إطلاق العنان لمعالجة التدفق: نظرة معمقة على Apache Kafka Streams

في عالم اليوم الرقمي سريع الخطى، تحتاج الشركات إلى التفاعل مع الأحداث فور وقوعها. لم تعد أساليب المعالجة بالدفعات التقليدية كافية للتعامل مع التدفق المستمر للبيانات التي تولدها التطبيقات الحديثة. وهنا يأتي دور معالجة التدفق. تتيح لك معالجة التدفق تحليل البيانات وتحويلها في الوقت الفعلي، مما يمكنك من اتخاذ قرارات فورية واتخاذ إجراءات في الوقت المناسب.

من بين أطر عمل معالجة التدفق المتنوعة المتاحة، تبرز Apache Kafka Streams كمكتبة قوية وخفيفة الوزن مبنية مباشرة على Apache Kafka. يقدم هذا الدليل نظرة شاملة على Kafka Streams، ويغطي مفاهيمها الأساسية وهندستها المعمارية وحالات الاستخدام وأفضل الممارسات.

ما هو Apache Kafka Streams؟

Apache Kafka Streams هي مكتبة عميل لبناء تطبيقات في الوقت الفعلي وخدمات مصغرة، حيث يتم تخزين بيانات الإدخال و/أو الإخراج في مجموعات Apache Kafka. إنها تبسط تطوير تطبيقات معالجة التدفق من خلال توفير لغة خاصة بالمجال (DSL) عالية المستوى وواجهة برمجة تطبيقات المعالج (Processor API) منخفضة المستوى. تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:

• مبني على كافكا: يستفيد من قابلية التوسع وتحمل الأخطاء والمتانة التي يتمتع بها كافكا.
• خفيف الوزن: مكتبة بسيطة وسهلة الدمج في التطبيقات الحالية.
• قابل للتوسع: يمكنه التعامل مع كميات كبيرة من البيانات مع قابلية التوسع الأفقي.
• متحمل للأخطاء: مصمم للتوافر العالي مع آليات تحمل الأخطاء.
• دلالات المرة الواحدة بالضبط: يضمن معالجة كل سجل مرة واحدة بالضبط، حتى في حالة حدوث أعطال.
• معالجة ذات حالة: يدعم العمليات ذات الحالة مثل التجميعات والنوافذ الزمنية والصلات (joins).
• واجهات برمجة تطبيقات مرنة: يقدم كلاً من DSL عالي المستوى و Processor API منخفض المستوى لمستويات مختلفة من التحكم.

هندسة Kafka Streams المعمارية

يعد فهم الهندسة المعمارية لـ Kafka Streams أمرًا بالغ الأهمية لبناء تطبيقات قوية وقابلة للتوسع. فيما يلي تفصيل للمكونات الرئيسية:

مجموعة كافكا (Kafka Cluster)

تعتمد Kafka Streams على مجموعة كافكا لتخزين وإدارة البيانات. يعمل كافكا كالجهاز العصبي المركزي لتطبيق معالجة التدفق الخاص بك، مما يوفر تخزينًا دائمًا وتحملًا للأخطاء وقابلية للتوسع.

تطبيق Kafka Streams

تطبيق Kafka Streams هو المنطق الأساسي الذي يعالج تدفقات البيانات. يتكون من طوبولوجيا تحدد تدفق البيانات والتحويلات التي سيتم تطبيقها. يتم عادةً تجميع التطبيق كملف JAR ونشره على عقدة معالجة واحدة أو أكثر.

الطوبولوجيا (Topology)

الطوبولوجيا هي رسم بياني موجه غير دوري (DAG) يمثل تدفق البيانات داخل تطبيق Kafka Streams. يتكون من عقد تمثل خطوات المعالجة، مثل قراءة البيانات من موضوع كافكا، أو تحويل البيانات، أو كتابة البيانات إلى موضوع كافكا آخر. يتم تعريف الطوبولوجيا باستخدام إما DSL أو Processor API.

المعالجات (Processors)

المعالجات هي اللبنات الأساسية لطوبولوجيا Kafka Streams. تقوم بتنفيذ عمليات معالجة البيانات الفعلية. هناك نوعان من المعالجات:

• معالجات المصدر: تقرأ البيانات من مواضيع كافكا.
• معالجات الوجهة: تكتب البيانات إلى مواضيع كافكا.
• عقد المعالج: تحول البيانات بناءً على المنطق المحدد.

مخازن الحالة (State Stores)

تُستخدم مخازن الحالة لتخزين النتائج الوسيطة أو البيانات المجمعة أثناء معالجة التدفق. يتم تنفيذها عادةً كمخازن قيمة-مفتاح مضمنة داخل تطبيق Kafka Streams. تعد مخازن الحالة حاسمة للعمليات ذات الحالة مثل التجميعات والنوافذ الزمنية.

