python kafka lag

要计算Python Kafka的lag（滞后），可以使用KafkaAdminClient库中的get_kafka_consumer_offsets方法来获取消费者组的偏移量。这个方法可以通过传入kafka_admin_client和consumer_groups参数来执行。其中，kafka_admin_client是一个KafkaAdminClient对象，可以通过KafkaAdminClient()来创建。而consumer_groups是一个可选参数，可以指定要获取偏移量的消费者组列表。

通过调用get_kafka_consumer_offsets方法，你可以获取到每个消费者组的偏移量信息。然后，你可以通过比较当前的偏移量和最新的消息在Kafka中的偏移量来计算出lag。

需要注意的是，在Kafka中，不要将Kafka用于组协调。这意味着，如果你的目标是计算消费者组的lag，你应该使用专门的消费者库（如kafka-python）而不是使用Kafka本身。

因此，要计算Python Kafka的lag，首先使用KafkaAdminClient库的get_kafka_consumer_offsets方法获取消费者组的偏移量，然后根据最新的消息偏移量来计算lag。

相关问题

metric kafka_consumer_lag error string indices must be integers, not str

这个错误提示是在Kafka消费端的日志中出现的，通常涉及到Metric Kafka Consumer Lag的计算。"metric kafka_consumer_lag error string indices must be integers, not str"的意思是说，在尝试获取、处理或计算某个消费者lag（即消息队列滞后量）指标时，遇到了字符串类型的索引，而在这个上下文里，应该是期望整数类型的索引。

具体来说，可能是你在代码中试图通过字典或列表访问一个字符串键值，但是该键是一个字符串而不是预期的整数位置。解决这个问题需要检查代码中的相应部分，确保当你试图通过字符串键获取数据时，使用的索引确实是一个有效的整数。

例如：

# 错误示例
consumer_lag = consumer.metrics().get("offset", "my_topic")
lag = consumer_lag[str(my_index)]  # 这里my_index应该是一个整数

# 正确示例
consumer_lag = consumer.metrics().get("offset", "my_topic")
topic_offset = consumer_lag[int(my_index)]