پردازش جریانی بی‌نظیر: نگاهی عمیق به Apache Kafka Streams

در دنیای دیجیتال پرشتاب امروز، کسب‌وکارها باید به رویدادها در لحظه وقوع واکنش نشان دهند. روش‌های سنتی پردازش دسته‌ای دیگر برای مدیریت جریان مداوم داده‌های تولید شده توسط برنامه‌های مدرن کافی نیستند. اینجاست که پردازش جریانی وارد عمل می‌شود. پردازش جریانی به شما امکان می‌دهد داده‌ها را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل و تبدیل کنید و به شما این امکان را می‌دهد که تصمیمات فوری بگیرید و اقدامات به موقع انجام دهید.

در میان چارچوب‌های مختلف پردازش جریانی موجود، Apache Kafka Streams به عنوان یک کتابخانه قدرتمند و سبک که مستقیماً بر روی Apache Kafka ساخته شده است، برجسته است. این راهنما یک نمای کلی جامع از Kafka Streams ارائه می‌دهد که مفاهیم اصلی، معماری، موارد استفاده و بهترین شیوه‌های آن را پوشش می‌دهد.

Apache Kafka Streams چیست؟

Apache Kafka Streams یک کتابخانه کلاینت برای ساخت برنامه‌های بی‌درنگ و میکروسرویس‌ها است که در آن داده‌های ورودی و/یا خروجی در خوشه‌های Apache Kafka ذخیره می‌شوند. این کتابخانه با ارائه یک DSL (زبان خاص دامنه) سطح بالا و یک API پردازشگر سطح پایین، توسعه برنامه‌های پردازش جریانی را ساده می‌کند. ویژگی‌های کلیدی آن عبارتند از:

• ساخته شده بر روی کافکا: از مقیاس‌پذیری، تحمل خطا و دوام کافکا بهره می‌برد.
• سبک: یک کتابخانه ساده که به راحتی در برنامه‌های موجود ادغام می‌شود.
• مقیاس‌پذیر: می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را با مقیاس‌پذیری افقی مدیریت کند.
• تحمل خطا: برای در دسترس بودن بالا با مکانیزم‌های تحمل خطا طراحی شده است.
• معناشناسی دقیقاً-یک‌بار (Exactly-Once Semantics): تضمین می‌کند که هر رکورد دقیقاً یک بار پردازش می‌شود، حتی در صورت بروز خطا.
• پردازش حالت‌مند (Stateful Processing): از عملیات حالت‌مند مانند تجمعات (aggregations)، پنجره‌بندی (windowing) و پیوندها (joins) پشتیبانی می‌کند.
• APIهای انعطاف‌پذیر: برای سطوح مختلف کنترل، هم DSL سطح بالا و هم API پردازشگر سطح پایین را ارائه می‌دهد.

معماری Kafka Streams

درک معماری Kafka Streams برای ساخت برنامه‌های قوی و مقیاس‌پذیر حیاتی است. در ادامه، اجزای کلیدی آن را بررسی می‌کنیم:

خوشه کافکا (Kafka Cluster)

Kafka Streams برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها به یک خوشه کافکا متکی است. کافکا به عنوان سیستم عصبی مرکزی برای برنامه پردازش جریانی شما عمل می‌کند و ذخیره‌سازی بادوام، تحمل خطا و مقیاس‌پذیری را فراهم می‌کند.

برنامه Kafka Streams

برنامه Kafka Streams منطق اصلی پردازش جریان‌های داده است. این برنامه شامل یک توپولوژی است که جریان داده و تبدیل‌هایی که باید اعمال شوند را تعریف می‌کند. برنامه معمولاً به صورت یک فایل JAR بسته‌بندی شده و بر روی یک یا چند گره پردازشی مستقر می‌شود.

