请在代码中加入多线程进行夹数

以下是使用 Python 实现 Kafka 多生产者和多消费者之间的多管道通讯，并使用多线程进行夹数的示例代码：

import threading
from kafka import KafkaProducer, KafkaConsumer

# 生产者向主题发送消息
def produce(topic, message):
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])
    producer.send(topic, message)

# 消费者从主题消费消息
def consume(topic):
    consumer = KafkaConsumer(topic, bootstrap_servers=['localhost:9092'], group_id='my-group')
    for message in consumer:
        print("Consumer received message: " + str(message.value))

# 创建两个生产者线程
thread1 = threading.Thread(target=produce, args=('topic1', b'hello from producer1'))
thread2 = threading.Thread(target=produce, args=('topic1', b'hello from producer2'))

# 创建两个消费者线程
thread3 = threading.Thread(target=consume, args=('topic1', ))
thread4 = threading.Thread(target=consume, args=('topic1', ))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()
thread3.start()
thread4.start()

# 等待线程结束
thread1.join()
thread2.join()
thread3.join()
thread4.join()

在这个代码示例中，我们将生产者和消费者的操作放在了不同的线程中，以实现并发执行。我们创建了两个生产者线程 `thread1` 和 `thread2`，它们向同一个主题 `topic1` 发送消息。同时，我们创建了两个消费者线程 `thread3` 和 `thread4`，它们从同一个主题 `topic1` 消费消息。由于 Kafka 底层是多线程的，因此可以充分利用多核 CPU 和网络带宽，提高消息处理的吞吐量和效率。

注意，在使用多线程时，需要注意线程之间的同步和互斥问题，以避免数据竞争和死锁等问题。此外，还需要根据实际情况来调整线程数和线程池大小，以防止系统资源的过度消耗和负载不均衡等问题。