Voogedastuse töötlemine valla päästetud: põhjalik sukeldumine Apache Kafka Streamsi

Tänapäeva kiires digitaalses maailmas peavad ettevõtted reageerima sündmustele nende toimumise hetkel. Traditsioonilised pakktöötlusmeetodid ei ole enam piisavad moodsate rakenduste genereeritud pideva andmevoo haldamiseks. Siin tulebki mängu voogedastuse töötlemine. Voogedastuse töötlemine võimaldab teil analüüsida ja muundada andmeid reaalajas, mis võimaldab teha koheseid otsuseid ja õigeaegseid toiminguid.

Erinevate olemasolevate voogedastuse töötlemise raamistike seas paistab Apache Kafka Streams silma kui võimas ja kergekaaluline teek, mis on ehitatud otse Apache Kafka peale. See juhend annab põhjaliku ülevaate Kafka Streamsist, käsitledes selle põhimõisteid, arhitektuuri, kasutusjuhtumeid ja parimaid praktikaid.

Mis on Apache Kafka Streams?

Apache Kafka Streams on klienditeek reaalajas rakenduste ja mikroteenuste loomiseks, kus sisend- ja/või väljundandmed on salvestatud Apache Kafka klastritesse. See lihtsustab voogedastuse töötlemise rakenduste arendamist, pakkudes kõrgetasemelist DSL-i (domeenispetsiifiline keel) ja madala taseme Processor API-d. Peamised omadused hõlmavad:

Ehitatud Kafka peale: Kasutab Kafka skaleeritavust, tõrketaluvust ja vastupidavust.
Kergekaaluline: Lihtne teek, mida on kerge integreerida olemasolevatesse rakendustesse.
Skaleeritav: Suudab horisontaalse skaleeritavusega hallata suuri andmemahtusid.
Tõrketaluv: Loodud kõrge kättesaadavuse tagamiseks koos tõrketaluvusmehhanismidega.
Täpselt-ühe korra semantika: Garanteerib, et iga kirje töödeldakse täpselt üks kord, isegi rikete korral.
Olekuga töötlemine: Toetab olekupõhiseid operatsioone nagu agregeerimised, akendamine ja liitmised.
Paindlikud API-d: Pakub nii kõrgetasemelist DSL-i kui ka madala taseme Processor API-d erinevate kontrollitasemete jaoks.

Kafka Streamsi arhitektuur

Kafka Streamsi arhitektuuri mõistmine on robustsete ja skaleeritavate rakenduste loomisel ülioluline. Siin on ülevaade peamistest komponentidest:

Kafka klaster

Kafka Streams tugineb andmete salvestamiseks ja haldamiseks Kafka klastrile. Kafka toimib teie voogedastuse töötlemise rakenduse kesknärvisüsteemina, pakkudes vastupidavat salvestusruumi, tõrketaluvust ja skaleeritavust.

Kafka Streamsi rakendus

Kafka Streamsi rakendus on põhiloogika, mis töötleb andmevoogusid. See koosneb topoloogiast, mis määratleb andmevoo ja rakendatavad teisendused. Rakendus on tavaliselt pakendatud JAR-failina ja paigaldatud ühele või mitmele töötlussõlmele.

Topoloogia

Topoloogia on suunatud atsükliline graaf (DAG), mis esindab andmevoogu Kafka Streamsi rakenduses. See koosneb sõlmedest, mis esindavad töötlemisetappe, näiteks andmete lugemist Kafka teemast, andmete teisendamist või andmete kirjutamist teise Kafka teemasse. Topoloogia defineeritakse kas DSL-i või Processor API abil.

Protsessorid

Protsessorid on Kafka Streamsi topoloogia ehitusplokid. Nad teostavad tegelikke andmetöötlusoperatsioone. On olemas kahte tüüpi protsessoreid:

Lähteprotsessorid: Loevad andmeid Kafka teemadest.
Sihtprotsessorid: Kirjutavad andmeid Kafka teemadesse.
Protsessorisõlmed: Teisendavad andmeid määratletud loogika alusel.