توپولوژی (Topology)

توپولوژی یک گراف جهت‌دار غیرمدور (DAG) است که جریان داده را در یک برنامه Kafka Streams نشان می‌دهد. این گراف از گره‌هایی تشکیل شده است که مراحل پردازش را نشان می‌دهند، مانند خواندن داده از یک تاپیک کافکا، تبدیل داده، یا نوشتن داده در یک تاپیک دیگر کافکا. توپولوژی با استفاده از DSL یا API پردازشگر تعریف می‌شود.

پردازشگرها (Processors)

پردازشگرها بلوک‌های سازنده یک توپولوژی Kafka Streams هستند. آنها عملیات واقعی پردازش داده را انجام می‌دهند. دو نوع پردازشگر وجود دارد:

• پردازشگرهای منبع (Source Processors): داده‌ها را از تاپیک‌های کافکا می‌خوانند.
• پردازشگرهای سینک (Sink Processors): داده‌ها را در تاپیک‌های کافکا می‌نویسند.
• گره‌های پردازشگر (Processor Nodes): داده‌ها را بر اساس منطق تعریف شده تبدیل می‌کنند.

مخازن حالت (State Stores)

مخازن حالت برای ذخیره نتایج میانی یا داده‌های تجمعی در طول پردازش جریانی استفاده می‌شوند. آنها معمولاً به صورت مخازن کلید-مقدار تعبیه‌شده در برنامه Kafka Streams پیاده‌سازی می‌شوند. مخازن حالت برای عملیات حالت‌مند مانند تجمعات و پنجره‌بندی حیاتی هستند.

نخ‌ها و وظایف (Threads and Tasks)

یک برنامه Kafka Streams در یک یا چند نخ (thread) اجرا می‌شود. هر نخ مسئول اجرای بخشی از توپولوژی است. هر نخ بیشتر به وظایف (tasks) تقسیم می‌شود که به پارتیشن‌های خاصی از تاپیک‌های ورودی کافکا اختصاص داده می‌شوند. این موازی‌سازی به Kafka Streams اجازه می‌دهد تا به صورت افقی مقیاس‌پذیر باشد.

مفاهیم کلیدی در Kafka Streams

برای استفاده مؤثر از Kafka Streams، باید برخی مفاهیم کلیدی را درک کنید:

جریان‌ها و جداول (Streams and Tables)

Kafka Streams بین جریان‌ها و جداول تمایز قائل می‌شود:

• جریان (Stream): یک دنباله نامحدود و تغییرناپذیر از رکوردهای داده را نشان می‌دهد. هر رکورد نمایانگر رویدادی است که در یک نقطه زمانی خاص رخ داده است.
• جدول (Table): نمای مادی‌شده (materialized view) یک جریان را نشان می‌دهد. این یک مجموعه از جفت‌های کلید-مقدار است، که در آن کلید یک شناسه منحصر به فرد را نشان می‌دهد و مقدار، وضعیت فعلی موجودیت مرتبط با آن کلید را نشان می‌دهد.

شما می‌توانید یک جریان را با استفاده از عملیاتی مانند `KTable` یا با agreg کردن داده‌ها به یک جدول تبدیل کنید.

پنجره‌های زمانی (Time Windows)

پنجره‌های زمانی برای گروه‌بندی رکوردهای داده بر اساس زمان استفاده می‌شوند. آنها برای انجام تجمعات و سایر عملیات حالت‌مند در یک دوره زمانی خاص ضروری هستند. Kafka Streams از انواع مختلف پنجره‌های زمانی پشتیبانی می‌کند، از جمله:

• پنجره‌های غلتان (Tumbling Windows): پنجره‌های با اندازه ثابت و بدون همپوشانی.
• پنجره‌های جهشی (Hopping Windows): پنجره‌های با اندازه ثابت و با همپوشانی.
• پنجره‌های لغزان (Sliding Windows): پنجره‌هایی که بر اساس یک فاصله زمانی تعریف شده در طول زمان می‌لغزند.
• پنجره‌های جلسه (Session Windows): پنجره‌های پویا که بر اساس فعالیت یک کاربر یا موجودیت تعریف می‌شوند.

