Straumēšanas apstrādes spēks: Apache Kafka Streams padziļināts apskats

Mūsdienu straujajā digitālajā pasaulē uzņēmumiem ir jāreaģē uz notikumiem, tiklīdz tie notiek. Tradicionālās pakešu apstrādes metodes vairs nav pietiekamas, lai apstrādātu nepārtraukto datu plūsmu, ko rada mūsdienu lietojumprogrammas. Šeit parādās straumēšanas apstrāde. Straumēšanas apstrāde ļauj analizēt un pārveidot datus reāllaikā, ļaujot jums pieņemt tūlītējus lēmumus un veikt savlaicīgas darbības.

Starp dažādajiem pieejamajiem straumēšanas apstrādes ietvariem Apache Kafka Streams izceļas kā jaudīga un viegla bibliotēka, kas veidota tieši uz Apache Kafka bāzes. Šī rokasgrāmata sniedz visaptverošu pārskatu par Kafka Streams, aptverot tās galvenos jēdzienus, arhitektūru, lietošanas gadījumus un labāko praksi.

Kas ir Apache Kafka Streams?

Apache Kafka Streams ir klienta bibliotēka reāllaika lietojumprogrammu un mikropakalpojumu izveidei, kur ievades un/vai izvades dati tiek glabāti Apache Kafka klasteros. Tā vienkāršo straumēšanas apstrādes lietojumprogrammu izstrādi, nodrošinot augsta līmeņa DSL (Domain Specific Language) un zema līmeņa Processor API. Galvenās funkcijas ietver:

Balstīts uz Kafka: Izmanto Kafka mērogojamību, kļūmju toleranci un izturību.
Viegla: Vienkārša bibliotēka, viegli integrējama esošajās lietojumprogrammās.
Mērogojama: Spēj apstrādāt lielu datu apjomu ar horizontālu mērogojamību.
Kļūmju toleranta: Izstrādāta augstai pieejamībai ar kļūmju tolerances mehānismiem.
Tieši vienreizēja semantika: Garantē, ka katrs ieraksts tiek apstrādāts tieši vienu reizi, pat kļūmju gadījumā.
Stāvokļa apstrāde: Atbalsta stāvokļa operācijas, piemēram, agregācijas, logošanu un savienojumus.
Elastīgas API: Piedāvā gan augsta līmeņa DSL, gan zema līmeņa Processor API dažādiem kontroles līmeņiem.

Kafka Streams arhitektūra

Kafka Streams arhitektūras izpratne ir būtiska, lai veidotu stabilas un mērogojamas lietojumprogrammas. Šeit ir galveno komponentu sadalījums:

Kafka klasteris

Kafka Streams paļaujas uz Kafka klasteri datu glabāšanai un pārvaldībai. Kafka darbojas kā jūsu straumēšanas apstrādes lietojumprogrammas centrālā nervu sistēma, nodrošinot ilgstošu glabāšanu, kļūmju toleranci un mērogojamību.

Kafka Streams lietojumprogramma

Kafka Streams lietojumprogramma ir galvenā loģika, kas apstrādā datu straumes. Tā sastāv no topoloģijas, kas nosaka datu plūsmu un veicamās transformācijas. Lietojumprogramma parasti tiek iepakota kā JAR fails un izvietota vienā vai vairākos apstrādes mezglos.

Topoloģija

Topoloģija ir virzīts aciklisks grafs (DAG), kas attēlo datu plūsmu Kafka Streams lietojumprogrammā. Tas sastāv no mezgliem, kas attēlo apstrādes soļus, piemēram, datu nolasīšanu no Kafka tēmas, datu pārveidošanu vai datu rakstīšanu citā Kafka tēmā. Topoloģija tiek definēta, izmantojot vai nu DSL, vai Processor API.

Procesori

Procesori ir Kafka Streams topoloģijas pamatelementi. Tie veic faktiskās datu apstrādes operācijas. Ir divu veidu procesori:

Avota procesori: Nolasa datus no Kafka tēmām.
Mērķa procesori: Raksta datus Kafka tēmās.
Procesoru mezgli: Pārveido datus, pamatojoties uz definēto loģiku.