Olekuhoidlad

Olekuhoidlaid kasutatakse vahetulemuste või agregeeritud andmete salvestamiseks voogedastuse töötlemise ajal. Need on tavaliselt implementeeritud Kafka Streamsi rakenduse siseste võtme-väärtuse hoidlatena. Olekuhoidlad on üliolulised olekupõhiste operatsioonide, nagu agregeerimised ja akendamine, jaoks.

Lõimed ja ülesanded

Kafka Streamsi rakendus töötab ühes või mitmes lõimes. Iga lõim vastutab osa topoloogia täitmise eest. Iga lõim on omakorda jaotatud ülesanneteks, mis on määratud sisendi Kafka teemade konkreetsetele partitsioonidele. See paralleelsus võimaldab Kafka Streamsil horisontaalselt skaleeruda.

Kafka Streamsi põhimõisted

Kafka Streamsi tõhusaks kasutamiseks peate mõistma mõningaid põhimõisteid:

Vood ja tabelid

Kafka Streams eristab voogusid ja tabeleid:

Voog: Esindab piiramatut, muutumatut andmekirjete jada. Iga kirje esindab sündmust, mis toimus konkreetsel ajahetkel.
Tabel: Esindab voo materialiseeritud vaadet. See on võtme-väärtuse paaride kogum, kus võti esindab unikaalset identifikaatorit ja väärtus esindab selle võtmega seotud olemi praegust olekut.

Voo saab tabeliks teisendada, kasutades operatsioone nagu `KTable` või andmeid agregeerides.

Ajaaknad

Ajaaknaid kasutatakse andmekirjete rühmitamiseks aja alusel. Need on hädavajalikud agregeerimiste ja muude olekupõhiste operatsioonide teostamiseks kindla ajavahemiku jooksul. Kafka Streams toetab erinevat tüüpi ajaaknaid, sealhulgas:

Kukkuvad aknad: Fikseeritud suurusega, mittekattuvad aknad.
Hüppavad aknad: Fikseeritud suurusega, kattuvad aknad.
Libisevad aknad: Aknad, mis libisevad ajas vastavalt määratletud intervallile.
Sessiooniaknad: Dünaamilised aknad, mis on määratletud kasutaja või olemi tegevuse põhjal.

Liitmised

Kafka Streams toetab erinevat tüüpi liitmisi, et kombineerida andmeid erinevatest voogudest või tabelitest:

Voo-voo liitmine: Liidab kaks voogu ühise võtme ja määratletud akna alusel.
Voo-tabeli liitmine: Liidab voo tabeliga ühise võtme alusel.
Tabeli-tabeli liitmine: Liidab kaks tabelit ühise võtme alusel.

Täpselt-ühe korra semantika

Tagamine, et iga kirje töödeldakse täpselt üks kord, on paljude voogedastuse töötlemise rakenduste jaoks ülioluline. Kafka Streams pakub täpselt-ühe korra semantikat, kasutades Kafka tehingulisi võimekusi. See tagab, et isegi rikete korral ei lähe andmeid kaduma ega dubleerita.

Apache Kafka Streamsi kasutusjuhtumid

Kafka Streams sobib laia valiku kasutusjuhtumite jaoks erinevates tööstusharudes:

Reaalajas monitooring ja teavitused

Monitoorige süsteemi mõõdikuid, rakenduste logisid ja kasutajategevust reaalajas, et avastada anomaaliaid ja käivitada teavitusi. Näiteks võib finantsasutus jälgida tehinguandmeid petturlike tegevuste tuvastamiseks ja kahtlaste tehingute koheseks blokeerimiseks.

Pettuste avastamine

Analüüsige tehinguandmeid reaalajas, et tuvastada petturlikke mustreid ja ennetada rahalisi kahjusid. Kombineerides Kafka Streamsi masinõppe mudelitega, saate luua keerukaid pettuste avastamise süsteeme.

