物联网中最常用的编程语言，即Java，C，C ++，Python，JavaScript和Go。
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Java：物联网技术最流行的编程语言
Java有多个应用领域，从后端编程到Android的移动应用。根据 Eclipse基金会执行的2017年物联网开发者调查，Java首次提供了用于物联网开发的编程语言列表，专门用于网关和云。
使用Java进行物联网开发的一个主要好处是便携性。Java没有任何硬件限制，这意味着您可以在计算机上编写和调试Java代码，并将其部署到几乎任何运行Java虚拟机的设备上。出于这个原因，许多公司选择聘请Java开发人员进行物联网项目。
C：嵌入式设备的关键编程语言
C编程语言接下来成为物联网IoT堆栈最喜欢的语言。然而，根据Eclipse基金会的说法，它被认为是受限设备开发的领先技术。
该编程语言提供对低级硬件API的直接访问。由于其与机器语言的相似性，C非常快速且灵活，使其成为处理能力有限的物联网系统的完美选择。
C ++：Linux的第一语言
与其前身C一样，C ++已广泛用于嵌入式系统开发。但是，C ++的主要优势在于处理能力，在任务更加复杂时使其成为C的有用替代方案。
C ++最适合编写硬件特定的代码。它可与Linux，第一大物联网技术操作系统配合使用。但是，与Java相比，它具有有限的可移植性。
Python：面向数据的物联网系统的解决方案
作为最受欢迎的网络编程语言之一，以及科学计算的前沿技术，Python在物联网开发中也获得了巨大的推动力。 对于数据密集型应用程序，Python是一个不错的选择，特别是在管理和组织复杂数据时。
JavaScript：事件驱动物联网应用的最佳解决方案
根据年度StackOverflow开发者调查显示，JavaScript是过去五年来最流行的编程语言之一，是现代Web开发中的核心技术。
在许多其他应用领域中，JavaScript是物联网编程语言中最常用的构建事件驱动系统。它可以管理连接设备的大型网络，并且在需要处理多个任务而无需等待其他任务完成时可以胜任。JavaScript对IoT的主要优势之一是非常节约资源。
Go：坚固的技术堆栈为复杂的物联网网络提供动力
Go是一款开源编程语言，由Google创建。尽管它不能像语言那样拥有同样广泛的用途，但我们之前专注于这一点，它是在您的物联网系统内建立通信层的强大技术。
Go语言关于物联网的主要优势是并发性和同时运行多个进程（数据输入和输出）的能力。这使得构建由多个传感器和设备组成的复杂IoT网络变得更加容易。
一、Kafka简述
1. 为什么需要用到消息队列
异步：对比以前的串行同步方式来说，可以在同一时间做更多的事情，提高效率；
解耦：在耦合太高的场景，多个任务要对同一个数据进行操作消费的时候，会导致一个任务的处理因为另一个任务对数据的操作变得及其复杂。
缓冲：当遇到突发大流量的时候，消息队列可以先把所有消息有序保存起来，避免直接作用于系统主体，系统主题始终以一个平稳的速率去消费这些消息。
2.为什么选择kafka呢？
这没有绝对的好坏，看个人需求来选择，我这里就抄了一段他人总结的的优缺点，可见原文
kafka的优点：
1.支持多个生产者和消费者2.支持broker的横向拓展3.副本集机制，实现数据冗余，保证数据不丢失4.通过topic将数据进行分类5.通过分批发送压缩数据的方式，减少数据传输开销，提高吞高量6.支持多种模式的消息7.基于磁盘实现数据的持久化8.高性能的处理信息，在大数据的情况下，可以保证亚秒级的消息延迟9.一个消费者可以支持多种topic的消息10.对CPU和内存的消耗比较小11.对网络开销也比较小12.支持跨数据中心的数据复制13.支持镜像集群
kafka的缺点：
1.由于是批量发送，所以数据达不到真正的实时2.对于mqtt协议不支持3.不支持物联网传感数据直接接入4.只能支持统一分区内消息有序，无法实现全局消息有序5.监控不完善，需要安装插件6.需要配合zookeeper进行元数据管理7.会丢失数据，并且不支持事务8.可能会重复消费数据，消息会乱序，可用保证一个固定的partition内部的消息是有序的，但是一个topic有多个partition的话，就不能保证有序了，需要zookeeper的支持，topic一般需要人工创建，部署和维护一般都比mq高
3. Golang 操作kafka
3.1. kafka的环境
网上有很多搭建kafka环境教程，这里就不再搭建，就展示一下kafka的环境，在kubernetes上进行的搭建，有需要的私我，可以发yaml文件
3.2. 第三方库
github.com/Shopify/sarama // kafka主要的库*github.com/bsm/sarama-cluster // kafka消费组
3.3. 消费者
单个消费者
funcconsumer(){varwg sync.WaitGroup consumer, err := sarama.NewConsumer([]string{"172.20.3.13:30901"},nil)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer: %s", err)return} partitionList, err := consumer.Partitions("test0")//获得该topic所有的分区iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to get the list of partition:, ", err)return}forpartition :=rangepartitionList { pc, err := consumer.ConsumePartition("test0",int32(partition), sarama.OffsetNewest)iferr !=nil{ fmt.Println("Failed to start consumer for partition %d: %s\n", partition, err)return} wg.Add(1)gofunc(sarama.PartitionConsumer){//为每个分区开一个go协程去取值formsg :=rangepc.Messages() {//阻塞直到有值发送过来，然后再继续等待fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) }deferpc.AsyncClose() wg.Done() }(pc) } wg.Wait()}funcmain(){ consumer()}