Stāvokļa krātuves

Stāvokļa krātuves tiek izmantotas, lai straumēšanas apstrādes laikā glabātu starprezultātus vai apkopotus datus. Tās parasti tiek ieviestas kā iegultas atslēgu-vērtību krātuves Kafka Streams lietojumprogrammā. Stāvokļa krātuves ir būtiskas stāvokļa operācijām, piemēram, agregācijām un logošanai.

Pavedieni un uzdevumi

Kafka Streams lietojumprogramma darbojas vienā vai vairākos pavedienos. Katrs pavediens ir atbildīgs par topoloģijas daļas izpildi. Katrs pavediens ir tālāk sadalīts uzdevumos, kas tiek piešķirti konkrētām ievades Kafka tēmu partīcijām. Šis paralēlisms ļauj Kafka Streams mērogoties horizontāli.

Galvenie jēdzieni Kafka Streams

Lai efektīvi izmantotu Kafka Streams, jums ir jāizprot daži galvenie jēdzieni:

Straumējumi un tabulas

Kafka Streams atšķir straumējumus un tabulas:

Straumējums: Pārstāv neierobežotu, nemainīgu datu ierakstu secību. Katrs ieraksts pārstāv notikumu, kas noticis noteiktā laika brīdī.
Tabula: Pārstāv materializētu straumējuma skatu. Tā ir atslēgu-vērtību pāru kolekcija, kur atslēga pārstāv unikālu identifikatoru, un vērtība pārstāv ar šo atslēgu saistītās entītijas pašreizējo stāvokli.

Jūs varat pārvērst straumējumu par tabulu, izmantojot operācijas, piemēram, `KTable` vai apkopojot datus.

Laika logi

Laika logi tiek izmantoti, lai grupētu datu ierakstus, pamatojoties uz laiku. Tie ir būtiski, lai veiktu agregācijas un citas stāvokļa operācijas noteiktā laika periodā. Kafka Streams atbalsta dažāda veida laika logus, tostarp:

Fiksētie logi (Tumbling Windows): Fiksēta izmēra, nepārklājošies logi.
Pārklājošie logi (Hopping Windows): Fiksēta izmēra, pārklājošies logi.
Slīdošie logi (Sliding Windows): Logi, kas slīd pāri laikam, pamatojoties uz noteiktu intervālu.
Sesiju logi (Session Windows): Dinamiski logi, kas tiek definēti, pamatojoties uz lietotāja vai entītijas aktivitāti.

Savienojumi

Kafka Streams atbalsta dažāda veida savienojumus, lai apvienotu datus no dažādiem straumējumiem vai tabulām:

Straumējuma-straumējuma savienojums: Savieno divus straumējumus, pamatojoties uz kopīgu atslēgu un definētu logu.
Straumējuma-tabulas savienojums: Savieno straumējumu ar tabulu, pamatojoties uz kopīgu atslēgu.
Tabulas-tabulas savienojums: Savieno divas tabulas, pamatojoties uz kopīgu atslēgu.

Tieši vienreizēja semantika

Nodrošināt, ka katrs ieraksts tiek apstrādāts tieši vienu reizi, ir būtiski daudzām straumēšanas apstrādes lietojumprogrammām. Kafka Streams nodrošina tieši vienreizēju semantiku, izmantojot Kafka transakciju iespējas. Tas garantē, ka pat kļūmju gadījumā dati netiek zaudēti vai dublēti.

Apache Kafka Streams lietošanas gadījumi

Kafka Streams ir piemērots plašam lietošanas gadījumu klāstam dažādās nozarēs:

Reāllaika uzraudzība un brīdināšana

Pārraugiet sistēmas metriku, lietojumprogrammu žurnālus un lietotāju aktivitāti reāllaikā, lai atklātu anomālijas un iedarbinātu brīdinājumus. Piemēram, finanšu iestāde var uzraudzīt darījumu datus, lai atklātu krāpnieciskas darbības un nekavējoties bloķētu aizdomīgus darījumus.

Krāpšanas atklāšana

Analizējiet darījumu datus reāllaikā, lai identificētu krāpnieciskus modeļus un novērstu finansiālus zaudējumus. Apvienojot Kafka Streams ar mašīnmācīšanās modeļiem, jūs varat izveidot sarežģītas krāpšanas atklāšanas sistēmas.

