import threading
 
import os
import sys
from kafka import KafkaConsumer, TopicPartition, OffsetAndMetadata
 
from consumers.db_util import *
from consumers.json_dispose import *
from collections import OrderedDict
 
 
threads = []
# col_dic, sql_dic = get()
 
 
class MyThread(threading.Thread):
  def __init__(self, thread_name, topic, partition):
    threading.Thread.__init__(self)
    self.thread_name = thread_name
    # self.keyName = keyName
    self.partition = partition
    self.topic = topic
 
  def run(self):
    print("Starting " + self.name)
    Consumer(self.thread_name, self.topic, self.partition)
 
  def stop(self):
    sys.exit()
 
 
def Consumer(thread_name, topic, partition):
  broker_list = '172.16.90.63:6667, 172.16.90.58:6667, 172.16.90.59:6667'
  '''
  fetch_min_bytes（int） - 服務器為獲取請求而返回的最小數據量，否則請等待
  fetch_max_wait_ms（int） - 如果沒有足夠的數據立即滿足fetch_min_bytes給出的要求，服務器在回應提取請求之前將阻塞的最大時間量（以毫秒為單位）
  fetch_max_bytes（int） - 服務器應為獲取請求返回的最大數據量。這不是絕對最大值，如果獲取的第一個非空分區中的第一條消息大于此值，
              則仍將返回消息以確保消費者可以取得進展。注意：使用者并行執行對多個代理的提取，因此內存使用將取決于包含該主題分區的代理的數量。
              支持的Kafka版本> = 0.10.1.0。默認值：52428800（50 MB）。
  enable_auto_commit（bool） - 如果為True，則消費者的偏移量將在后臺定期提交。默認值：True。
  max_poll_records（int） - 單次調用中返回的最大記錄數poll()。默認值：500
  max_poll_interval_ms（int） - poll()使用使用者組管理時的調用之間的最大延遲 。這為消費者在獲取更多記錄之前可以閑置的時間量設置了上限。
                如果 poll()在此超時到期之前未調用，則認為使用者失敗，并且該組將重新平衡以便將分區重新分配給另一個成員。默認300000
  '''
  consumer = KafkaConsumer(bootstrap_servers=broker_list,
               group_id="xiaofesi",
               client_id=thread_name,
               enable_auto_commit=False,
               fetch_min_bytes=1024*1024,#1M
               # fetch_max_bytes=1024 * 1024 * 1024 * 10,
               fetch_max_wait_ms=60000,#30s
               request_timeout_ms=305000,
               # consumer_timeout_ms=1,
               # max_poll_records=5000,
               # max_poll_interval_ms=60000 無該參數
               )
  #查出數據庫上次保存的offset，此offset已經是上次消費最后一條的offset的offset+1,也就是這次消費的起始位
  dic = get_kafka(topic, partition)
  tp = TopicPartition(topic, partition)
  print(thread_name, tp, dic['offset'])
  #分配該消費者的TopicPartition，也就是topic和partition，根據參數，我是三個消費者，三個線程，每個線程消費者消費一個分區
  consumer.assign([tp])
  #重置此消費者消費的起始位
  consumer.seek(tp, dic['offset'])
  print("程序首次運行\t線程:", thread_name, "分區:", partition, "偏移量:", dic['offset'], "\t開始消費...")
  num=0 #記錄該消費者消費次數
  # end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]
  # print(end_offset)
  while True:
    args = OrderedDict()
    msg = consumer.poll(timeout_ms=60000)
    end_offset = consumer.end_offsets([tp])[tp]
    print('已保存的偏移量', consumer.committed(tp),'最新偏移量，',end_offset)
    if len(msg) > 0:
      print("線程:", thread_name, "分區:", partition, "最大偏移量:", end_offset, "有無數據,", len(msg))
      lines=0
      for data in msg.values():
        for line in data:
          lines+=1
          line = eval(line.value.decode('utf-8'))
          '''
          do something
          '''
      # 線程此批次消息條數
      print(thread_name,"lines",lines)
      #數據保存至數據庫
      is_succeed = save_to_db(args, thread_name)
      if is_succeed:
        #更新自己保存在數據庫中的各topic, partition的偏移量
        is_succeed1 = update_offset(topic, partition, end_offset)
        #手動提交偏移量 offsets格式：{TopicPartition:OffsetAndMetadata(offset_num,None)}
        consumer.commit(offsets={tp:(OffsetAndMetadata(end_offset,None))})
        print(thread_name,"to db suss",num+1)
        if is_succeed1 == 0:
          #系統退出？這個還沒試
          os.exit()
          '''
          sys.exit()  只能退出該線程，也就是說其它兩個線程正常運行，主程序不退出
          '''
      else:
        os.exit()
    else:
      print(thread_name,'沒有數據')
    num+=1
    print(thread_name,"第",num,"次")
 
 
if __name__ == '__main__':
  try:
    t1 = MyThread("Thread-0", "test", 0)
    threads.append(t1)
    t2 = MyThread("Thread-1", "test", 1)
    threads.append(t2)
    t3 = MyThread("Thread-2", "test", 2)
    threads.append(t3)
 
    for t in threads:
      t.start()
 
    for t in threads:
      t.join()
 
    print("exit program with 0")
  except:
    print("Error: failed to run consumer program")