Stream-feldolgozás felszabadítva: Mélymerülés az Apache Kafka Streams világába

Napjaink gyors tempójú digitális világában a vállalkozásoknak azonnal kell reagálniuk az eseményekre, amint azok megtörténnek. A hagyományos kötegelt feldolgozási módszerek már nem elegendőek a modern alkalmazások által generált folyamatos adatáramlás kezelésére. Itt jön képbe a stream-feldolgozás. A stream-feldolgozás lehetővé teszi az adatok valós idejű elemzését és átalakítását, így azonnali döntéseket hozhat és időben cselekedhet.

A rendelkezésre álló különféle stream-feldolgozási keretrendszerek közül az Apache Kafka Streams kiemelkedik mint egy erőteljes és pehelysúlyú könyvtár, amely közvetlenül az Apache Kafkára épül. Ez az útmutató átfogó áttekintést nyújt a Kafka Streamsről, bemutatva annak alapvető koncepcióit, architektúráját, felhasználási eseteit és bevált gyakorlatait.

Mi az Apache Kafka Streams?

Az Apache Kafka Streams egy klienskönyvtár valós idejű alkalmazások és mikroszolgáltatások építéséhez, ahol a bemeneti és/vagy kimeneti adatok Apache Kafka klaszterekben vannak tárolva. Leegyszerűsíti a stream-feldolgozó alkalmazások fejlesztését egy magas szintű DSL (Domain Specific Language) és egy alacsony szintű Processor API biztosításával. Főbb jellemzői a következők:

Kafkára épül: Kihasználja a Kafka skálázhatóságát, hibatűrését és tartósságát.
Pehelysúlyú: Egy egyszerű könyvtár, könnyen integrálható a meglévő alkalmazásokba.
Skálázható: Nagy mennyiségű adat kezelésére képes horizontális skálázhatósággal.
Hibatűrő: Magas rendelkezésre állásra tervezték, hibatűrő mechanizmusokkal.
Pontosan egyszeri szemantika: Garantálja, hogy minden rekord pontosan egyszer kerül feldolgozásra, még hibák esetén is.
Állapottartó feldolgozás: Támogatja az állapottartó műveleteket, mint például az aggregációkat, ablakozást és összekapcsolásokat.
Rugalmas API-k: Magas szintű DSL-t és alacsony szintű Processor API-t is kínál a különböző szintű vezérléshez.

A Kafka Streams architektúrája

A Kafka Streams architektúrájának megértése kulcsfontosságú a robusztus és skálázható alkalmazások építéséhez. Íme a legfontosabb komponensek lebontása:

Kafka Klaszter

A Kafka Streams egy Kafka klaszterre támaszkodik az adatok tárolásához és kezeléséhez. A Kafka a stream-feldolgozó alkalmazás központi idegrendszereként működik, tartós tárolást, hibatűrést és skálázhatóságot biztosítva.

Kafka Streams Alkalmazás

A Kafka Streams alkalmazás a központi logika, amely feldolgozza az adatfolyamokat. Egy topológiából áll, amely meghatározza az adatáramlás folyamatát és az alkalmazandó átalakításokat. Az alkalmazást általában JAR fájlként csomagolják, és egy vagy több feldolgozó csomópontra telepítik.

Topológia

A topológia egy irányított aciklikus gráf (DAG), amely az adatáramlást képviseli egy Kafka Streams alkalmazáson belül. Csomópontokból áll, amelyek feldolgozási lépéseket jelentenek, mint például adatok olvasása egy Kafka topic-ból, adatok átalakítása vagy adatok írása egy másik Kafka topic-ba. A topológiát a DSL vagy a Processor API segítségével definiálják.

Processzorok

A processzorok a Kafka Streams topológia építőkövei. Ők végzik a tényleges adatfeldolgozási műveleteket. Kétféle processzor létezik:

Forrásprocesszorok: Adatokat olvasnak a Kafka topic-okból.
Nyeltőprocesszorok: Adatokat írnak a Kafka topic-okba.
Processzor csomópontok: Adatokat alakítanak át a meghatározott logika alapján.