Personalizācijas un ieteikumu dzinēji

Veidojiet reāllaika ieteikumu dzinējus, kas personalizē lietotāju pieredzi, pamatojoties uz viņu pārlūkošanas vēsturi, pirkumu vēsturi un citiem uzvedības datiem. E-komercijas platformas var to izmantot, lai ieteiktu klientiem atbilstošus produktus vai pakalpojumus.

Lietu interneta (IoT) datu apstrāde

Apstrādājiet datu straumes no IoT ierīcēm reāllaikā, lai uzraudzītu iekārtu veiktspēju, optimizētu enerģijas patēriņu un prognozētu apkopes nepieciešamību. Piemēram, ražotne var izmantot Kafka Streams, lai analizētu sensoru datus no mašīnām, atklātu iespējamās kļūmes un plānotu profilaktisko apkopi.

Žurnālfailu apkopošana un analīze

Apkopojiet un analizējiet žurnālfailu datus no dažādiem avotiem reāllaikā, lai identificētu veiktspējas problēmas, drošības draudus un citas darbības problēmas. Tas var palīdzēt uzlabot sistēmas stabilitāti un drošību.

Klikšķu plūsmas analīze

Analizējiet lietotāju klikšķu plūsmas datus, lai izprastu lietotāju uzvedību, optimizētu vietnes veiktspēju un personalizētu mārketinga kampaņas. Tiešsaistes mazumtirgotāji var to izmantot, lai izsekotu lietotāju navigāciju un identificētu uzlabojumu jomas savā vietnē.

Piemēra scenārijs: Reāllaika pasūtījumu apstrāde

Apsveriet e-komercijas platformu, kurai nepieciešams apstrādāt pasūtījumus reāllaikā. Izmantojot Kafka Streams, jūs varat izveidot straumēšanas apstrādes lietojumprogrammu, kas:

Patērē pasūtījumu notikumus no Kafka tēmas.
Bagātina pasūtījuma datus ar klientu informāciju no datu bāzes.
Aprēķina pasūtījuma kopsummu un piemēro atlaides.
Atjaunina krājumu līmeņus.
Sūta pasūtījuma apstiprinājuma e-pastus klientiem.
Publicē pasūtījumu notikumus citās Kafka tēmās tālākai apstrādei (piemēram, nosūtīšanai, rēķinu izrakstīšanai).

Šī lietojumprogramma var apstrādāt tūkstošiem pasūtījumu sekundē, nodrošinot, ka pasūtījumi tiek apstrādāti ātri un efektīvi.

Darba sākšana ar Apache Kafka Streams

Šeit ir soli pa solim ceļvedis, kā sākt darbu ar Kafka Streams:

1. Iestatiet Kafka klasteri

Lai izmantotu Kafka Streams, jums ir nepieciešams darbojošs Kafka klasteris. Jūs varat vai nu iestatīt vietējo Kafka klasteri, izmantojot tādus rīkus kā Docker, vai izmantot pārvaldītu Kafka pakalpojumu, piemēram, Confluent Cloud vai Amazon MSK.

2. Pievienojiet Kafka Streams atkarību savam projektam

Pievienojiet Kafka Streams atkarību sava projekta būvēšanas failam (piemēram, `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. Šeit ir vienkāršs piemērs, 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();
 }
}

Šis piemērs nolasa teksta rindas no `input-topic`, sadala katru rindu vārdos, pārveido vārdus uz mazajiem burtiem un ieraksta vārdus `output-topic`.

4. Konfigurējiet savu lietojumprogrammu

Konfigurējiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu, izmantojot `StreamsConfig` klasi. Jums ir jānorāda vismaz šādi rekvizīti:

`application.id`: Unikāls jūsu lietojumprogrammas identifikators.
`bootstrap.servers`: Kafka brokeru saraksts, ar kuriem izveidot savienojumu.
`default.key.serde`: Noklusējuma serializētājs/deserializētājs atslēgām.
`default.value.serde`: Noklusējuma serializētājs/deserializētājs vērtībām.

5. Palaidiet savu lietojumprogrammu

Palaidiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu kā atsevišķu Java lietojumprogrammu. Pirms lietojumprogrammas palaišanas pārliecinieties, ka Kafka darbojas un tēmas ir izveidotas.

