Striimiprosessoinnin voima valloillaan: syväsukellus Apache Kafka Streamsiin

Nykypäivän nopeatempoisessa digitaalisessa maailmassa yritysten on reagoitava tapahtumiin niiden ilmetessä. Perinteiset eräajoprosessointimenetelmät eivät enää riitä nykyaikaisten sovellusten tuottaman jatkuvan datavirran käsittelyyn. Tässä kohtaa striimiprosessointi astuu kuvaan. Striimiprosessoinnin avulla voit analysoida ja muuntaa dataa reaaliajassa, mikä mahdollistaa välittömien päätösten tekemisen ja oikea-aikaisten toimenpiteiden toteuttamisen.

Saatavilla olevista striimiprosessointikehyksistä Apache Kafka Streams erottuu tehokkaana ja kevyenä kirjastona, joka on rakennettu suoraan Apache Kafkan päälle. Tämä opas tarjoaa kattavan yleiskatsauksen Kafka Streamsiin, kattaen sen ydinasiat, arkkitehtuurin, käyttötapaukset ja parhaat käytännöt.

Mitä on Apache Kafka Streams?

Apache Kafka Streams on asiakaskirjasto reaaliaikaisten sovellusten ja mikropalveluiden rakentamiseen, joissa syöte- ja/tai tulosdata tallennetaan Apache Kafka -klustereihin. Se yksinkertaistaa striimiprosessointisovellusten kehitystä tarjoamalla korkean tason DSL:n (Domain Specific Language) ja matalan tason Processor API:n. Tärkeimpiä ominaisuuksia ovat:

• Rakennettu Kafkan päälle: Hyödyntää Kafkan skaalautuvuutta, vikasietoisuutta ja kestävyyttä.
• Kevyt: Yksinkertainen kirjasto, helppo integroida olemassa oleviin sovelluksiin.
• Skaalautuva: Pystyy käsittelemään suuria datamääriä horisontaalisen skaalautuvuuden avulla.
• Vikasietoinen: Suunniteltu korkeaan käytettävyyteen vikasietoisuusmekanismien avulla.
• Täsmälleen kerran -semantiikka: Takaa, että jokainen tietue käsitellään täsmälleen kerran, jopa vikatilanteissa.
• Tilallinen käsittely: Tukee tilallisia operaatioita, kuten aggregointia, ikkunointia ja liitoksia.
• Joustavat API:t: Tarjoaa sekä korkean tason DSL:n että matalan tason Processor API:n eri hallintatasoille.

Kafka Streams -arkkitehtuuri

Kafka Streamsin arkkitehtuurin ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää vankkojen ja skaalautuvien sovellusten rakentamisessa. Tässä on erittely keskeisistä komponenteista:

Kafka-klusteri

Kafka Streams tukeutuu Kafka-klusteriin datan tallentamisessa ja hallinnassa. Kafka toimii striimiprosessointisovelluksesi keskushermostona, tarjoten kestävän tallennuksen, vikasietoisuuden ja skaalautuvuuden.

Kafka Streams -sovellus

Kafka Streams -sovellus on ydinlogiikka, joka käsittelee datastriimejä. Se koostuu topologiasta, joka määrittelee datan virtauksen ja sovellettavat muunnokset. Sovellus on tyypillisesti pakattu JAR-tiedostona ja otettu käyttöön yhdellä tai useammalla käsittelysolmulla.

Topologia

Topologia on suunnattu syklitön graafi (DAG), joka edustaa datavirtaa Kafka Streams -sovelluksessa. Se koostuu solmuista, jotka edustavat käsittelyvaiheita, kuten datan lukemista Kafka-topicista, datan muuntamista tai datan kirjoittamista toiseen Kafka-topiciin. Topologia määritellään joko DSL:n tai Processor API:n avulla.

Prosessorit

Prosessorit ovat Kafka Streams -topologian rakennuspalikoita. Ne suorittavat varsinaiset datankäsittelyoperaatiot. Prosessoreita on kahta tyyppiä:

• Lähdeprosessorit: Lukevat dataa Kafka-topiceista.
• Nieluprosessorit: Kirjoittavat dataa Kafka-topiceihin.
• Prosessointisolmut: Muuntavat dataa määritellyn logiikan perusteella.

Tilasäilöt (State Stores)

Tilasäilöjä käytetään välitulosten tai koostetun datan tallentamiseen striimiprosessoinnin aikana. Ne on tyypillisesti toteutettu upotettuina avain-arvo-tietokantoina Kafka Streams -sovelluksen sisällä. Tilasäilöt ovat ratkaisevan tärkeitä tilallisissa operaatioissa, kuten aggregoinneissa ja ikkunoinnissa.