پیوندها (Joins)

Kafka Streams از انواع مختلف پیوندها برای ترکیب داده‌ها از جریان‌ها یا جداول مختلف پشتیبانی می‌کند:

• پیوند جریان-جریان (Stream-Stream Join): دو جریان را بر اساس یک کلید مشترک و یک پنجره تعریف شده پیوند می‌دهد.
• پیوند جریان-جدول (Stream-Table Join): یک جریان را با یک جدول بر اساس یک کلید مشترک پیوند می‌دهد.
• پیوند جدول-جدول (Table-Table Join): دو جدول را بر اساس یک کلید مشترک پیوند می‌دهد.

معناشناسی دقیقاً-یک‌بار (Exactly-Once Semantics)

اطمینان از اینکه هر رکورد دقیقاً یک بار پردازش می‌شود برای بسیاری از برنامه‌های پردازش جریانی حیاتی است. Kafka Streams با بهره‌گیری از قابلیت‌های تراکنشی کافکا، معناشناسی دقیقاً-یک‌بار را فراهم می‌کند. این امر تضمین می‌کند که حتی در صورت بروز خطا، هیچ داده‌ای از بین نمی‌رود یا تکرار نمی‌شود.

موارد استفاده از Apache Kafka Streams

Kafka Streams برای طیف گسترده‌ای از موارد استفاده در صنایع مختلف مناسب است:

نظارت و هشداردهی بی‌درنگ

نظارت بر معیارهای سیستم، لاگ‌های برنامه و فعالیت کاربر به صورت بی‌درنگ برای شناسایی ناهنجاری‌ها و فعال کردن هشدارها. به عنوان مثال، یک موسسه مالی می‌تواند داده‌های تراکنش را برای فعالیت‌های متقلبانه نظارت کرده و بلافاصله تراکنش‌های مشکوک را مسدود کند.

تشخیص تقلب

تجزیه و تحلیل داده‌های تراکنش به صورت بی‌درنگ برای شناسایی الگوهای متقلبانه و جلوگیری از زیان‌های مالی. با ترکیب Kafka Streams با مدل‌های یادگیری ماشین، می‌توانید سیستم‌های پیچیده تشخیص تقلب بسازید.

موتورهای شخصی‌سازی و توصیه‌گر

ساخت موتورهای توصیه‌گر بی‌درنگ که تجربیات کاربر را بر اساس تاریخچه مرور، تاریخچه خرید و سایر داده‌های رفتاری آنها شخصی‌سازی می‌کنند. پلتفرم‌های تجارت الکترونیک می‌توانند از این قابلیت برای پیشنهاد محصولات یا خدمات مرتبط به مشتریان استفاده کنند.

پردازش داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)

پردازش جریان‌های داده از دستگاه‌های IoT به صورت بی‌درنگ برای نظارت بر عملکرد تجهیزات، بهینه‌سازی مصرف انرژی و پیش‌بینی نیازهای نگهداری. به عنوان مثال، یک کارخانه تولیدی می‌تواند از Kafka Streams برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر از ماشین‌آلات برای تشخیص خرابی‌های احتمالی و برنامه‌ریزی نگهداری پیشگیرانه استفاده کند.

تجمیع و تحلیل لاگ‌ها

تجمیع و تحلیل داده‌های لاگ از منابع مختلف به صورت بی‌درنگ برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد، تهدیدات امنیتی و سایر مسائل عملیاتی. این کار می‌تواند به بهبود پایداری و امنیت سیستم کمک کند.

تحلیل کلیک‌استریم (Clickstream Analysis)

تجزیه و تحلیل داده‌های کلیک‌استریم کاربر برای درک رفتار کاربر، بهینه‌سازی عملکرد وب‌سایت و شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی. خرده‌فروشان آنلاین می‌توانند از این قابلیت برای ردیابی ناوبری کاربر و شناسایی زمینه‌های بهبود در وب‌سایت خود استفاده کنند.