Isikupärastamine ja soovitusmootorid

Looge reaalajas soovitusmootoreid, mis isikupärastavad kasutajakogemusi nende sirvimisajaloo, ostuajaloo ja muude käitumuslike andmete põhjal. E-kaubanduse platvormid saavad seda kasutada klientidele asjakohaste toodete või teenuste soovitamiseks.

Asjade interneti (IoT) andmetöötlus

Töödelge andmevoogusid IoT seadmetest reaalajas, et jälgida seadmete jõudlust, optimeerida energiatarbimist ja ennustada hooldusvajadusi. Näiteks võib tootmistehas kasutada Kafka Streamsi masinate andurite andmete analüüsimiseks, et avastada potentsiaalseid rikkeid ja planeerida ennetavat hooldust.

Logide koondamine ja analüüs

Koondage ja analüüsige logiandmeid erinevatest allikatest reaalajas, et tuvastada jõudluse kitsaskohti, turvaohte ja muid operatiivseid probleeme. See aitab parandada süsteemi stabiilsust ja turvalisust.

Klikivoo analüüs

Analüüsige kasutajate klikivoo andmeid, et mõista kasutajakäitumist, optimeerida veebisaidi jõudlust ja isikupärastada turunduskampaaniaid. Veebimüüjad saavad seda kasutada kasutajate navigeerimise jälgimiseks ja oma veebisaidil parandamist vajavate valdkondade tuvastamiseks.

Näidisstsenaarium: reaalajas tellimuste töötlemine

Kujutage ette e-kaubanduse platvormi, mis peab tellimusi töötlema reaalajas. Kasutades Kafka Streamsi, saate luua voogedastuse töötlemise rakenduse, mis:

Tarbiks tellimuste sündmusi Kafka teemast.
Rikastaks tellimuse andmeid kliendiinfoga andmebaasist.
Arvutaks tellimuse kogusumma ja rakendaks allahindlusi.
Uuendaks laoseisu.
Saadaks klientidele tellimuse kinnituse e-kirju.
Avaldab tellimussündmusi teistesse Kafka teemadesse edasiseks töötlemiseks (nt saatmine, arveldamine).

See rakendus suudab töödelda tuhandeid tellimusi sekundis, tagades, et tellimused töödeldakse kiiresti ja tõhusalt.

Apache Kafka Streamsiga alustamine

Siin on samm-sammuline juhend Kafka Streamsiga alustamiseks:

1. Seadistage Kafka klaster

Kafka Streamsi kasutamiseks vajate töötavat Kafka klastrit. Saate seadistada kohaliku Kafka klastri, kasutades tööriistu nagu Docker, või kasutada hallatud Kafka teenust nagu Confluent Cloud või Amazon MSK.

2. Lisage Kafka Streamsi sõltuvus oma projekti

Lisage Kafka Streamsi sõltuvus oma projekti ehitusfaili (nt `pom.xml` Maveni jaoks või `build.gradle` Gradle'i jaoks).

Maven:

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

Gradle:

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

3. Kirjutage oma Kafka Streamsi rakendus

Kirjutage oma Kafka Streamsi rakendus, kasutades kas DSL-i või Processor API-d. Siin on lihtne näide DSL-i abil:

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();
 }
}

See näide loeb tekstiridu `input-topic` teemast, jagab iga rea sõnadeks, teisendab sõnad väiketähtedeks ja kirjutab sõnad `output-topic` teemasse.

4. Konfigureerige oma rakendus

Konfigureerige oma Kafka Streamsi rakendus, kasutades klassi `StreamsConfig`. Peate määrama vähemalt järgmised omadused:

`application.id`: Teie rakenduse unikaalne identifikaator.
`bootstrap.servers`: Kafka maaklerite loend, millega ühenduda.
`default.key.serde`: Vaikimisi serialiseerija/deserialiseerija võtmetele.
`default.value.serde`: Vaikimisi serialiseerija/deserialiseerija väärtustele.

5. Käivitage oma rakendus

Käivitage oma Kafka Streamsi rakendus iseseisva Java-rakendusena. Enne rakenduse käivitamist veenduge, et Kafka töötab ja teemad on loodud.