Säikeet ja tehtävät

Kafka Streams -sovellus suoritetaan yhdellä tai useammalla säikeellä. Jokainen säie vastaa osan topologian suorittamisesta. Jokainen säie on edelleen jaettu tehtäviin, jotka on osoitettu tiettyihin syöte-Kafka-topicien osioihin. Tämä rinnakkaisuus mahdollistaa Kafka Streamsin horisontaalisen skaalautumisen.

Kafka Streamsin keskeiset käsitteet

Jotta voit käyttää Kafka Streamsia tehokkaasti, sinun on ymmärrettävä joitakin keskeisiä käsitteitä:

Striimit ja taulukot

Kafka Streams erottaa toisistaan striimit ja taulukot:

• Striimi: Edustaa rajatonta, muuttumatonta tietuetietojen sarjaa. Jokainen tietue edustaa tapahtumaa, joka tapahtui tiettynä ajanhetkenä.
• Taulukko: Edustaa materialisoitua näkymää striimistä. Se on kokoelma avain-arvo-pareja, joissa avain edustaa yksilöllistä tunnusta ja arvo edustaa kyseiseen avaimeen liittyvän entiteetin nykyistä tilaa.

Voit muuntaa striimin taulukoksi käyttämällä operaatioita kuten `KTable` tai aggregoimalla dataa.

Aikaikkunat

Aikaikkunoita käytetään ryhmittelemään tietuetietoja ajan perusteella. Ne ovat välttämättömiä aggregoinnin ja muiden tilallisten operaatioiden suorittamiseksi tietyn ajanjakson aikana. Kafka Streams tukee erilaisia aikaikkunatyyppejä, mukaan lukien:

• Liukumattomat ikkunat (Tumbling Windows): Kiinteän kokoiset, ei-päällekkäiset ikkunat.
• Hyppivät ikkunat (Hopping Windows): Kiinteän kokoiset, päällekkäiset ikkunat.
• Liukuvat ikkunat (Sliding Windows): Ikkunat, jotka liukuvat ajan myötä määritellyn aikavälin perusteella.
• Sessioikkunat (Session Windows): Dynaamiset ikkunat, jotka määritellään käyttäjän tai entiteetin aktiivisuuden perusteella.

Liitokset (Joins)

Kafka Streams tukee erilaisia liitostyyppejä datan yhdistämiseksi eri striimeistä tai taulukoista:

• Striimi-striimi-liitos: Liittää kaksi striimiä yhteisen avaimen ja määritellyn ikkunan perusteella.
• Striimi-taulukko-liitos: Liittää striimin taulukkoon yhteisen avaimen perusteella.
• Taulukko-taulukko-liitos: Liittää kaksi taulukkoa yhteisen avaimen perusteella.

Täsmälleen kerran -semantiikka

Sen varmistaminen, että jokainen tietue käsitellään täsmälleen kerran, on ratkaisevan tärkeää monille striimiprosessointisovelluksille. Kafka Streams tarjoaa täsmälleen kerran -semantiikan hyödyntämällä Kafkan transaktio-ominaisuuksia. Tämä takaa, että edes vikatilanteissa dataa ei katoa tai monistu.

Apache Kafka Streamsin käyttötapauksia

Kafka Streams soveltuu monenlaisiin käyttötapauksiin eri toimialoilla:

Reaaliaikainen valvonta ja hälytykset

Valvo järjestelmämittareita, sovelluslokeja ja käyttäjäaktiivisuutta reaaliajassa poikkeamien havaitsemiseksi ja hälytysten käynnistämiseksi. Esimerkiksi rahoituslaitos voi valvoa maksutapahtumatietoja petollisten toimintojen varalta ja estää välittömästi epäilyttävät tapahtumat.

Petostentorjunta

Analysoi maksutapahtumatietoja reaaliajassa petollisten mallien tunnistamiseksi ja taloudellisten menetysten estämiseksi. Yhdistämällä Kafka Streamsin koneoppimismalleihin voit rakentaa kehittyneitä petostentorjuntajärjestelmiä.

Personointi ja suositusmoottorit

Rakenna reaaliaikaisia suositusmoottoreita, jotka personoivat käyttäjäkokemuksia heidän selaushistoriansa, ostohistoriansa ja muun käyttäytymisdatan perusteella. Verkkokaupat voivat käyttää tätä ehdottaakseen asiakkaille relevantteja tuotteita tai palveluita.