الخيوط والمهام (Threads and Tasks)

يعمل تطبيق Kafka Streams في خيط واحد أو أكثر. كل خيط مسؤول عن تنفيذ جزء من الطوبولوجيا. يتم تقسيم كل خيط إلى مهام، يتم تعيينها لأقسام محددة من مواضيع كافكا المدخلة. يسمح هذا التوازي لـ Kafka Streams بالتوسع أفقيًا.

المفاهيم الأساسية في Kafka Streams

لاستخدام Kafka Streams بفعالية، تحتاج إلى فهم بعض المفاهيم الأساسية:

التدفقات والجداول (Streams and Tables)

يميز Kafka Streams بين التدفقات والجداول:

• التدفق (Stream): يمثل تسلسلًا غير محدود وغير قابل للتغيير من سجلات البيانات. يمثل كل سجل حدثًا وقع في نقطة زمنية محددة.
• الجدول (Table): يمثل عرضًا ماديًا للتدفق. وهو عبارة عن مجموعة من أزواج المفتاح-القيمة، حيث يمثل المفتاح معرفًا فريدًا وتمثل القيمة الحالة الحالية للكيان المرتبط بهذا المفتاح.

يمكنك تحويل التدفق إلى جدول باستخدام عمليات مثل `KTable` أو عن طريق تجميع البيانات.

النوافذ الزمنية (Time Windows)

تُستخدم النوافذ الزمنية لتجميع سجلات البيانات بناءً على الوقت. وهي ضرورية لأداء التجميعات والعمليات الأخرى ذات الحالة على مدى فترة زمنية محددة. تدعم Kafka Streams أنواعًا مختلفة من النوافذ الزمنية، بما في ذلك:

• النوافذ المتغيرة (Tumbling Windows): نوافذ ثابتة الحجم وغير متداخلة.
• النوافذ القافزة (Hopping Windows): نوافذ ثابتة الحجم ومتداخلة.
• النوافذ المنزلقة (Sliding Windows): نوافذ تنزلق بمرور الوقت بناءً على فترة زمنية محددة.
• نوافذ الجلسة (Session Windows): نوافذ ديناميكية يتم تحديدها بناءً على نشاط مستخدم أو كيان.

الصلات (Joins)

تدعم Kafka Streams أنواعًا مختلفة من الصلات لدمج البيانات من تدفقات أو جداول مختلفة:

• صلة تدفق-تدفق (Stream-Stream Join): تصل تدفقين بناءً على مفتاح مشترك ونافذة زمنية محددة.
• صلة تدفق-جدول (Stream-Table Join): تصل تدفقًا مع جدول بناءً على مفتاح مشترك.
• صلة جدول-جدول (Table-Table Join): تصل جدولين بناءً على مفتاح مشترك.

دلالات المرة الواحدة بالضبط

يعد ضمان معالجة كل سجل مرة واحدة بالضبط أمرًا بالغ الأهمية للعديد من تطبيقات معالجة التدفق. توفر Kafka Streams دلالات المرة الواحدة بالضبط من خلال الاستفادة من إمكانيات المعاملات في كافكا. وهذا يضمن أنه حتى في حالة حدوث أعطال، لا يتم فقدان أي بيانات أو تكرارها.

حالات استخدام Apache Kafka Streams

تعتبر Kafka Streams مناسبة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام في مختلف الصناعات:

المراقبة والتنبيه في الوقت الفعلي

مراقبة مقاييس النظام وسجلات التطبيقات ونشاط المستخدم في الوقت الفعلي لاكتشاف الحالات الشاذة وإطلاق التنبيهات. على سبيل المثال، يمكن لمؤسسة مالية مراقبة بيانات المعاملات بحثًا عن الأنشطة الاحتيالية وحظر المعاملات المشبوهة على الفور.

كشف الاحتيال

تحليل بيانات المعاملات في الوقت الفعلي لتحديد الأنماط الاحتيالية ومنع الخسائر المالية. من خلال دمج Kafka Streams مع نماذج التعلم الآلي، يمكنك بناء أنظمة متطورة لكشف الاحتيال.

محركات التخصيص والتوصية

بناء محركات توصية في الوقت الفعلي تخصص تجارب المستخدم بناءً على سجل التصفح وسجل الشراء والبيانات السلوكية الأخرى. يمكن لمنصات التجارة الإلكترونية استخدام هذا لاقتراح منتجات أو خدمات ذات صلة للعملاء.

معالجة بيانات إنترنت الأشياء (IoT)

معالجة تدفقات البيانات من أجهزة إنترنت الأشياء في الوقت الفعلي لمراقبة أداء المعدات وتحسين استهلاك الطاقة والتنبؤ باحتياجات الصيانة. على سبيل المثال، يمكن لمصنع تصنيع استخدام Kafka Streams لتحليل بيانات أجهزة الاستشعار من الآلات لاكتشاف الأعطال المحتملة وجدولة الصيانة الوقائية.

