Oslobođena obrada tokova: Dubinski pregled Apache Kafka Streams

U današnjem ubrzanom digitalnom svijetu, tvrtke moraju reagirati na događaje čim se dogode. Tradicionalne metode skupne obrade (batch processing) više nisu dovoljne za rukovanje kontinuiranim protokom podataka koje generiraju moderne aplikacije. Ovdje na scenu stupa obrada tokova podataka (stream processing). Obrada tokova omogućuje vam analizu i transformaciju podataka u stvarnom vremenu, što vam omogućuje donošenje trenutnih odluka i poduzimanje pravovremenih akcija.

Među različitim dostupnim okvirima za obradu tokova, Apache Kafka Streams ističe se kao moćna i lagana biblioteka izgrađena izravno na Apache Kafki. Ovaj vodič pruža sveobuhvatan pregled Kafka Streams, pokrivajući njegove temeljne koncepte, arhitekturu, primjere korištenja i najbolje prakse.

Što je Apache Kafka Streams?

Apache Kafka Streams je klijentska biblioteka za izgradnju aplikacija i mikroservisa u stvarnom vremenu, gdje se ulazni i/ili izlazni podaci pohranjuju u Apache Kafka klasterima. Pojednostavljuje razvoj aplikacija za obradu tokova pružajući DSL (Domain Specific Language) visoke razine i Processor API niske razine. Ključne značajke uključuju:

• Izgrađen na Kafki: Koristi Kafkinu skalabilnost, otpornost na greške i trajnost.
• Lagan: Jednostavna biblioteka, laka za integraciju u postojeće aplikacije.
• Skalabilan: Može obraditi velike količine podataka uz horizontalnu skalabilnost.
• Otporan na greške: Dizajniran za visoku dostupnost s mehanizmima za otpornost na greške.
• Semantika točno-jednom (Exactly-Once Semantics): Jamči da se svaki zapis obrađuje točno jednom, čak i u slučaju kvarova.
• Obrada sa stanjem (Stateful Processing): Podržava operacije sa stanjem poput agregacija, prozorske obrade (windowing) i spajanja (joins).
• Fleksibilni API-ji: Nudi i DSL visoke razine i Processor API niske razine za različite razine kontrole.

Arhitektura Kafka Streams

Razumijevanje arhitekture Kafka Streams ključno je za izgradnju robusnih i skalabilnih aplikacija. Slijedi pregled ključnih komponenti:

Kafka klaster

Kafka Streams se oslanja na Kafka klaster za pohranu i upravljanje podacima. Kafka djeluje kao središnji živčani sustav za vašu aplikaciju za obradu tokova, pružajući trajnu pohranu, otpornost na greške i skalabilnost.

Kafka Streams aplikacija

Kafka Streams aplikacija je temeljna logika koja obrađuje tokove podataka. Sastoji se od topologije koja definira tijek podataka i transformacije koje treba primijeniti. Aplikacija je obično zapakirana kao JAR datoteka i implementirana na jedan ili više procesorskih čvorova.

Topologija

Topologija je usmjereni aciklički graf (DAG) koji predstavlja tijek podataka unutar Kafka Streams aplikacije. Sastoji se od čvorova koji predstavljaju korake obrade, kao što su čitanje podataka iz Kafka teme, transformacija podataka ili pisanje podataka u drugu Kafka temu. Topologija se definira pomoću DSL-a ili Processor API-ja.

Procesori

Procesori su gradivni blokovi topologije Kafka Streams. Oni obavljaju stvarne operacije obrade podataka. Postoje dvije vrste procesora:

• Izvorni procesori (Source Processors): Čitaju podatke iz Kafka tema.
• Odredišni procesori (Sink Processors): Pišu podatke u Kafka teme.
• Procesorski čvorovi (Processor Nodes): Transformiraju podatke na temelju definirane logike.