سناریوی مثال: پردازش سفارش بی‌درنگ

یک پلتفرم تجارت الکترونیک را در نظر بگیرید که نیاز به پردازش سفارش‌ها به صورت بی‌درنگ دارد. با استفاده از Kafka Streams، می‌توانید یک برنامه پردازش جریانی بسازید که:

1. رویدادهای سفارش را از یک تاپیک کافکا مصرف می‌کند.
2. داده‌های سفارش را با اطلاعات مشتری از یک پایگاه داده غنی‌سازی می‌کند.
3. مجموع سفارش را محاسبه کرده و تخفیف‌ها را اعمال می‌کند.
4. سطوح موجودی را به‌روزرسانی می‌کند.
5. ایمیل‌های تأیید سفارش را برای مشتریان ارسال می‌کند.
6. رویدادهای سفارش را برای پردازش بیشتر (مانند حمل و نقل، صورت‌حساب) به تاپیک‌های دیگر کافکا منتشر می‌کند.

این برنامه می‌تواند هزاران سفارش در ثانیه را پردازش کند و اطمینان حاصل کند که سفارش‌ها به سرعت و کارآمد پردازش می‌شوند.

شروع کار با Apache Kafka Streams

در اینجا یک راهنمای گام به گام برای شروع کار با Kafka Streams آمده است:

۱. راه‌اندازی یک خوشه کافکا

برای استفاده از Kafka Streams به یک خوشه کافکا در حال اجرا نیاز دارید. می‌توانید یک خوشه کافکا محلی را با استفاده از ابزارهایی مانند Docker راه‌اندازی کنید یا از یک سرویس مدیریت شده کافکا مانند Confluent Cloud یا Amazon MSK استفاده کنید.

۲. اضافه کردن وابستگی Kafka Streams به پروژه خود

وابستگی Kafka Streams را به فایل ساخت پروژه خود (مانند `pom.xml` برای Maven یا `build.gradle` برای Gradle) اضافه کنید.

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]"
}

۳. نوشتن برنامه Kafka Streams خود

برنامه Kafka Streams خود را با استفاده از DSL یا API پردازشگر بنویسید. در اینجا یک مثال ساده با استفاده از DSL آمده است:

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();
 }
}

این مثال خطوط متن را از `input-topic` می‌خواند، هر خط را به کلمات تقسیم می‌کند، کلمات را به حروف کوچک تبدیل می‌کند و کلمات را در `output-topic` می‌نویسد.

۴. پیکربندی برنامه خود

برنامه Kafka Streams خود را با استفاده از کلاس `StreamsConfig` پیکربندی کنید. شما باید حداقل ویژگی‌های زیر را مشخص کنید:

• `application.id`: یک شناسه منحصر به فرد برای برنامه شما.
• `bootstrap.servers`: لیستی از بروکرهای کافکا برای اتصال.
• `default.key.serde`: سریالایزر/دی‌سریالایزر پیش‌فرض برای کلیدها.
• `default.value.serde`: سریالایزر/دی‌سریالایزر پیش‌فرض برای مقادیر.

۵. اجرای برنامه خود

برنامه Kafka Streams خود را به عنوان یک برنامه مستقل جاوا اجرا کنید. قبل از اجرای برنامه، مطمئن شوید که کافکا در حال اجرا است و تاپیک‌ها ایجاد شده‌اند.

بهترین شیوه‌ها برای Apache Kafka Streams

در اینجا برخی از بهترین شیوه‌ها برای ساخت برنامه‌های قوی و مقیاس‌پذیر Kafka Streams آمده است:

انتخاب API مناسب

بر اساس نیازهای برنامه خود تصمیم بگیرید که از DSL سطح بالا یا API پردازشگر سطح پایین استفاده کنید. DSL برای تبدیل‌های ساده آسان‌تر است، در حالی که API پردازشگر کنترل و انعطاف‌پذیری بیشتری برای سناریوهای پیچیده فراهم می‌کند.

بهینه‌سازی پیکربندی مخزن حالت

مخازن حالت را برای بهینه‌سازی عملکرد به درستی پیکربندی کنید. عواملی مانند تخصیص حافظه، کشینگ و پایداری را در نظر بگیرید. برای مخازن حالت بسیار بزرگ، استفاده از RocksDB به عنوان موتور ذخیره‌سازی زیربنایی را در نظر بگیرید.

