IzpÄtiet straumÄÅ”anas apstrÄdes jaudu ar Apache Kafka Streams. Å Ä« visaptveroÅ”Ä rokasgrÄmata aptver pamatus, arhitektÅ«ru, lietoÅ”anas gadÄ«jumus un labÄko praksi reÄllaika lietojumprogrammu izveidei.
StraumÄÅ”anas apstrÄdes spÄks: Apache Kafka Streams padziļinÄts apskats
MÅ«sdienu straujajÄ digitÄlajÄ pasaulÄ uzÅÄmumiem ir jÄreaÄ£Ä uz notikumiem, tiklÄ«dz tie notiek. TradicionÄlÄs pakeÅ”u apstrÄdes metodes vairs nav pietiekamas, lai apstrÄdÄtu nepÄrtraukto datu plÅ«smu, ko rada mÅ«sdienu lietojumprogrammas. Å eit parÄdÄs straumÄÅ”anas apstrÄde. StraumÄÅ”anas apstrÄde ļauj analizÄt un pÄrveidot datus reÄllaikÄ, ļaujot jums pieÅemt tÅ«lÄ«tÄjus lÄmumus un veikt savlaicÄ«gas darbÄ«bas.
Starp dažÄdajiem pieejamajiem straumÄÅ”anas apstrÄdes ietvariem Apache Kafka Streams izceļas kÄ jaudÄ«ga un viegla bibliotÄka, kas veidota tieÅ”i uz Apache Kafka bÄzes. Å Ä« rokasgrÄmata sniedz visaptveroÅ”u pÄrskatu par Kafka Streams, aptverot tÄs galvenos jÄdzienus, arhitektÅ«ru, lietoÅ”anas gadÄ«jumus un labÄko praksi.
Kas ir Apache Kafka Streams?
Apache Kafka Streams ir klienta bibliotÄka reÄllaika lietojumprogrammu un mikropakalpojumu izveidei, kur ievades un/vai izvades dati tiek glabÄti Apache Kafka klasteros. TÄ vienkÄrÅ”o straumÄÅ”anas apstrÄdes lietojumprogrammu izstrÄdi, nodroÅ”inot augsta lÄ«meÅa DSL (Domain Specific Language) un zema lÄ«meÅa Processor API. GalvenÄs funkcijas ietver:
- BalstÄ«ts uz Kafka: Izmanto Kafka mÄrogojamÄ«bu, kļūmju toleranci un izturÄ«bu.
- Viegla: VienkÄrÅ”a bibliotÄka, viegli integrÄjama esoÅ”ajÄs lietojumprogrammÄs.
- MÄrogojama: SpÄj apstrÄdÄt lielu datu apjomu ar horizontÄlu mÄrogojamÄ«bu.
- Kļūmju toleranta: IzstrÄdÄta augstai pieejamÄ«bai ar kļūmju tolerances mehÄnismiem.
- TieÅ”i vienreizÄja semantika: GarantÄ, ka katrs ieraksts tiek apstrÄdÄts tieÅ”i vienu reizi, pat kļūmju gadÄ«jumÄ.
- StÄvokļa apstrÄde: Atbalsta stÄvokļa operÄcijas, piemÄram, agregÄcijas, logoÅ”anu un savienojumus.
- ElastÄ«gas API: PiedÄvÄ gan augsta lÄ«meÅa DSL, gan zema lÄ«meÅa Processor API dažÄdiem kontroles lÄ«meÅiem.
Kafka Streams arhitektūra
Kafka Streams arhitektÅ«ras izpratne ir bÅ«tiska, lai veidotu stabilas un mÄrogojamas lietojumprogrammas. Å eit ir galveno komponentu sadalÄ«jums:
Kafka klasteris
Kafka Streams paļaujas uz Kafka klasteri datu glabÄÅ”anai un pÄrvaldÄ«bai. Kafka darbojas kÄ jÅ«su straumÄÅ”anas apstrÄdes lietojumprogrammas centrÄlÄ nervu sistÄma, nodroÅ”inot ilgstoÅ”u glabÄÅ”anu, kļūmju toleranci un mÄrogojamÄ«bu.
Kafka Streams lietojumprogramma
Kafka Streams lietojumprogramma ir galvenÄ loÄ£ika, kas apstrÄdÄ datu straumes. TÄ sastÄv no topoloÄ£ijas, kas nosaka datu plÅ«smu un veicamÄs transformÄcijas. Lietojumprogramma parasti tiek iepakota kÄ JAR fails un izvietota vienÄ vai vairÄkos apstrÄdes mezglos.