Spremišta stanja (State Stores)

Spremišta stanja koriste se za pohranu međurezultata ili agregiranih podataka tijekom obrade tokova. Obično su implementirana kao ugrađena spremišta ključ-vrijednost unutar Kafka Streams aplikacije. Spremišta stanja ključna su za operacije sa stanjem poput agregacija i prozorske obrade.

Dretve i zadaci (Threads and Tasks)

Kafka Streams aplikacija se izvodi u jednoj ili više dretvi. Svaka dretva odgovorna je za izvršavanje dijela topologije. Svaka dretva je dalje podijeljena na zadatke, koji su dodijeljeni određenim particijama ulaznih Kafka tema. Ovaj paralelizam omogućuje Kafka Streamsu horizontalno skaliranje.

Ključni koncepti u Kafka Streams

Da biste učinkovito koristili Kafka Streams, morate razumjeti neke ključne koncepte:

Tokovi i tablice (Streams and Tables)

Kafka Streams razlikuje tokove i tablice:

• Tok (Stream): Predstavlja neograničen, nepromjenjiv slijed zapisa podataka. Svaki zapis predstavlja događaj koji se dogodio u određenom trenutku.
• Tablica (Table): Predstavlja materijalizirani pogled na tok. To je zbirka parova ključ-vrijednost, gdje ključ predstavlja jedinstveni identifikator, a vrijednost predstavlja trenutno stanje entiteta povezanog s tim ključem.

Možete pretvoriti tok u tablicu pomoću operacija poput `KTable` ili agregiranjem podataka.

Vremenski prozori (Time Windows)

Vremenski prozori koriste se za grupiranje zapisa podataka na temelju vremena. Ključni su za izvođenje agregacija i drugih operacija sa stanjem tijekom određenog vremenskog razdoblja. Kafka Streams podržava različite vrste vremenskih prozora, uključujući:

• Fiksni prozori (Tumbling Windows): Prozori fiksne veličine koji se ne preklapaju.
• Skočni prozori (Hopping Windows): Prozori fiksne veličine koji se preklapaju.
• Klizni prozori (Sliding Windows): Prozori koji klize kroz vrijeme na temelju definiranog intervala.
• Sjednički prozori (Session Windows): Dinamički prozori koji se definiraju na temelju aktivnosti korisnika ili entiteta.

Spajanja (Joins)

Kafka Streams podržava različite vrste spajanja za kombiniranje podataka iz različitih tokova ili tablica:

• Spajanje tok-tok (Stream-Stream Join): Spaja dva toka na temelju zajedničkog ključa i definiranog prozora.
• Spajanje tok-tablica (Stream-Table Join): Spaja tok s tablicom na temelju zajedničkog ključa.
• Spajanje tablica-tablica (Table-Table Join): Spaja dvije tablice na temelju zajedničkog ključa.

Semantika točno-jednom (Exactly-Once Semantics)

Osiguravanje da se svaki zapis obradi točno jednom ključno je za mnoge aplikacije za obradu tokova. Kafka Streams pruža semantiku točno-jednom koristeći transakcijske mogućnosti Kafke. To jamči da čak i u slučaju kvarova, podaci neće biti izgubljeni ili duplicirani.

Primjeri korištenja za Apache Kafka Streams

Kafka Streams je prikladan za širok raspon primjera korištenja u različitim industrijama:

Nadzor i upozoravanje u stvarnom vremenu

Nadzirite metrike sustava, logove aplikacija i aktivnost korisnika u stvarnom vremenu kako biste otkrili anomalije i pokrenuli upozorenja. Na primjer, financijska institucija može nadzirati transakcijske podatke radi otkrivanja prijevarnih aktivnosti i odmah blokirati sumnjive transakcije.

Otkrivanje prijevara

Analizirajte transakcijske podatke u stvarnom vremenu kako biste identificirali prijevarne obrasce i spriječili financijske gubitke. Kombiniranjem Kafka Streamsa s modelima strojnog učenja, možete izgraditi sofisticirane sustave za otkrivanje prijevara.