Apache Kafka Streamsi parimad praktikad

Siin on mõned parimad praktikad robustsete ja skaleeritavate Kafka Streamsi rakenduste loomiseks:

Valige õige API

Otsustage, kas kasutada kõrgetasemelist DSL-i või madala taseme Processor API-d vastavalt oma rakenduse nõuetele. DSL-i on lihtsam kasutada lihtsate teisenduste jaoks, samas kui Processor API pakub keerukamate stsenaariumide jaoks rohkem kontrolli ja paindlikkust.

Optimeerige olekuhoidla konfiguratsiooni

Konfigureerige olekuhoidlaid asjakohaselt jõudluse optimeerimiseks. Arvestage selliste teguritega nagu mälu eraldamine, vahemälu kasutamine ja püsivus. Väga suurte olekuhoidlate puhul kaaluge RocksDB kasutamist aluseks oleva salvestusmootorina.

Käsitlege vigu ja erandeid

Implementeerige korralikud vea- ja erandikäsitlusmehhanismid, et tagada teie rakenduse sujuv taastumine riketest. Kasutage Kafka Streamsi sisseehitatud tõrketaluvuse funktsioone andmekao minimeerimiseks.

Monitoorige oma rakendust

Monitoorige oma Kafka Streamsi rakendust, kasutades Kafka sisseehitatud mõõdikuid või väliseid monitooringutööriistu. Jälgige olulisi mõõdikuid nagu töötlemise latentsus, läbilaskevõime ja veamäärad. Kaaluge monitooringuks tööriistade nagu Prometheus ja Grafana kasutamist.

Häälestage Kafka konfiguratsiooni

Häälestage Kafka konfiguratsiooniparameetreid jõudluse optimeerimiseks vastavalt oma rakenduse töökoormusele. Pöörake tähelepanu seadetele nagu `num.partitions`, `replication.factor` ja `compression.type`.

Kaaluge andmete serialiseerimist

Valige tõhus andmete serialiseerimisvorming nagu Avro või Protobuf, et minimeerida andmemahtu ja parandada jõudlust. Veenduge, et teie serialiseerijad ja deserialiseerijad oleksid ühilduvad teie rakenduse erinevate versioonide vahel.

Edasijõudnute teemad

Interaktiivsed päringud

Kafka Streams pakub interaktiivseid päringuid, mis võimaldavad teil oma rakenduse olekut reaalajas pärida. See on kasulik armatuurlaudade ehitamiseks ja kasutajatele ülevaadete pakkumiseks.

Täpselt-ühe korra vs. Vähemalt-ühe korra semantika

Kuigi Kafka Streams toetab täpselt-ühe korra semantikat, on oluline mõista kompromisse täpselt-ühe korra ja vähemalt-ühe korra semantika vahel. Täpselt-ühe korra semantika võib lisada teatud jõudluse lisakulu, seega peate valima õige järjepidevuse taseme vastavalt oma rakenduse nõuetele.

Integreerimine teiste süsteemidega

Kafka Streamsi saab hõlpsasti integreerida teiste süsteemidega, nagu andmebaasid, sõnumijärjekorrad ja masinõppe platvormid. See võimaldab teil ehitada keerukaid andmetorustikke, mis hõlmavad mitut süsteemi.

Kokkuvõte

Apache Kafka Streams on võimas ja mitmekülgne raamistik reaalajas voogedastuse töötlemise rakenduste loomiseks. Selle lihtsus, skaleeritavus ja tõrketaluvus teevad sellest suurepärase valiku paljude kasutusjuhtumite jaoks. Mõistes selles juhendis kirjeldatud põhimõisteid, arhitektuuri ja parimaid praktikaid, saate Kafka Streamsi abil luua robustseid ja skaleeritavaid rakendusi, mis vastavad tänapäeva kiire digitaalse maailma nõudmistele.

Süvenedes Kafka Streamsiga voogedastuse töötlemisse, avastate selle tohutu potentsiaali toorandmete muutmiseks reaalajas rakendatavateks teadmisteks. Võtke omaks voogedastuse jõud ja avage oma ettevõtte jaoks uued võimalused.