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sidebar_label: 数据订阅
description: "数据订阅与推送服务。写入到 TDengine 中的时序数据能够被自动推送到订阅客户端。"
title: 数据订阅
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import Tabs from "@theme/Tabs";
import TabItem from "@theme/TabItem";
import Java from "./_sub_java.mdx";
import Python from "./_sub_python.mdx";
import Go from "./_sub_go.mdx";
import Rust from "./_sub_rust.mdx";
import Node from "./_sub_node.mdx";
import CSharp from "./_sub_cs.mdx";
import CDemo from "./_sub_c.mdx";
为了帮助应用实时获取写入 TDengine 的数据,或者以事件到达顺序处理数据,TDengine提供了类似消息队列产品的数据订阅、消费接口。这样在很多场景下,采用 TDengine 的时序数据处理系统不再需要集成消息队列产品,比如 kafka, 从而简化系统设计的复杂度,降低运营维护成本。
与 kafka 一样,你需要定义 topic, 但 TDengine 的 topic 是基于一个已经存在的超级表、子表或普通表的查询条件,即一个 SELECT 语句。你可以使用 SQL 对标签、表名、列、表达式等条件进行过滤,以及对数据进行标量函数与 UDF 计算(不包括数据聚合)。与其他消息队列软件相比,这是 TDengine 数据订阅功能的最大的优势,它提供了更大的灵活性,数据的颗粒度可以由应用随时调整,而且数据的过滤与预处理交给 TDengine,而不是应用完成,有效的减少传输的数据量与应用的复杂度。
消费者订阅 topic 后,可以实时获得最新的数据。多个消费者可以组成一个消费者组 (consumer group), 一个消费者组里的多个消费者共享消费进度,便于多线程、分布式地消费数据,提高消费速度。但不同消费者组中的消费者即使消费同一个topic, 并不共享消费进度。一个消费者可以订阅多个 topic。如果订阅的是超级表,数据可能会分布在多个不同的 vnode 上,也就是多个 shard 上,这样一个消费组里有多个消费者可以提高消费效率。TDengine 的消息队列提供了消息的ACK机制,在宕机、重启等复杂环境下确保 at least once 消费。
为了实现上述功能,TDengine 会为 WAL (Write-Ahead-Log) 文件自动创建索引以支持快速随机访问,并提供了灵活可配置的文件切换与保留机制:用户可以按需指定 WAL 文件保留的时间以及大小(详见 create database 语句)。通过以上方式将 WAL 改造成了一个保留事件到达顺序的、可持久化的存储引擎(但由于 TSDB 具有远比 WAL 更高的压缩率,我们不推荐保留太长时间,一般来说,不超过几天)。 对于以 topic 形式创建的查询,TDengine 将对接 WAL 而不是 TSDB 作为其存储引擎。在消费时,TDengine 根据当前消费进度从 WAL 直接读取数据,并使用统一的查询引擎实现过滤、变换等操作,将数据推送给消费者。
本文档不对消息队列本身的基础知识做介绍,如果需要了解,请自行搜索。
## 主要数据结构和API
TMQ 的 API 中,与订阅相关的主要数据结构和API如下:
```c
typedef struct tmq_t tmq_t;
typedef struct tmq_conf_t tmq_conf_t;
typedef struct tmq_list_t tmq_list_t;
typedef void(tmq_commit_cb(tmq_t *, int32_t code, void *param));
DLL_EXPORT tmq_list_t *tmq_list_new();
DLL_EXPORT int32_t tmq_list_append(tmq_list_t *, const char *);
DLL_EXPORT void tmq_list_destroy(tmq_list_t *);
DLL_EXPORT tmq_t *tmq_consumer_new(tmq_conf_t *conf, char *errstr, int32_t errstrLen);
DLL_EXPORT const char *tmq_err2str(int32_t code);
DLL_EXPORT int32_t tmq_subscribe(tmq_t *tmq, const tmq_list_t *topic_list);
DLL_EXPORT int32_t tmq_unsubscribe(tmq_t *tmq);
DLL_EXPORT TAOS_RES *tmq_consumer_poll(tmq_t *tmq, int64_t timeout);
DLL_EXPORT int32_t tmq_consumer_close(tmq_t *tmq);
DLL_EXPORT int32_t tmq_commit_sync(tmq_t *tmq, const TAOS_RES *msg);
DLL_EXPORT void tmq_commit_async(tmq_t *tmq, const TAOS_RES *msg, tmq_commit_cb *cb, void *param);
enum tmq_conf_res_t {
TMQ_CONF_UNKNOWN = -2,
TMQ_CONF_INVALID = -1,
TMQ_CONF_OK = 0,
};
typedef enum tmq_conf_res_t tmq_conf_res_t;
DLL_EXPORT tmq_conf_t *tmq_conf_new();
DLL_EXPORT tmq_conf_res_t tmq_conf_set(tmq_conf_t *conf, const char *key, const char *value);
DLL_EXPORT void tmq_conf_destroy(tmq_conf_t *conf);
DLL_EXPORT void tmq_conf_set_auto_commit_cb(tmq_conf_t *conf, tmq_commit_cb *cb, void *param);
```