Állapottárolók

Az állapottárolók a köztes eredmények vagy aggregált adatok tárolására szolgálnak a stream-feldolgozás során. Ezeket általában beágyazott kulcs-érték tárolókként valósítják meg a Kafka Streams alkalmazáson belül. Az állapottárolók kulcsfontosságúak az olyan állapottartó műveletekhez, mint az aggregációk és az ablakozás.

Szálak és Feladatok

Egy Kafka Streams alkalmazás egy vagy több szálon fut. Minden szál a topológia egy részének végrehajtásáért felelős. Minden szál tovább van osztva feladatokra, amelyeket a bemeneti Kafka topic-ok meghatározott partícióihoz rendelnek. Ez a párhuzamosság teszi lehetővé a Kafka Streams horizontális skálázását.

Kulcsfogalmak a Kafka Streams-ben

A Kafka Streams hatékony használatához meg kell értenie néhány kulcsfogalmat:

Stream-ek és Táblák

A Kafka Streams különbséget tesz a stream-ek és a táblák között:

Stream: Adatrekordok egy korlátlan, megváltoztathatatlan sorozatát képviseli. Minden rekord egy adott időpontban bekövetkezett eseményt jelent.
Tábla: Egy stream materializált nézetét képviseli. Ez egy kulcs-érték párok gyűjteménye, ahol a kulcs egy egyedi azonosítót, az érték pedig az ahhoz a kulcshoz társított entitás aktuális állapotát jelenti.

Egy stream-et táblává alakíthat olyan műveletekkel, mint a `KTable` vagy adatok aggregálásával.

Időablakok

Az időablakok az adatrekordok idő alapú csoportosítására szolgálnak. Elengedhetetlenek az aggregációk és más állapottartó műveletek végrehajtásához egy adott időszak alatt. A Kafka Streams különböző típusú időablakokat támogat, beleértve:

Tumbling ablakok: Fix méretű, nem átfedő ablakok.
Ugró ablakok (Hopping Windows): Fix méretű, átfedő ablakok.
Csúszó ablakok (Sliding Windows): Ablakok, amelyek egy meghatározott időközönként csúsznak az időben.
Munkamenet ablakok (Session Windows): Dinamikus ablakok, amelyek egy felhasználó vagy entitás tevékenysége alapján vannak meghatározva.

Összekapcsolások

A Kafka Streams különböző típusú összekapcsolásokat támogat a különböző stream-ekből vagy táblákból származó adatok kombinálására:

Stream-Stream összekapcsolás: Két streamet kapcsol össze egy közös kulcs és egy meghatározott ablak alapján.
Stream-Tábla összekapcsolás: Egy streamet kapcsol össze egy táblával egy közös kulcs alapján.
Tábla-Tábla összekapcsolás: Két táblát kapcsol össze egy közös kulcs alapján.

Pontosan egyszeri szemantika

Annak biztosítása, hogy minden rekord pontosan egyszer kerüljön feldolgozásra, kulcsfontosságú számos stream-feldolgozó alkalmazás számára. A Kafka Streams pontosan egyszeri szemantikát biztosít a Kafka tranzakciós képességeinek kihasználásával. Ez garantálja, hogy még hibák esetén sem veszik el vagy duplikálódik adat.

Az Apache Kafka Streams felhasználási esetei

A Kafka Streams számos felhasználási területen alkalmazható különböző iparágakban:

Valós idejű monitorozás és riasztás

Monitorozza a rendszer metrikáit, alkalmazásnaplóit és felhasználói tevékenységeit valós időben az anomáliák észlelésére és riasztások kiváltására. Például egy pénzintézet figyelemmel kísérheti a tranzakciós adatokat a csalárd tevékenységek felderítésére és azonnal blokkolhatja a gyanús tranzakciókat.

Csalásfelderítés

Elemezze a tranzakciós adatokat valós időben a csalárd minták azonosítására és a pénzügyi veszteségek megelőzésére. A Kafka Streams gépi tanulási modellekkel való kombinálásával kifinomult csalásfelderítő rendszereket építhet.

Személyre szabás és ajánlómotorok

Építsen valós idejű ajánlómotorokat, amelyek személyre szabják a felhasználói élményt a böngészési előzmények, vásárlási előzmények és egyéb viselkedési adatok alapján. Az e-kereskedelmi platformok ezt felhasználhatják releváns termékek vagy szolgáltatások ajánlására az ügyfeleknek.