Esineiden internetin (IoT) datan käsittely

Käsittele IoT-laitteiden datastriimejä reaaliajassa laitteiden suorituskyvyn valvomiseksi, energiankulutuksen optimoimiseksi ja huoltotarpeiden ennustamiseksi. Esimerkiksi tuotantolaitos voi käyttää Kafka Streamsia koneiden anturidatajen analysointiin mahdollisten vikojen havaitsemiseksi ja ennaltaehkäisevän huollon ajoittamiseksi.

Lokien aggregointi ja analysointi

Aggregoi ja analysoi lokidataa eri lähteistä reaaliajassa suorituskyvyn pullonkaulojen, tietoturvauhkien ja muiden toiminnallisten ongelmien tunnistamiseksi. Tämä voi auttaa parantamaan järjestelmän vakautta ja turvallisuutta.

Klikkausvirran analysointi

Analysoi käyttäjien klikkausvirtadataa ymmärtääksesi käyttäjien käyttäytymistä, optimoidaksesi verkkosivuston suorituskykyä ja personoidaksesi markkinointikampanjoita. Verkkokauppiaat voivat käyttää tätä seuratakseen käyttäjien navigointia ja tunnistaakseen parannuskohteita verkkosivustollaan.

Esimerkkiskenaario: Reaaliaikainen tilaustenkäsittely

Kuvitellaan verkkokauppa-alusta, jonka on käsiteltävä tilauksia reaaliajassa. Kafka Streamsin avulla voit rakentaa striimiprosessointisovelluksen, joka:

1. Kuluttaa tilaustapahtumia Kafka-topicista.
2. Rikastaa tilaustietoja asiakastiedoilla tietokannasta.
3. Laskee tilauksen loppusumman ja soveltaa alennuksia.
4. Päivittää varastotasot.
5. Lähettää tilausvahvistuksia sähköpostitse asiakkaille.
6. Julkaisee tilaustapahtumia muihin Kafka-topiceihin jatkokäsittelyä varten (esim. toimitus, laskutus).

Tämä sovellus voi käsitellä tuhansia tilauksia sekunnissa, varmistaen, että tilaukset käsitellään nopeasti ja tehokkaasti.

Apache Kafka Streamsin käytön aloittaminen

Tässä on vaiheittainen opas Kafka Streamsin käytön aloittamiseen:

1. Asenna Kafka-klusteri

Tarvitset toimivan Kafka-klusterin käyttääksesi Kafka Streamsia. Voit joko asentaa paikallisen Kafka-klusterin käyttämällä työkaluja kuten Docker tai käyttää hallinnoitua Kafka-palvelua kuten Confluent Cloudia tai Amazon MSK:ta.

2. Lisää Kafka Streams -riippuvuus projektiisi

Lisää Kafka Streams -riippuvuus projektisi build-tiedostoon (esim. `pom.xml` Mavenille tai `build.gradle` Gradlelle).

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. Kirjoita Kafka Streams -sovelluksesi

Kirjoita Kafka Streams -sovelluksesi käyttämällä joko DSL:ää tai Processor API:ta. Tässä on yksinkertainen esimerkki DSL:ää käyttäen:

            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
              
            
          

Tämä esimerkki lukee tekstirivejä `input-topic`-aiheesta, jakaa jokaisen rivin sanoiksi, muuttaa sanat pieniksi kirjaimiksi ja kirjoittaa sanat `output-topic`-aiheeseen.

4. Määritä sovelluksesi

Määritä Kafka Streams -sovelluksesi `StreamsConfig`-luokan avulla. Sinun on määritettävä vähintään seuraavat ominaisuudet:

• `application.id`: Ainutlaatuinen tunniste sovelluksellesi.
• `bootstrap.servers`: Luettelo Kafka-välittäjistä, joihin yhdistetään.
• `default.key.serde`: Oletusarvoinen serialisoija/deserialisoija avaimille.
• `default.value.serde`: Oletusarvoinen serialisoija/deserialisoija arvoille.

5. Suorita sovelluksesi

Suorita Kafka Streams -sovelluksesi itsenäisenä Java-sovelluksena. Varmista, että Kafka on käynnissä ja topicit on luotu ennen sovelluksen suorittamista.