这些 API 的文档请见 [C/C++ Connector](/reference/connector/cpp),下面介绍一下它们的具体用法(超级表和子表结构请参考“数据建模”一节),完整的示例代码请见下面C语言的示例代码。
```java
void subscribe(Collection topics) throws SQLException;
void unsubscribe() throws SQLException;
Set subscription() throws SQLException;
ConsumerRecords poll(Duration timeout) throws SQLException;
void commitAsync();
void commitAsync(OffsetCommitCallback callback);
void commitSync() throws SQLException;
void close() throws SQLException;
```
## 写入数据
首先完成建库、建一张超级表和多张子表操作,然后就可以写入数据了,比如:
```sql
drop database if exists tmqdb;
create database tmqdb;
create table tmqdb.stb (ts timestamp, c1 int, c2 float, c3 varchar(16) tags(t1 int, t3 varchar(16));
create table tmqdb.ctb0 using tmqdb.stb tags(0, "subtable0");
create table tmqdb.ctb1 using tmqdb.stb tags(1, "subtable1");
insert into tmqdb.ctb0 values(now, 0, 0, 'a0')(now+1s, 0, 0, 'a00');
insert into tmqdb.ctb1 values(now, 1, 1, 'a1')(now+1s, 11, 11, 'a11');
```
## 创建topic:
```sql
create topic topicName as select ts, c1, c2, c3 from tmqdb.stb where c1 > 1;
```
TMQ支持多种订阅类型:
### 列订阅
语法:CREATE TOPIC topic_name as subquery
通过select语句订阅(包括select *,或select ts, c1等指定列描述订阅,可以带条件过滤、标量函数计算,但不支持聚合函数、不支持时间窗口聚合)
- TOPIC一旦创建则schema确定
- 被订阅或用于计算的column和tag不可被删除、修改
- 若发生schema变更,新增的column不出现在结果中
### 超级表订阅
语法:CREATE TOPIC topic_name AS STABLE stbName
与select * from stbName订阅的区别是:
- 不会限制用户的schema变更
- 返回的是非结构化的数据:返回数据的schema会随之超级表的schema变化而变化
- 用户对于要处理的每一个数据块都可能有不同的schema,因此,必须重新获取schema
- 返回数据不带有tag
## 创建 consumer 以及consumer group
对于consumer, 目前支持的config包括:
| 参数名称 | 参数说明 | 备注 |
| ---------------------------- |----------------------------|----------------------------|
| group.id | | 最大长度:192 |
| enable.auto.commit | | 合法值:true, false |
| auto.commit.interval.ms | | |
| auto.offset.reset | | 合法值:earliest, latest, none |
| td.connect.ip | | 用于连接,同taos_connect的参数 | |
| td.connect.user | | 用于连接,同taos_connect的参数 | |
| td.connect.pass | | 用于连接,同taos_connect的参数 | |
| td.connect.port | | 用于连接,同taos_connect的参数 | |
| enable.heartbeat.background |开启后台心跳,即consumer不会因为长时间不poll而认为离线 | 合法值:true, false | |
| experimental.snapshot.enable |从wal开始消费,还是从tsbs开始消费 | 合法值:true, false | |
| msg.with.table.name | 从消息中能否解析表名 | 合法值:true, false |
```sql
/* 根据需要,设置消费组(group.id)、自动提交(enable.auto.commit)、自动提交时间间隔(auto.commit.interval.ms)、用户名(td.connect.user)、密码(td.connect.pass)等参数 */
tmq_conf_t* conf = tmq_conf_new();
tmq_conf_set(conf, "enable.auto.commit", "true");
tmq_conf_set(conf, "auto.commit.interval.ms", "1000");
tmq_conf_set(conf, "group.id", "cgrpName");
tmq_conf_set(conf, "td.connect.user", "root");
tmq_conf_set(conf, "td.connect.pass", "taosdata");
tmq_conf_set(conf, "auto.offset.reset", "earliest");
tmq_conf_set(conf, "experimental.snapshot.enable", "true");
tmq_conf_set(conf, "msg.with.table.name", "true");
tmq_conf_set_auto_commit_cb(conf, tmq_commit_cb_print, NULL);
tmq_t* tmq = tmq_consumer_new(conf, NULL, 0);
tmq_conf_destroy(conf);
```
| 参数名称 | 参数值 | 备注 |
| ---------------------------- |----------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|