Dolgok Internete (IoT) adatfeldolgozás

Dolgozza fel az IoT eszközökről érkező adatfolyamokat valós időben a berendezések teljesítményének monitorozására, az energiafogyasztás optimalizálására és a karbantartási igények előrejelzésére. Például egy gyártóüzem a Kafka Streams segítségével elemezheti a gépek szenzoradatait a lehetséges hibák észlelésére és a megelőző karbantartás ütemezésére.

Napló aggregálás és elemzés

Aggregálja és elemezze a különböző forrásokból származó naplóadatokat valós időben a teljesítmény szűk keresztmetszeteinek, biztonsági fenyegetéseknek és egyéb működési problémáknak az azonosítására. Ez segíthet a rendszer stabilitásának és biztonságának javításában.

Kattintási folyamatok elemzése (Clickstream Analysis)

Elemezze a felhasználói kattintási folyamatok adatait a felhasználói viselkedés megértéséhez, a webhely teljesítményének optimalizálásához és a marketingkampányok személyre szabásához. Az online kereskedők ezt felhasználhatják a felhasználói navigáció nyomon követésére és a webhelyükön javítandó területek azonosítására.

Példa forgatókönyv: Valós idejű rendelésfeldolgozás

Vegyünk egy e-kereskedelmi platformot, amelynek valós időben kell feldolgoznia a rendeléseket. A Kafka Streams használatával építhet egy stream-feldolgozó alkalmazást, amely:

Fogyasztja a rendelési eseményeket egy Kafka topic-ból.
Dúsítja a rendelési adatokat az adatbázisból származó ügyfélinformációkkal.
Kiszámítja a rendelés végösszegét és alkalmazza a kedvezményeket.
Frissíti a készletszinteket.
Rendelés-visszaigazoló e-maileket küld az ügyfeleknek.
Rendelési eseményeket publikál más Kafka topic-okba további feldolgozás céljából (pl. szállítás, számlázás).

Ez az alkalmazás másodpercenként több ezer rendelést képes feldolgozni, biztosítva a rendelések gyors és hatékony feldolgozását.

Első lépések az Apache Kafka Streams használatában

Íme egy lépésről-lépésre útmutató a Kafka Streams használatának megkezdéséhez:

1. Kafka Klaszter beállítása

A Kafka Streams használatához egy futó Kafka klaszterre van szüksége. Beállíthat egy helyi Kafka klasztert olyan eszközökkel, mint a Docker, vagy használhat egy menedzselt Kafka szolgáltatást, mint a Confluent Cloud vagy az Amazon MSK.

2. A Kafka Streams függőség hozzáadása a projekthez

Adja hozzá a Kafka Streams függőséget a projekt build fájljához (pl. `pom.xml` Maven esetén vagy `build.gradle` Gradle esetén).

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. A Kafka Streams alkalmazás megírása

Írja meg a Kafka Streams alkalmazását a DSL vagy a Processor API segítségével. Íme egy egyszerű példa a DSL használatával:

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();
 }
}

Ez a példa szövegsorokat olvas be az `input-topic`-ból, minden sort szavakra bont, a szavakat kisbetűssé alakítja, és a szavakat az `output-topic`-ba írja.

4. Az alkalmazás konfigurálása

Konfigurálja a Kafka Streams alkalmazását a `StreamsConfig` osztály segítségével. Legalább a következő tulajdonságokat kell megadnia:

`application.id`: Az alkalmazás egyedi azonosítója.
`bootstrap.servers`: A Kafka brókerek listája, amelyekhez csatlakozni kell.
`default.key.serde`: A kulcsok alapértelmezett szerializálója/deszerializálója.
`default.value.serde`: Az értékek alapértelmezett szerializálója/deszerializálója.

5. Az alkalmazás futtatása

Futtassa a Kafka Streams alkalmazását önálló Java alkalmazásként. Győződjön meg róla, hogy a Kafka fut, és a topic-ok létre vannak hozva az alkalmazás futtatása előtt.