Topoloģija
TopoloÄ£ija ir virzÄ«ts aciklisks grafs (DAG), kas attÄlo datu plÅ«smu Kafka Streams lietojumprogrammÄ. Tas sastÄv no mezgliem, kas attÄlo apstrÄdes soļus, piemÄram, datu nolasÄ«Å”anu no Kafka tÄmas, datu pÄrveidoÅ”anu vai datu rakstÄ«Å”anu citÄ Kafka tÄmÄ. TopoloÄ£ija tiek definÄta, izmantojot vai nu DSL, vai Processor API.
Procesori
Procesori ir Kafka Streams topoloÄ£ijas pamatelementi. Tie veic faktiskÄs datu apstrÄdes operÄcijas. Ir divu veidu procesori:
- Avota procesori: Nolasa datus no Kafka tÄmÄm.
- MÄrÄ·a procesori: Raksta datus Kafka tÄmÄs.
- Procesoru mezgli: PÄrveido datus, pamatojoties uz definÄto loÄ£iku.
StÄvokļa krÄtuves
StÄvokļa krÄtuves tiek izmantotas, lai straumÄÅ”anas apstrÄdes laikÄ glabÄtu starprezultÄtus vai apkopotus datus. TÄs parasti tiek ieviestas kÄ iegultas atslÄgu-vÄrtÄ«bu krÄtuves Kafka Streams lietojumprogrammÄ. StÄvokļa krÄtuves ir bÅ«tiskas stÄvokļa operÄcijÄm, piemÄram, agregÄcijÄm un logoÅ”anai.
Pavedieni un uzdevumi
Kafka Streams lietojumprogramma darbojas vienÄ vai vairÄkos pavedienos. Katrs pavediens ir atbildÄ«gs par topoloÄ£ijas daļas izpildi. Katrs pavediens ir tÄlÄk sadalÄ«ts uzdevumos, kas tiek pieŔķirti konkrÄtÄm ievades Kafka tÄmu partÄ«cijÄm. Å is paralÄlisms ļauj Kafka Streams mÄrogoties horizontÄli.
Galvenie jÄdzieni Kafka Streams
Lai efektÄ«vi izmantotu Kafka Streams, jums ir jÄizprot daži galvenie jÄdzieni:
StraumÄjumi un tabulas
Kafka Streams atŔķir straumÄjumus un tabulas:
- StraumÄjums: PÄrstÄv neierobežotu, nemainÄ«gu datu ierakstu secÄ«bu. Katrs ieraksts pÄrstÄv notikumu, kas noticis noteiktÄ laika brÄ«dÄ«.
- Tabula: PÄrstÄv materializÄtu straumÄjuma skatu. TÄ ir atslÄgu-vÄrtÄ«bu pÄru kolekcija, kur atslÄga pÄrstÄv unikÄlu identifikatoru, un vÄrtÄ«ba pÄrstÄv ar Å”o atslÄgu saistÄ«tÄs entÄ«tijas paÅ”reizÄjo stÄvokli.
JÅ«s varat pÄrvÄrst straumÄjumu par tabulu, izmantojot operÄcijas, piemÄram, `KTable` vai apkopojot datus.
Laika logi
Laika logi tiek izmantoti, lai grupÄtu datu ierakstus, pamatojoties uz laiku. Tie ir bÅ«tiski, lai veiktu agregÄcijas un citas stÄvokļa operÄcijas noteiktÄ laika periodÄ. Kafka Streams atbalsta dažÄda veida laika logus, tostarp:
- FiksÄtie logi (Tumbling Windows): FiksÄta izmÄra, nepÄrklÄjoÅ”ies logi.
- PÄrklÄjoÅ”ie logi (Hopping Windows): FiksÄta izmÄra, pÄrklÄjoÅ”ies logi.
- SlÄ«doÅ”ie logi (Sliding Windows): Logi, kas slÄ«d pÄri laikam, pamatojoties uz noteiktu intervÄlu.
- Sesiju logi (Session Windows): Dinamiski logi, kas tiek definÄti, pamatojoties uz lietotÄja vai entÄ«tijas aktivitÄti.
Savienojumi
Kafka Streams atbalsta dažÄda veida savienojumus, lai apvienotu datus no dažÄdiem straumÄjumiem vai tabulÄm:
- StraumÄjuma-straumÄjuma savienojums: Savieno divus straumÄjumus, pamatojoties uz kopÄ«gu atslÄgu un definÄtu logu.
