以如下启动：