Bevált gyakorlatok az Apache Kafka Streams használatához

Íme néhány bevált gyakorlat a robusztus és skálázható Kafka Streams alkalmazások építéséhez:

Válassza ki a megfelelő API-t

Döntse el, hogy a magas szintű DSL-t vagy az alacsony szintű Processor API-t használja-e az alkalmazás követelményei alapján. A DSL egyszerűbben használható az egyszerű átalakításokhoz, míg a Processor API nagyobb kontrollt és rugalmasságot biztosít a bonyolultabb forgatókönyvekhez.

Optimalizálja az állapottároló konfigurációját

Konfigurálja megfelelően az állapottárolókat a teljesítmény optimalizálása érdekében. Vegye figyelembe az olyan tényezőket, mint a memóriafoglalás, a gyorsítótárazás és a perzisztencia. Nagyon nagy állapottárolók esetén fontolja meg a RocksDB használatát háttértárolóként.

Kezelje a hibákat és kivételeket

Valósítson meg megfelelő hibakezelési és kivételkezelési mechanizmusokat annak érdekében, hogy az alkalmazása elegánsan helyreálljon a hibákból. Használja a Kafka Streams beépített hibatűrő funkcióit az adatvesztés minimalizálására.

Monitorozza az alkalmazását

Monitorozza a Kafka Streams alkalmazását a Kafka beépített metrikáival vagy külső monitorozó eszközökkel. Kövesse nyomon a kulcsfontosságú metrikákat, mint a feldolgozási késleltetés, az átviteli sebesség és a hibaarányok. Fontolja meg olyan eszközök használatát, mint a Prometheus és a Grafana a monitorozáshoz.

Hangolja a Kafka konfigurációját

Hangolja a Kafka konfigurációs paramétereit a teljesítmény optimalizálása érdekében az alkalmazás munkaterhelése alapján. Figyeljen az olyan beállításokra, mint a `num.partitions`, a `replication.factor` és a `compression.type`.

Fontolja meg az adatszerializációt

Válasszon egy hatékony adatszerializációs formátumot, mint az Avro vagy a Protobuf, az adatméret minimalizálása és a teljesítmény javítása érdekében. Győződjön meg róla, hogy a szerializálói és deszerializálói kompatibilisek az alkalmazás különböző verziói között.

Haladó témák

Interaktív lekérdezések

A Kafka Streams interaktív lekérdezéseket biztosít, amelyek lehetővé teszik az alkalmazás állapotának valós idejű lekérdezését. Ez hasznos irányítópultok építéséhez és a felhasználók számára történő betekintések nyújtásához.

Pontosan egyszeri vs. Legalább egyszeri szemantika

Bár a Kafka Streams támogatja a pontosan egyszeri szemantikát, fontos megérteni a kompromisszumokat a pontosan egyszeri és a legalább egyszeri szemantika között. A pontosan egyszeri szemantika némi teljesítménybeli többletterhelést okozhat, ezért az alkalmazás követelményei alapján kell kiválasztani a megfelelő konzisztenciaszintet.

Integráció más rendszerekkel

A Kafka Streams könnyen integrálható más rendszerekkel, például adatbázisokkal, üzenetsorokkal és gépi tanulási platformokkal. Ez lehetővé teszi komplex adatfolyamok építését, amelyek több rendszert is átívelnek.

Összegzés

Az Apache Kafka Streams egy erőteljes és sokoldalú keretrendszer valós idejű stream-feldolgozó alkalmazások építéséhez. Egyszerűsége, skálázhatósága és hibatűrése kiváló választássá teszi számos felhasználási esetre. Az ebben az útmutatóban felvázolt alapfogalmak, architektúra és bevált gyakorlatok megértésével kihasználhatja a Kafka Streams előnyeit robusztus és skálázható alkalmazások építéséhez, amelyek megfelelnek a mai gyors tempójú digitális világ követelményeinek.

Ahogy mélyebbre merül a stream-feldolgozásban a Kafka Streams segítségével, felfedezheti annak óriási potenciálját a nyers adatok valós időben cselekvésre ösztönző betekintésekké alakításában. Használja ki a streaming erejét, és nyisson új lehetőségeket vállalkozása számára.