- StraumÄjuma-tabulas savienojums: Savieno straumÄjumu ar tabulu, pamatojoties uz kopÄ«gu atslÄgu.
- Tabulas-tabulas savienojums: Savieno divas tabulas, pamatojoties uz kopÄ«gu atslÄgu.
TieÅ”i vienreizÄja semantika
NodroÅ”inÄt, ka katrs ieraksts tiek apstrÄdÄts tieÅ”i vienu reizi, ir bÅ«tiski daudzÄm straumÄÅ”anas apstrÄdes lietojumprogrammÄm. Kafka Streams nodroÅ”ina tieÅ”i vienreizÄju semantiku, izmantojot Kafka transakciju iespÄjas. Tas garantÄ, ka pat kļūmju gadÄ«jumÄ dati netiek zaudÄti vai dublÄti.
Apache Kafka Streams lietoŔanas gadījumi
Kafka Streams ir piemÄrots plaÅ”am lietoÅ”anas gadÄ«jumu klÄstam dažÄdÄs nozarÄs:
ReÄllaika uzraudzÄ«ba un brÄ«dinÄÅ”ana
PÄrraugiet sistÄmas metriku, lietojumprogrammu žurnÄlus un lietotÄju aktivitÄti reÄllaikÄ, lai atklÄtu anomÄlijas un iedarbinÄtu brÄ«dinÄjumus. PiemÄram, finanÅ”u iestÄde var uzraudzÄ«t darÄ«jumu datus, lai atklÄtu krÄpnieciskas darbÄ«bas un nekavÄjoties bloÄ·Ätu aizdomÄ«gus darÄ«jumus.
KrÄpÅ”anas atklÄÅ”ana
AnalizÄjiet darÄ«jumu datus reÄllaikÄ, lai identificÄtu krÄpnieciskus modeļus un novÄrstu finansiÄlus zaudÄjumus. Apvienojot Kafka Streams ar maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs modeļiem, jÅ«s varat izveidot sarežģītas krÄpÅ”anas atklÄÅ”anas sistÄmas.
PersonalizÄcijas un ieteikumu dzinÄji
Veidojiet reÄllaika ieteikumu dzinÄjus, kas personalizÄ lietotÄju pieredzi, pamatojoties uz viÅu pÄrlÅ«koÅ”anas vÄsturi, pirkumu vÄsturi un citiem uzvedÄ«bas datiem. E-komercijas platformas var to izmantot, lai ieteiktu klientiem atbilstoÅ”us produktus vai pakalpojumus.
Lietu interneta (IoT) datu apstrÄde
ApstrÄdÄjiet datu straumes no IoT ierÄ«cÄm reÄllaikÄ, lai uzraudzÄ«tu iekÄrtu veiktspÄju, optimizÄtu enerÄ£ijas patÄriÅu un prognozÄtu apkopes nepiecieÅ”amÄ«bu. PiemÄram, ražotne var izmantot Kafka Streams, lai analizÄtu sensoru datus no maŔīnÄm, atklÄtu iespÄjamÄs kļūmes un plÄnotu profilaktisko apkopi.
ŽurnÄlfailu apkopoÅ”ana un analÄ«ze
Apkopojiet un analizÄjiet žurnÄlfailu datus no dažÄdiem avotiem reÄllaikÄ, lai identificÄtu veiktspÄjas problÄmas, droŔības draudus un citas darbÄ«bas problÄmas. Tas var palÄ«dzÄt uzlabot sistÄmas stabilitÄti un droŔību.
KlikŔķu plūsmas analīze
AnalizÄjiet lietotÄju klikŔķu plÅ«smas datus, lai izprastu lietotÄju uzvedÄ«bu, optimizÄtu vietnes veiktspÄju un personalizÄtu mÄrketinga kampaÅas. TieÅ”saistes mazumtirgotÄji var to izmantot, lai izsekotu lietotÄju navigÄciju un identificÄtu uzlabojumu jomas savÄ vietnÄ.
PiemÄra scenÄrijs: ReÄllaika pasÅ«tÄ«jumu apstrÄde
Apsveriet e-komercijas platformu, kurai nepiecieÅ”ams apstrÄdÄt pasÅ«tÄ«jumus reÄllaikÄ. Izmantojot Kafka Streams, jÅ«s varat izveidot straumÄÅ”anas apstrÄdes lietojumprogrammu, kas:
- PatÄrÄ pasÅ«tÄ«jumu notikumus no Kafka tÄmas.