Apache Kafka Streams labākā prakse

Šeit ir dažas labākās prakses, lai veidotu stabilas un mērogojamas Kafka Streams lietojumprogrammas:

Izvēlieties pareizo API

Izlemiet, vai izmantot augsta līmeņa DSL vai zema līmeņa Processor API, pamatojoties uz jūsu lietojumprogrammas prasībām. DSL ir vieglāk izmantot vienkāršām transformācijām, savukārt Processor API nodrošina lielāku kontroli un elastību sarežģītiem scenārijiem.

Optimizējiet stāvokļa krātuves konfigurāciju

Pienācīgi konfigurējiet stāvokļa krātuves, lai optimizētu veiktspēju. Apsveriet tādus faktorus kā atmiņas piešķiršana, kešatmiņa un pastāvība. Ļoti lielām stāvokļa krātuvēm apsveriet RocksDB izmantošanu kā pamatā esošo glabāšanas dzinēju.

Apstrādājiet kļūdas un izņēmumus

Ieviesiet pienācīgus kļūdu apstrādes un izņēmumu apstrādes mehānismus, lai nodrošinātu, ka jūsu lietojumprogramma var graciozi atgūties no kļūmēm. Izmantojiet Kafka Streams iebūvētās kļūmju tolerances funkcijas, lai samazinātu datu zudumu.

Uzraugiet savu lietojumprogrammu

Uzraugiet savu Kafka Streams lietojumprogrammu, izmantojot Kafka iebūvētās metrikas vai ārējos uzraudzības rīkus. Sekojiet līdzi galvenajām metrikām, piemēram, apstrādes latentumam, caurlaidībai un kļūdu biežumam. Apsveriet tādu rīku kā Prometheus un Grafana izmantošanu uzraudzībai.

Pielāgojiet Kafka konfigurāciju

Pielāgojiet Kafka konfigurācijas parametrus, lai optimizētu veiktspēju, pamatojoties uz jūsu lietojumprogrammas slodzi. Pievērsiet uzmanību tādiem iestatījumiem kā `num.partitions`, `replication.factor` un `compression.type`.

Apsveriet datu serializāciju

Izvēlieties efektīvu datu serializācijas formātu, piemēram, Avro vai Protobuf, lai samazinātu datu apjomu un uzlabotu veiktspēju. Pārliecinieties, ka jūsu serializētāji un deserializētāji ir saderīgi starp dažādām jūsu lietojumprogrammas versijām.

Padziļinātas tēmas

Interaktīvie vaicājumi

Kafka Streams nodrošina interaktīvus vaicājumus, kas ļauj jums reāllaikā vaicāt jūsu lietojumprogrammas stāvokli. Tas ir noderīgi, veidojot informācijas paneļus un sniedzot ieskatu lietotājiem.

Tieši vienreizēja pret vismaz vienreizēju semantiku

Lai gan Kafka Streams atbalsta tieši vienreizēju semantiku, ir svarīgi saprast kompromisus starp tieši vienreizēju un vismaz vienreizēju semantiku. Tieši vienreizēja semantika var radīt zināmu veiktspējas pieskaitāmo izmaksu, tāpēc jums ir jāizvēlas pareizais konsekvences līmenis, pamatojoties uz jūsu lietojumprogrammas prasībām.

Integrācija ar citām sistēmām

Kafka Streams var viegli integrēt ar citām sistēmām, piemēram, datu bāzēm, ziņojumu rindām un mašīnmācīšanās platformām. Tas ļauj jums veidot sarežģītus datu cauruļvadus, kas aptver vairākas sistēmas.

Noslēgums

Apache Kafka Streams ir jaudīgs un daudzpusīgs ietvars reāllaika straumēšanas apstrādes lietojumprogrammu izveidei. Tā vienkāršība, mērogojamība un kļūmju tolerance padara to par lielisku izvēli plašam lietošanas gadījumu klāstam. Izprotot šajā rokasgrāmatā izklāstītos pamatjēdzienus, arhitektūru un labāko praksi, jūs varat izmantot Kafka Streams, lai veidotu stabilas un mērogojamas lietojumprogrammas, kas atbilst mūsdienu straujās digitālās pasaules prasībām.

Iedziļinoties straumēšanas apstrādē ar Kafka Streams, jūs atklāsiet tās milzīgo potenciālu neapstrādātu datu pārveidošanai rīcībā izmantojamos ieskatos reāllaikā. Pieņemiet straumēšanas spēku un atklājiet jaunas iespējas savam biznesam.