تجميع السجلات وتحليلها

تجميع وتحليل بيانات السجلات من مصادر مختلفة في الوقت الفعلي لتحديد اختناقات الأداء والتهديدات الأمنية والمشكلات التشغيلية الأخرى. يمكن أن يساعد هذا في تحسين استقرار النظام وأمانه.

تحليل تدفق النقرات

تحليل بيانات تدفق نقرات المستخدم لفهم سلوك المستخدم وتحسين أداء موقع الويب وتخصيص الحملات التسويقية. يمكن لتجار التجزئة عبر الإنترنت استخدام هذا لتتبع تنقل المستخدم وتحديد مجالات التحسين على موقعهم على الويب.

سيناريو مثال: معالجة الطلبات في الوقت الفعلي

فكر في منصة تجارة إلكترونية تحتاج إلى معالجة الطلبات في الوقت الفعلي. باستخدام Kafka Streams، يمكنك بناء تطبيق لمعالجة التدفق يقوم بما يلي:

1. يستهلك أحداث الطلبات من موضوع كافكا.
2. يثري بيانات الطلب بمعلومات العميل من قاعدة بيانات.
3. يحسب إجمالي الطلب ويطبق الخصومات.
4. يحدث مستويات المخزون.
5. يرسل رسائل بريد إلكتروني لتأكيد الطلب للعملاء.
6. ينشر أحداث الطلب إلى مواضيع كافكا أخرى لمزيد من المعالجة (مثل الشحن والفوترة).

يمكن لهذا التطبيق معالجة آلاف الطلبات في الثانية، مما يضمن معالجة الطلبات بسرعة وكفاءة.

البدء مع Apache Kafka Streams

إليك دليل خطوة بخطوة للبدء مع Kafka Streams:

1. إعداد مجموعة كافكا

تحتاج إلى مجموعة كافكا قيد التشغيل لاستخدام Kafka Streams. يمكنك إما إعداد مجموعة كافكا محلية باستخدام أدوات مثل Docker أو استخدام خدمة كافكا مُدارة مثل Confluent Cloud أو Amazon MSK.

2. أضف اعتمادية Kafka Streams إلى مشروعك

أضف اعتمادية Kafka Streams إلى ملف بناء مشروعك (على سبيل المثال، `pom.xml` لـ Maven أو `build.gradle` لـ Gradle).

Maven:

            <dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-streams</artifactId>
 <version>[YOUR_KAFKA_VERSION]</version>
</dependency>
            

              
                Copy
              
            
          

Gradle:

            dependencies {
 implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[YOUR_KAFKA_VERSION]"
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. اكتب تطبيق Kafka Streams الخاص بك

اكتب تطبيق Kafka Streams الخاص بك باستخدام إما DSL أو Processor API. إليك مثال بسيط باستخدام DSL:

            import org.apache.kafka.streams.KafkaStreams;
import org.apache.kafka.streams.StreamsBuilder;
import org.apache.kafka.streams.StreamsConfig;
import org.apache.kafka.streams.Topology;
import org.apache.kafka.streams.kstream.KStream;

import java.util.Properties;

public class WordCount {

 public static void main(String[] args) {
 Properties props = new Properties();
 props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "wordcount-application");
 props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_KEY_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());
 props.put(StreamsConfig.DEFAULT_VALUE_SERDE_CLASS_CONFIG, org.apache.kafka.common.serialization.Serdes.String().getClass());

 StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();
 KStream<String, String> textLines = builder.stream("input-topic");
 KStream<String, String> wordCounts = textLines
 .flatMapValues(textLine -> Arrays.asList(textLine.toLowerCase().split("\\W+")));

 wordCounts.to("output-topic");

 Topology topology = builder.build();
 KafkaStreams streams = new KafkaStreams(topology, props);
 streams.start();
 }
}
            

              
                Copy
              
            
          

يقرأ هذا المثال أسطر النص من `input-topic`، ويقسم كل سطر إلى كلمات، ويحول الكلمات إلى أحرف صغيرة، ويكتب الكلمات إلى `output-topic`.

4. قم بتكوين تطبيقك

قم بتكوين تطبيق Kafka Streams الخاص بك باستخدام فئة `StreamsConfig`. تحتاج إلى تحديد الخصائص التالية على الأقل:

• `application.id`: معرف فريد لتطبيقك.
• `bootstrap.servers`: قائمة وسطاء كافكا للاتصال بهم.
• `default.key.serde`: المُسلسل/المُفكك التسلسلي الافتراضي للمفاتيح.
• `default.value.serde`: المُسلسل/المُفكك التسلسلي الافتراضي للقيم.