消费组
funcconsumerCluster(){ groupID :="group-1"config := cluster.NewConfig() config.Group.Return.Notifications =trueconfig.Consumer.Offsets.CommitInterval =1* time.Second config.Consumer.Offsets.Initial = sarama.OffsetNewest//初始从最新的offset开始c, err := cluster.NewConsumer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","),groupID, strings.Split("test0",","), config)iferr !=nil{ glog.Errorf("Failed open consumer: %v", err)return}deferc.Close()gofunc(c *cluster.Consumer){ errors := c.Errors() noti := c.Notifications()for{select{caseerr := -errors: glog.Errorln(err)case-noti: } } }(c)formsg :=rangec.Messages() { fmt.Printf("Partition:%d, Offset:%d, key:%s, value:%s\n", msg.Partition, msg.Offset,string(msg.Key),string(msg.Value)) c.MarkOffset(msg,"")//MarkOffset 并不是实时写入kafka，有可能在程序crash时丢掉未提交的offset}}funcmain(){goconsumerCluster()}
3.4. 生产者
同步生产者
packagemainimport("fmt""github.com/Shopify/sarama")funcmain(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.RequiredAcks = sarama.WaitForAll//赋值为-1：这意味着producer在follower副本确认接收到数据后才算一次发送完成。config.Producer.Partitioner = sarama.NewRandomPartitioner//写到随机分区中，默认设置8个分区config.Producer.Return.Successes =truemsg := sarama.ProducerMessage{} msg.Topic =`test0`msg.Value = sarama.StringEncoder("Hello World!") client, err := sarama.NewSyncProducer([]string{"172.20.3.13:30901"}, config)iferr !=nil{ fmt.Println("producer close err, ", err)return}deferclient.Close() pid, offset, err := client.SendMessage(msg)iferr !=nil{ fmt.Println("send message failed, ", err)return} fmt.Printf("分区ID:%v, offset:%v \n", pid, offset)}
异步生产者
funcasyncProducer(){ config := sarama.NewConfig() config.Producer.Return.Successes =true//必须有这个选项config.Producer.Timeout =5* time.Second p, err := sarama.NewAsyncProducer(strings.Split("172.20.3.13:30901",","), config)deferp.Close()iferr !=nil{return}//这个部分一定要写，不然通道会被堵塞gofunc(p sarama.AsyncProducer){ errors := p.Errors() success := p.Successes()for{select{caseerr := -errors:iferr !=nil{ glog.Errorln(err) }case-success: } } }(p)for{ v :="async: "+ strconv.Itoa(rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano())).Intn(10000)) fmt.Fprintln(os.Stdout, v) msg := sarama.ProducerMessage{ Topic: topics, Value: sarama.ByteEncoder(v), } p.Input() - msg time.Sleep(time.Second *1) }}funcmain(){goasyncProducer()select{ }}
3.5. 结果展示-
同步生产打印：
分区ID:0,offset:90
消费打印：
Partition:0,Offset:90,key:,value:Hello World!
异步生产打印：
async:7272async:7616async:998
消费打印：
Partition:0,Offset:91,key:,value:async:7272Partition:0,Offset:92,key:,value:async:7616Partition:0,Offset:93,key:,value:async:998
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
本节我们分享的是基于Golang实现的高性能和弹性的流处理器 benthos ，它能够以各种代理模式连接各种 源 和 接收器，并对有效负载执行 水合、浓缩、转换和过滤 。
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1、docker安装
具体使用方式可以参见该 文档
有关如何配置更高级的流处理概念（例如流连接、扩充工作流等）的指导，请查看 说明书部分。
有关在 Go 中构建您自己的自定义插件的指导，请查看 公共 API。