Personalizacija i sustavi za preporuke

Izgradite sustave za preporuke u stvarnom vremenu koji personaliziraju korisnička iskustva na temelju njihove povijesti pregledavanja, povijesti kupnje i drugih bihevioralnih podataka. E-commerce platforme mogu to koristiti za predlaganje relevantnih proizvoda ili usluga kupcima.

Obrada podataka s Interneta stvari (IoT)

Obrađujte tokove podataka s IoT uređaja u stvarnom vremenu kako biste nadzirali performanse opreme, optimizirali potrošnju energije i predvidjeli potrebe za održavanjem. Na primjer, proizvodni pogon može koristiti Kafka Streams za analizu podataka sa senzora na strojevima kako bi otkrio potencijalne kvarove i zakazao preventivno održavanje.

Agregacija i analiza logova

Agregirajte i analizirajte log podatke iz različitih izvora u stvarnom vremenu kako biste identificirali uska grla u performansama, sigurnosne prijetnje i druge operativne probleme. To može pomoći u poboljšanju stabilnosti i sigurnosti sustava.

Analiza klikova (Clickstream Analysis)

Analizirajte podatke o klikovima korisnika kako biste razumjeli njihovo ponašanje, optimizirali performanse web stranice i personalizirali marketinške kampanje. Online trgovci mogu to koristiti za praćenje navigacije korisnika i identificiranje područja za poboljšanje na svojoj web stranici.

Primjer scenarija: Obrada narudžbi u stvarnom vremenu

Razmotrite e-commerce platformu koja treba obrađivati narudžbe u stvarnom vremenu. Koristeći Kafka Streams, možete izgraditi aplikaciju za obradu tokova koja:

1. Preuzima događaje narudžbi iz Kafka teme.
2. Obogaćuje podatke o narudžbi informacijama o kupcima iz baze podataka.
3. Izračunava ukupan iznos narudžbe i primjenjuje popuste.
4. Ažurira stanje zaliha.
5. Šalje e-poruke s potvrdom narudžbe kupcima.
6. Objavljuje događaje narudžbi u druge Kafka teme za daljnju obradu (npr. otprema, naplata).

Ova aplikacija može obraditi tisuće narudžbi u sekundi, osiguravajući da se narudžbe obrađuju brzo i učinkovito.

Početak rada s Apache Kafka Streams

Slijedi korak-po-korak vodič za početak rada s Kafka Streams:

1. Postavite Kafka klaster

Za korištenje Kafka Streamsa potreban vam je pokrenut Kafka klaster. Možete postaviti lokalni Kafka klaster koristeći alate poput Dockera ili koristiti upravljanu Kafka uslugu kao što su Confluent Cloud ili Amazon MSK.

2. Dodajte ovisnost o Kafka Streams u svoj projekt

Dodajte ovisnost o Kafka Streams u datoteku za izgradnju vašeg projekta (npr. `pom.xml` za Maven ili `build.gradle` za 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. Napišite svoju Kafka Streams aplikaciju

Napišite svoju Kafka Streams aplikaciju koristeći DSL ili Processor API. Evo jednostavnog primjera korištenjem DSL-a:

            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
              
            
          

Ovaj primjer čita retke teksta iz `input-topic`, dijeli svaki redak na riječi, pretvara riječi u mala slova i piše riječi u `output-topic`.

4. Konfigurirajte svoju aplikaciju

Konfigurirajte svoju Kafka Streams aplikaciju pomoću klase `StreamsConfig`. Morate navesti barem sljedeća svojstva:

• `application.id`: Jedinstveni identifikator za vašu aplikaciju.
• `bootstrap.servers`: Popis Kafka brokera na koje se želite povezati.
• `default.key.serde`: Zadani serijalizator/deserijalizator za ključeve.
• `default.value.serde`: Zadani serijalizator/deserijalizator za vrijednosti.

5. Pokrenite svoju aplikaciju

Pokrenite svoju Kafka Streams aplikaciju kao samostalnu Java aplikaciju. Provjerite je li Kafka pokrenuta i jesu li teme stvorene prije pokretanja aplikacije.

