Files
clickstream-data-platform/dags/test_kafka.py
T
ddadminandClaude Opus 5 64f3418378 feat(airflow): пробные DAG test_clickhouse и test_kafka вместо демонстрационного
Зачем.
Демонстрационный DAG example_clickstream_hello ничего не проверял: он не
обращался ни к ClickHouse, ни к Kafka, поэтому его зелёный результат ничего
не говорил о стенде. Пробники проверяют связи по-настоящему — и тем же
клиентом, каким будут ходить рабочие DAG.

Что.
- test_clickhouse: пишет строку в ReplicatedMergeTree на ноде 1 и читает её
  с ноды 2 через Distributed. Данные проходят путь «нода 2 → все шарды →
  шард ноды 1», то есть проверяется межшардовое чтение, а не одна нода.
- test_kafka: пишет в постоянный топик сообщение с меткой прогона и
  вычитывает его обратно.
- infra/airflow/Dockerfile: clickhouse-connect 1.6.0 и confluent-kafka
  2.15.0 вшиты в образ, импорт проверяется на сборке — при запуске
  контейнера пакеты не доустанавливаются.
- Проверки: scripts/stand-smoke.sh гоняет оба пробника через API Airflow,
  scripts/config-test.sh разбирает DAG без стенда,
  tests/stand-smoke-guards.sh проверяет красный путь,
  tests/dag-probes-unit.py — модульные проверки разбора.
- README и ADR 0001 обновлены тем же изменением.
- Удалён dags/example_clickstream_hello.py.

Проверка.
make config-test — пройдено 3, 3 и 6, ошибок 0.
make clean; cp .env.example .env; make up — 116 с на чистых томах.
make smoke — пройдено 25, ошибок 0; стенд занимает 2244,0 MiB.
make smoke-cluster — все 8 проверок кластера.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-31 14:04:19 +03:00

99 lines
3.4 KiB
Python

"""Проверка записи и чтения сообщения Airflow через Kafka."""
from __future__ import annotations
import datetime
import time
import uuid
from airflow.sdk import dag, get_current_context, task
BROKER = "kafka:9092"
TOPIC = "airflow_integration_probe"
@dag(
dag_id="test_kafka",
schedule=None,
start_date=datetime.datetime(2026, 1, 1, tzinfo=datetime.timezone.utc),
catchup=False,
tags=["проверка"],
doc_md=__doc__,
)
def test_kafka():
@task
def check_round_trip() -> None:
from confluent_kafka import Consumer, Producer, TopicPartition
marker = f"{get_current_context()['run_id']}:{uuid.uuid4()}"
marker_bytes = marker.encode()
group_id = f"airflow-probe-{uuid.uuid4()}"
producer = None
consumer = None
try:
# Стенд опирается на автосоздание: срок хранения чистит записи, а
# не топик; в бою автосоздание обычно выключают.
delivery_errors: list[str] = []
delivered_offsets: list[tuple[int, int]] = []
def on_delivery(error, message) -> None:
if error is not None:
delivery_errors.append(str(error))
else:
delivered_offsets.append((message.partition(), message.offset()))
producer = Producer(
{
"bootstrap.servers": BROKER,
"client.id": "airflow-test-kafka",
"message.timeout.ms": 10_000,
"socket.timeout.ms": 5_000,
}
)
producer.produce(
TOPIC,
key=marker_bytes,
value=marker_bytes,
on_delivery=on_delivery,
)
undelivered = producer.flush(10)
if undelivered or delivery_errors or len(delivered_offsets) != 1:
raise RuntimeError(
"Kafka не подтвердила запись маркера: "
f"не доставлено {undelivered}, ошибки {delivery_errors}, "
f"смещения {delivered_offsets}"
)
consumer = Consumer(
{
"bootstrap.servers": BROKER,
"group.id": group_id,
"enable.auto.commit": False,
"session.timeout.ms": 6_000,
"socket.timeout.ms": 5_000,
}
)
partition, offset = delivered_offsets[0]
consumer.assign([TopicPartition(TOPIC, partition, offset)])
read_deadline = time.monotonic() + 20
while time.monotonic() < read_deadline:
message = consumer.poll(0.5)
if message is None:
continue
if message.error():
raise RuntimeError(f"Kafka вернула ошибку чтения: {message.error()}")
if message.value() == marker_bytes:
return
raise RuntimeError(f"Kafka не вернула свой маркер за 20 секунд: {marker}")
finally:
if producer is not None:
producer.flush(1)
if consumer is not None:
consumer.close()
check_round_trip()
test_kafka()