مدیریت خطاها و استثناها

مکانیزم‌های مناسب مدیریت خطا و استثنا را پیاده‌سازی کنید تا اطمینان حاصل شود که برنامه شما می‌تواند به آرامی از خرابی‌ها بازیابی شود. از ویژگی‌های داخلی تحمل خطای Kafka Streams برای به حداقل رساندن از دست دادن داده‌ها استفاده کنید.

نظارت بر برنامه خود

برنامه Kafka Streams خود را با استفاده از معیارهای داخلی کافکا یا ابزارهای نظارت خارجی نظارت کنید. معیارهای کلیدی مانند تأخیر پردازش، توان عملیاتی و نرخ خطا را ردیابی کنید. استفاده از ابزارهایی مانند Prometheus و Grafana را برای نظارت در نظر بگیرید.

تنظیم پیکربندی کافکا

پارامترهای پیکربندی کافکا را برای بهینه‌سازی عملکرد بر اساس حجم کاری برنامه خود تنظیم کنید. به تنظیماتی مانند `num.partitions`، `replication.factor` و `compression.type` توجه کنید.

توجه به سریال‌سازی داده‌ها

یک فرمت سریال‌سازی داده کارآمد مانند Avro یا Protobuf را برای به حداقل رساندن اندازه داده و بهبود عملکرد انتخاب کنید. اطمینان حاصل کنید که سریالایزرها و دی‌سریالایزرهای شما در نسخه‌های مختلف برنامه شما سازگار هستند.

مباحث پیشرفته

کوئری‌های تعاملی (Interactive Queries)

Kafka Streams کوئری‌های تعاملی را فراهم می‌کند که به شما امکان می‌دهد وضعیت برنامه خود را به صورت بی‌درنگ جویا شوید. این برای ساخت داشبوردها و ارائه بینش به کاربران مفید است.

معناشناسی Exactly-Once در مقابل At-Least-Once

در حالی که Kafka Streams از معناشناسی exactly-once پشتیبانی می‌کند، درک مبادلات بین معناشناسی exactly-once و at-least-once مهم است. معناشناسی exactly-once می‌تواند مقداری سربار عملکردی ایجاد کند، بنابراین باید سطح سازگاری مناسب را بر اساس نیازهای برنامه خود انتخاب کنید.

ادغام با سیستم‌های دیگر

Kafka Streams به راحتی با سیستم‌های دیگر مانند پایگاه‌های داده، صف‌های پیام و پلتفرم‌های یادگیری ماشین ادغام می‌شود. این به شما امکان می‌دهد خطوط لوله داده پیچیده‌ای بسازید که چندین سیستم را در بر می‌گیرند.

نتیجه‌گیری

Apache Kafka Streams یک چارچوب قدرتمند و همه‌کاره برای ساخت برنامه‌های پردازش جریانی بی‌درنگ است. سادگی، مقیاس‌پذیری و تحمل خطای آن، آن را به گزینه‌ای عالی برای طیف گسترده‌ای از موارد استفاده تبدیل کرده است. با درک مفاهیم اصلی، معماری و بهترین شیوه‌های ذکر شده در این راهنما، می‌توانید از Kafka Streams برای ساخت برنامه‌های قوی و مقیاس‌پذیری استفاده کنید که پاسخگوی نیازهای دنیای دیجیتال پرشتاب امروزی باشند.

با عمیق‌تر شدن در پردازش جریانی با Kafka Streams، پتانسیل عظیم آن را برای تبدیل داده‌های خام به بینش‌های عملی در زمان واقعی کشف خواهید کرد. قدرت جریان‌سازی را در آغوش بگیرید و امکانات جدیدی را برای کسب‌وکار خود باز کنید.

یادگیری بیشتر

• مستندات Apache Kafka Streams
• آموزش‌های Kafka Streams در Confluent
• دوره‌های توسعه‌دهندگان Confluent