| group.id | 最大长度:192,必填 | consumer 所在组 id |
| client.id | 最大长度:192 | consumer id |
| enable.auto.commit | 合法值:true, false | 是否允许自动提交 |
| auto.commit.interval.ms | | 自动提交时间间隔 |
| auto.offset.reset | 合法值:earliest, latest, none | offset 消费位置 |
| bootstrap.servers | 用于创建连接 | 服务端 ip + port |
| td.connect.user | 用于创建连接,同 taos_connect 的参数 | 服务端用户名 |
| td.connect.pass | 用于创建连接,同 taos_connect 的参数 | 服务端密码 |
| enable.heartbeat.background | 合法值:true, false | 开启后台心跳,即 consumer 不会因为长时间不 poll 而认为离线 |
| experimental.snapshot.enable | 合法值:true, false | 从 wal 开始消费,还是从 tsbs 开始消费 |
| msg.with.table.name | 合法值:true, false | 从消息中能否解析表名 |
| value.deserializer | value 值解析方法 | 此方法应实现 com.taosdata.jdbc.tmq.Deserializer 接口或是继承 com.taosdata.jdbc.tmq.ReferenceDeserializer 类 |
| value.deserializer.encoding | value 中使用字符编码集 | |
```java
import com.taosdata.jdbc.tmq.ReferenceDeserializer;
public class MetersDeserializer extends ReferenceDeserializer {
}
```
```java
Properties properties = new Properties();
properties.setProperty("enable.auto.commit", "true");
properties.setProperty("auto.commit.interval.ms", "1000");
properties.setProperty("group.id", "cgrpName");
properties.setProperty("bootstrap.servers", "127.0.0.1:6030");
properties.setProperty("td.connect.user", "root");
properties.setProperty("td.connect.pass", "taosdata");
properties.setProperty("auto.offset.reset", "earliest");
properties.setProperty("msg.with.table.name", "true");
properties.setProperty("value.deserializer.encoding", "com.taos.example.MetersDeserializer");
TaosConsumer consumer = new TaosConsumer<>(properties)
```
上述配置中包括consumer group ID,如果多个 consumer 指定的 consumer group ID一样,则自动形成一个consumer group,共享消费进度。
## 订阅 topic 列表
单个consumer支持同时订阅多个topic。
```sql
tmq_list_t* topicList = tmq_list_new();
tmq_list_append(topicList, "topicName");
```
## 启动订阅并开始消费
```
/* 启动订阅 */
tmq_subscribe(tmq, topicList);
tmq_list_destroy(topicList);
/* 循环poll消息 */
while (running) {
TAOS_RES* tmqmsg = tmq_consumer_poll(tmq, timeOut);
msg_process(tmqmsg);
}
```
```java
List topics = new ArrayList<>();
topics.add("tmq_topic");
consumer.subscribe(topics);
while(running){
ConsumerRecords meters = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (Meters meter : meters) {
processMsg(meter);
}
}
```
这里是一个 **while** 循环,每调用一次tmq_consumer_poll(),获取一个消息,该消息与普通查询返回的结果集完全相同,可以使用相同的解析API完成消息内容的解析。
## 结束消费
```sql
/* 取消订阅 */
tmq_unsubscribe(tmq);
/* 关闭消费 */
tmq_consumer_close(tmq);
```
```java
/* 取消订阅 */
consumer.unsubscribe();
/* 关闭消费 */
consumer.close();
```
## 删除topic
如果不再需要,可以删除创建topic,但注意:只有没有被订阅的topic才能别删除。
```sql
/* 删除topic */
drop topic topicName;
```
## 状态查看
1、topics:查询已经创建的topic
```sql
show topics;
```
2、consumers:查询consumer的状态及其订阅的topic
```sql
show consumers;
```
3、subscriptions:查询consumer与vgroup之间的分配关系
```sql
show subscriptions;
```
## 示例代码
本节展示各种语言的示例代码。
```c
{{#include examples/c/tmq.c}}
```
```python
{{#include docs/examples/python/tmq_example.py}}
```