Parhaat käytännöt Apache Kafka Streamsille

Tässä on joitakin parhaita käytäntöjä vankkojen ja skaalautuvien Kafka Streams -sovellusten rakentamiseen:

Valitse oikea API

Päätä, käytätkö korkean tason DSL:ää vai matalan tason Processor API:ta sovelluksesi vaatimusten perusteella. DSL on helpompi käyttää yksinkertaisiin muunnoksiin, kun taas Processor API tarjoaa enemmän hallintaa ja joustavuutta monimutkaisempiin skenaarioihin.

Optimoi tilasäilön konfiguraatio

Määritä tilasäilöt asianmukaisesti suorituskyvyn optimoimiseksi. Ota huomioon tekijöitä, kuten muistinvaraus, välimuisti ja pysyvyys. Erittäin suurille tilasäilöille harkitse RocksDB:n käyttöä taustalla olevana tallennusmoottorina.

Käsittele virheet ja poikkeukset

Toteuta asianmukaiset virheidenkäsittely- ja poikkeustenkäsittelymekanismit varmistaaksesi, että sovelluksesi voi toipua vikatilanteista sulavasti. Käytä Kafka Streamsin sisäänrakennettuja vikasietoisuusominaisuuksia datan menetyksen minimoimiseksi.

Valvo sovellustasi

Valvo Kafka Streams -sovellustasi Kafkan sisäänrakennettujen mittareiden tai ulkoisten valvontatyökalujen avulla. Seuraa keskeisiä mittareita, kuten käsittelyviivettä, suoritustehoa ja virhetasoja. Harkitse työkalujen, kuten Prometheuksen ja Grafanan, käyttöä valvontaan.

Säädä Kafkan konfiguraatiota

Säädä Kafkan konfigurointiparametreja suorituskyvyn optimoimiseksi sovelluksesi kuormituksen perusteella. Kiinnitä huomiota asetuksiin, kuten `num.partitions`, `replication.factor` ja `compression.type`.

Harkitse datan serialisointia

Valitse tehokas datan serialisointimuoto, kuten Avro tai Protobuf, datan koon minimoimiseksi ja suorituskyvyn parantamiseksi. Varmista, että serialisoijasi ja deserialisoijasi ovat yhteensopivia sovelluksesi eri versioiden välillä.

Edistyneet aiheet

Interaktiiviset kyselyt

Kafka Streams tarjoaa interaktiivisia kyselyitä, joiden avulla voit kysellä sovelluksesi tilaa reaaliajassa. Tämä on hyödyllistä kojelautojen rakentamisessa ja oivallusten tarjoamisessa käyttäjille.

Täsmälleen kerran vs. Vähintään kerran -semantiikka

Vaikka Kafka Streams tukee täsmälleen kerran -semantiikkaa, on tärkeää ymmärtää kompromissit täsmälleen kerran- ja vähintään kerran -semantiikan välillä. Täsmälleen kerran -semantiikka voi aiheuttaa jonkin verran suorituskykyhaittaa, joten sinun on valittava oikea johdonmukaisuuden taso sovelluksesi vaatimusten perusteella.

Integrointi muihin järjestelmiin

Kafka Streams voidaan helposti integroida muihin järjestelmiin, kuten tietokantoihin, viestijonoihin ja koneoppimisalustoihin. Tämä mahdollistaa monimutkaisten datan käsittelyputkien rakentamisen, jotka ulottuvat useiden järjestelmien yli.

Yhteenveto

Apache Kafka Streams on tehokas ja monipuolinen kehys reaaliaikaisten striimiprosessointisovellusten rakentamiseen. Sen yksinkertaisuus, skaalautuvuus ja vikasietoisuus tekevät siitä erinomaisen valinnan monenlaisiin käyttötapauksiin. Ymmärtämällä tässä oppaassa esitetyt ydinkäsitteet, arkkitehtuurin ja parhaat käytännöt, voit hyödyntää Kafka Streamsia rakentaaksesi vankkoja ja skaalautuvia sovelluksia, jotka vastaavat nykypäivän nopeatempoisen digitaalisen maailman vaatimuksiin.

Kun syvennät osaamistasi striimiprosessoinnista Kafka Streamsin avulla, huomaat sen valtavan potentiaalin muuntaa raakadataa toiminnallisiksi oivalluksiksi reaaliajassa. Ota striimauksen voima käyttöön ja avaa uusia mahdollisuuksia liiketoiminnallesi.

Lisätietoa

• Apache Kafka Streams -dokumentaatio
• Confluent Kafka Streams -tutoriaalit
• Confluent Developer -kurssit