Najbolje prakse za Apache Kafka Streams

Evo nekoliko najboljih praksi za izgradnju robusnih i skalabilnih Kafka Streams aplikacija:

Odaberite pravi API

Odlučite hoćete li koristiti DSL visoke razine ili Processor API niske razine na temelju zahtjeva vaše aplikacije. DSL je lakši za korištenje za jednostavne transformacije, dok Processor API pruža više kontrole i fleksibilnosti za složene scenarije.

Optimizirajte konfiguraciju spremišta stanja

Konfigurirajte spremišta stanja na odgovarajući način kako biste optimizirali performanse. Uzmite u obzir faktore poput alokacije memorije, predmemoriranja (caching) i trajnosti. Za vrlo velika spremišta stanja, razmislite o korištenju RocksDB-a kao temeljnog mehanizma za pohranu.

Rukovanje pogreškama i iznimkama

Implementirajte odgovarajuće mehanizme za rukovanje pogreškama i iznimkama kako biste osigurali da se vaša aplikacija može elegantno oporaviti od kvarova. Koristite ugrađene značajke otpornosti na greške Kafka Streamsa kako biste minimizirali gubitak podataka.

Nadzirite svoju aplikaciju

Nadzirite svoju Kafka Streams aplikaciju koristeći ugrađene metrike Kafke ili vanjske alate za nadzor. Pratite ključne metrike poput latencije obrade, propusnosti i stope pogrešaka. Razmislite o korištenju alata kao što su Prometheus i Grafana za nadzor.

Podesite konfiguraciju Kafke

Podesite konfiguracijske parametre Kafke kako biste optimizirali performanse na temelju radnog opterećenja vaše aplikacije. Obratite pozornost na postavke kao što su `num.partitions`, `replication.factor` i `compression.type`.

Razmotrite serijalizaciju podataka

Odaberite učinkovit format za serijalizaciju podataka poput Avro ili Protobuf kako biste smanjili veličinu podataka i poboljšali performanse. Osigurajte da su vaši serijalizatori i deserijalizatori kompatibilni s različitim verzijama vaše aplikacije.

Napredne teme

Interaktivni upiti

Kafka Streams pruža interaktivne upite, koji vam omogućuju da u stvarnom vremenu postavljate upite o stanju vaše aplikacije. To je korisno za izgradnju nadzornih ploča i pružanje uvida korisnicima.

Semantika točno-jednom naspram barem-jednom

Iako Kafka Streams podržava semantiku točno-jednom, važno je razumjeti kompromise između semantike točno-jednom i barem-jednom. Semantika točno-jednom može uvesti određeno opterećenje na performanse, stoga morate odabrati pravu razinu dosljednosti na temelju zahtjeva vaše aplikacije.

Integracija s drugim sustavima

Kafka Streams se može lako integrirati s drugim sustavima, kao što su baze podataka, redovi poruka i platforme za strojno učenje. To vam omogućuje izgradnju složenih cjevovoda podataka koji se protežu preko više sustava.

Zaključak

Apache Kafka Streams je moćan i svestran okvir za izgradnju aplikacija za obradu tokova u stvarnom vremenu. Njegova jednostavnost, skalabilnost i otpornost na greške čine ga izvrsnim izborom za širok raspon primjera korištenja. Razumijevanjem temeljnih koncepata, arhitekture i najboljih praksi opisanih u ovom vodiču, možete iskoristiti Kafka Streams za izgradnju robusnih i skalabilnih aplikacija koje zadovoljavaju zahtjeve današnjeg ubrzanog digitalnog svijeta.

Kako budete dublje ulazili u obradu tokova s Kafka Streams, otkrit ćete njegov ogroman potencijal za pretvaranje sirovih podataka u korisne uvide u stvarnom vremenu. Prihvatite snagu streaminga i otključajte nove mogućnosti za svoje poslovanje.

Daljnje učenje

• Dokumentacija za Apache Kafka Streams
• Vodiči za Confluent Kafka Streams
• Tečajevi za programere Confluent