- BagÄtina pasÅ«tÄ«juma datus ar klientu informÄciju no datu bÄzes.
- AprÄÄ·ina pasÅ«tÄ«juma kopsummu un piemÄro atlaides.
- Atjaunina krÄjumu lÄ«meÅus.
- SÅ«ta pasÅ«tÄ«juma apstiprinÄjuma e-pastus klientiem.
- PublicÄ pasÅ«tÄ«jumu notikumus citÄs Kafka tÄmÄs tÄlÄkai apstrÄdei (piemÄram, nosÅ«tÄ«Å”anai, rÄÄ·inu izrakstÄ«Å”anai).
Å Ä« lietojumprogramma var apstrÄdÄt tÅ«kstoÅ”iem pasÅ«tÄ«jumu sekundÄ, nodroÅ”inot, ka pasÅ«tÄ«jumi tiek apstrÄdÄti Ätri un efektÄ«vi.
Darba sÄkÅ”ana ar Apache Kafka Streams
Å eit ir soli pa solim ceļvedis, kÄ sÄkt darbu ar Kafka Streams:
1. Iestatiet Kafka klasteri
Lai izmantotu Kafka Streams, jums ir nepiecieÅ”ams darbojoÅ”s Kafka klasteris. JÅ«s varat vai nu iestatÄ«t vietÄjo Kafka klasteri, izmantojot tÄdus rÄ«kus kÄ Docker, vai izmantot pÄrvaldÄ«tu Kafka pakalpojumu, piemÄram, Confluent Cloud vai Amazon MSK.
2. Pievienojiet Kafka Streams atkarību savam projektam
Pievienojiet Kafka Streams atkarÄ«bu sava projekta bÅ«vÄÅ”anas failam (piemÄram, `pom.xml` Maven projektam vai `build.gradle` Gradle projektam).
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. Uzrakstiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu
Uzrakstiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu, izmantojot vai nu DSL, vai Processor API. Å eit ir vienkÄrÅ”s piemÄrs, izmantojot DSL:
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();
}
}
Å is piemÄrs nolasa teksta rindas no `input-topic`, sadala katru rindu vÄrdos, pÄrveido vÄrdus uz mazajiem burtiem un ieraksta vÄrdus `output-topic`.
4. KonfigurÄjiet savu lietojumprogrammu
KonfigurÄjiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu, izmantojot `StreamsConfig` klasi. Jums ir jÄnorÄda vismaz Å”Ädi rekvizÄ«ti:
- `application.id`: UnikÄls jÅ«su lietojumprogrammas identifikators.
- `bootstrap.servers`: Kafka brokeru saraksts, ar kuriem izveidot savienojumu.
- `default.key.serde`: NoklusÄjuma serializÄtÄjs/deserializÄtÄjs atslÄgÄm.
- `default.value.serde`: NoklusÄjuma serializÄtÄjs/deserializÄtÄjs vÄrtÄ«bÄm.
5. Palaidiet savu lietojumprogrammu
Palaidiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu kÄ atseviŔķu Java lietojumprogrammu. Pirms lietojumprogrammas palaiÅ”anas pÄrliecinieties, ka Kafka darbojas un tÄmas ir izveidotas.
Apache Kafka Streams labÄkÄ prakse
Å eit ir dažas labÄkÄs prakses, lai veidotu stabilas un mÄrogojamas Kafka Streams lietojumprogrammas:
IzvÄlieties pareizo API
Izlemiet, vai izmantot augsta lÄ«meÅa DSL vai zema lÄ«meÅa Processor API, pamatojoties uz jÅ«su lietojumprogrammas prasÄ«bÄm. DSL ir vieglÄk izmantot vienkÄrÅ”Äm transformÄcijÄm, savukÄrt Processor API nodroÅ”ina lielÄku kontroli un elastÄ«bu sarežģītiem scenÄrijiem.
OptimizÄjiet stÄvokļa krÄtuves konfigurÄciju
PienÄcÄ«gi konfigurÄjiet stÄvokļa krÄtuves, lai optimizÄtu veiktspÄju. Apsveriet tÄdus faktorus kÄ atmiÅas pieŔķirÅ”ana, keÅ”atmiÅa un pastÄvÄ«ba. Ä»oti lielÄm stÄvokļa krÄtuvÄm apsveriet RocksDB izmantoÅ”anu kÄ pamatÄ esoÅ”o glabÄÅ”anas dzinÄju.