5. قم بتشغيل تطبيقك

قم بتشغيل تطبيق Kafka Streams الخاص بك كتطبيق Java مستقل. تأكد من أن كافكا قيد التشغيل وأن المواضيع قد تم إنشاؤها قبل تشغيل التطبيق.

أفضل الممارسات لـ Apache Kafka Streams

فيما يلي بعض أفضل الممارسات لبناء تطبيقات Kafka Streams قوية وقابلة للتوسع:

اختر واجهة برمجة التطبيقات المناسبة

قرر ما إذا كنت ستستخدم DSL عالي المستوى أو Processor API منخفض المستوى بناءً على متطلبات تطبيقك. DSL أسهل في الاستخدام للتحويلات البسيطة، بينما يوفر Processor API مزيدًا من التحكم والمرونة للسيناريوهات المعقدة.

تحسين تكوين مخزن الحالة

قم بتكوين مخازن الحالة بشكل مناسب لتحسين الأداء. ضع في اعتبارك عوامل مثل تخصيص الذاكرة والتخزين المؤقت والاستمرارية. بالنسبة لمخازن الحالة الكبيرة جدًا، فكر في استخدام RocksDB كمحرك تخزين أساسي.

التعامل مع الأخطاء والاستثناءات

قم بتنفيذ آليات مناسبة للتعامل مع الأخطاء والاستثناءات لضمان قدرة تطبيقك على التعافي بأمان من الأعطال. استخدم ميزات تحمل الأخطاء المدمجة في Kafka Streams لتقليل فقدان البيانات.

مراقبة تطبيقك

راقب تطبيق Kafka Streams الخاص بك باستخدام مقاييس كافكا المدمجة أو أدوات المراقبة الخارجية. تتبع المقاييس الرئيسية مثل زمن انتقال المعالجة والإنتاجية ومعدلات الخطأ. فكر في استخدام أدوات مثل Prometheus و Grafana للمراقبة.

ضبط تكوين كافكا

اضبط معلمات تكوين كافكا لتحسين الأداء بناءً على عبء عمل تطبيقك. انتبه إلى الإعدادات مثل `num.partitions` و `replication.factor` و `compression.type`.

ضع في اعتبارك تسلسل البيانات

اختر تنسيق تسلسل بيانات فعال مثل Avro أو Protobuf لتقليل حجم البيانات وتحسين الأداء. تأكد من أن المُسلسلات والمُفككات التسلسلية الخاصة بك متوافقة عبر الإصدارات المختلفة من تطبيقك.

مواضيع متقدمة

الاستعلامات التفاعلية

توفر Kafka Streams استعلامات تفاعلية، والتي تتيح لك الاستعلام عن حالة تطبيقك في الوقت الفعلي. هذا مفيد لبناء لوحات معلومات وتقديم رؤى للمستخدمين.

دلالات المرة الواحدة بالضبط مقابل دلالات المرة الواحدة على الأقل

بينما تدعم Kafka Streams دلالات المرة الواحدة بالضبط، من المهم فهم المفاضلات بين دلالات المرة الواحدة بالضبط ودلالات المرة الواحدة على الأقل. يمكن أن تسبب دلالات المرة الواحدة بالضبط بعض الحمل الزائد على الأداء، لذلك تحتاج إلى اختيار المستوى المناسب من الاتساق بناءً على متطلبات تطبيقك.

التكامل مع الأنظمة الأخرى

يمكن دمج Kafka Streams بسهولة مع الأنظمة الأخرى، مثل قواعد البيانات وقوائم انتظار الرسائل ومنصات التعلم الآلي. يتيح لك هذا بناء خطوط أنابيب بيانات معقدة تمتد عبر أنظمة متعددة.

الخاتمة

Apache Kafka Streams هو إطار عمل قوي ومتعدد الاستخدامات لبناء تطبيقات معالجة التدفق في الوقت الفعلي. بساطته وقابليته للتوسع وتحمله للأخطاء تجعله خيارًا ممتازًا لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام. من خلال فهم المفاهيم الأساسية والهندسة المعمارية وأفضل الممارسات الموضحة في هذا الدليل، يمكنك الاستفادة من Kafka Streams لبناء تطبيقات قوية وقابلة للتوسع تلبي متطلبات عالم اليوم الرقمي سريع الخطى.

بينما تتعمق أكثر في معالجة التدفق مع Kafka Streams، ستكتشف إمكاناته الهائلة لتحويل البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي. احتضن قوة التدفق وافتح إمكانيات جديدة لعملك.

لمزيد من التعلم

• وثائق Apache Kafka Streams
• دروس Confluent التعليمية حول Kafka Streams
• دورات مطوري Confluent