ApstrÄdÄjiet kļūdas un izÅÄmumus
Ieviesiet pienÄcÄ«gus kļūdu apstrÄdes un izÅÄmumu apstrÄdes mehÄnismus, lai nodroÅ”inÄtu, ka jÅ«su lietojumprogramma var graciozi atgÅ«ties no kļūmÄm. Izmantojiet Kafka Streams iebÅ«vÄtÄs kļūmju tolerances funkcijas, lai samazinÄtu datu zudumu.
Uzraugiet savu lietojumprogrammu
Uzraugiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu, izmantojot Kafka iebÅ«vÄtÄs metrikas vai ÄrÄjos uzraudzÄ«bas rÄ«kus. Sekojiet lÄ«dzi galvenajÄm metrikÄm, piemÄram, apstrÄdes latentumam, caurlaidÄ«bai un kļūdu biežumam. Apsveriet tÄdu rÄ«ku kÄ Prometheus un Grafana izmantoÅ”anu uzraudzÄ«bai.
PielÄgojiet Kafka konfigurÄciju
PielÄgojiet Kafka konfigurÄcijas parametrus, lai optimizÄtu veiktspÄju, pamatojoties uz jÅ«su lietojumprogrammas slodzi. PievÄrsiet uzmanÄ«bu tÄdiem iestatÄ«jumiem kÄ `num.partitions`, `replication.factor` un `compression.type`.
Apsveriet datu serializÄciju
IzvÄlieties efektÄ«vu datu serializÄcijas formÄtu, piemÄram, Avro vai Protobuf, lai samazinÄtu datu apjomu un uzlabotu veiktspÄju. PÄrliecinieties, ka jÅ«su serializÄtÄji un deserializÄtÄji ir saderÄ«gi starp dažÄdÄm jÅ«su lietojumprogrammas versijÄm.
PadziļinÄtas tÄmas
InteraktÄ«vie vaicÄjumi
Kafka Streams nodroÅ”ina interaktÄ«vus vaicÄjumus, kas ļauj jums reÄllaikÄ vaicÄt jÅ«su lietojumprogrammas stÄvokli. Tas ir noderÄ«gi, veidojot informÄcijas paneļus un sniedzot ieskatu lietotÄjiem.
TieÅ”i vienreizÄja pret vismaz vienreizÄju semantiku
Lai gan Kafka Streams atbalsta tieÅ”i vienreizÄju semantiku, ir svarÄ«gi saprast kompromisus starp tieÅ”i vienreizÄju un vismaz vienreizÄju semantiku. TieÅ”i vienreizÄja semantika var radÄ«t zinÄmu veiktspÄjas pieskaitÄmo izmaksu, tÄpÄc jums ir jÄizvÄlas pareizais konsekvences lÄ«menis, pamatojoties uz jÅ«su lietojumprogrammas prasÄ«bÄm.
IntegrÄcija ar citÄm sistÄmÄm
Kafka Streams var viegli integrÄt ar citÄm sistÄmÄm, piemÄram, datu bÄzÄm, ziÅojumu rindÄm un maŔīnmÄcÄ«Å”anÄs platformÄm. Tas ļauj jums veidot sarežģītus datu cauruļvadus, kas aptver vairÄkas sistÄmas.
NoslÄgums
Apache Kafka Streams ir jaudÄ«gs un daudzpusÄ«gs ietvars reÄllaika straumÄÅ”anas apstrÄdes lietojumprogrammu izveidei. TÄ vienkÄrŔība, mÄrogojamÄ«ba un kļūmju tolerance padara to par lielisku izvÄli plaÅ”am lietoÅ”anas gadÄ«jumu klÄstam. Izprotot Å”ajÄ rokasgrÄmatÄ izklÄstÄ«tos pamatjÄdzienus, arhitektÅ«ru un labÄko praksi, jÅ«s varat izmantot Kafka Streams, lai veidotu stabilas un mÄrogojamas lietojumprogrammas, kas atbilst mÅ«sdienu straujÄs digitÄlÄs pasaules prasÄ«bÄm.
Iedziļinoties straumÄÅ”anas apstrÄdÄ ar Kafka Streams, jÅ«s atklÄsiet tÄs milzÄ«go potenciÄlu neapstrÄdÄtu datu pÄrveidoÅ”anai rÄ«cÄ«bÄ izmantojamos ieskatos reÄllaikÄ. PieÅemiet straumÄÅ”anas spÄku un atklÄjiet jaunas iespÄjas savam biznesam.