Akış İşlemenin Gücü: Apache Kafka Streams'e Derinlemesine Bir Bakış

Günümüzün hızlı dijital dünyasında, işletmelerin olaylara anında tepki vermesi gerekiyor. Geleneksel toplu işleme (batch processing) yöntemleri, modern uygulamalar tarafından üretilen sürekli veri akışını yönetmek için artık yeterli değil. İşte bu noktada akış işleme devreye giriyor. Akış işleme, verileri gerçek zamanlı olarak analiz etmenize ve dönüştürmenize olanak tanıyarak anında kararlar almanızı ve zamanında eyleme geçmenizi sağlar.

Mevcut çeşitli akış işleme çerçeveleri arasında, Apache Kafka Streams, doğrudan Apache Kafka üzerine inşa edilmiş güçlü ve hafif bir kütüphane olarak öne çıkıyor. Bu kılavuz, Kafka Streams'in temel kavramlarını, mimarisini, kullanım alanlarını ve en iyi uygulamalarını kapsayan kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır.

Apache Kafka Streams Nedir?

Apache Kafka Streams, girdi ve/veya çıktı verilerinin Apache Kafka kümelerinde saklandığı gerçek zamanlı uygulamalar ve mikroservisler oluşturmak için kullanılan bir istemci kütüphanesidir. Yüksek seviyeli bir DSL (Alan Adına Özgü Dil) ve düşük seviyeli bir İşlemci API'si (Processor API) sunarak akış işleme uygulamalarının geliştirilmesini basitleştirir. Temel özellikleri şunlardır:

• Kafka Üzerine Kurulu: Kafka'nın ölçeklenebilirliğinden, hata toleransından ve dayanıklılığından yararlanır.
• Hafif: Mevcut uygulamalara entegre edilmesi kolay, basit bir kütüphanedir.
• Ölçeklenebilir: Yatay ölçeklenebilirlik ile büyük hacimli verileri işleyebilir.
• Hata Toleranslı: Hata tolerans mekanizmaları ile yüksek erişilebilirlik için tasarlanmıştır.
• Tam Olarak Bir Kez Anlambilimi (Exactly-Once Semantics): Hatalarla karşılaşıldığında bile her kaydın tam olarak bir kez işlenmesini garanti eder.
• Durum Tabanlı İşleme (Stateful Processing): Toplamalar (aggregations), pencerelendirme (windowing) ve birleştirmeler (joins) gibi durum tabanlı işlemleri destekler.
• Esnek API'ler: Farklı kontrol seviyeleri için hem yüksek seviyeli DSL hem de düşük seviyeli İşlemci API'si sunar.

Kafka Streams Mimarisi

Sağlam ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmak için Kafka Streams'in mimarisini anlamak çok önemlidir. İşte temel bileşenlerin bir dökümü:

Kafka Kümesi

Kafka Streams, verileri depolamak ve yönetmek için bir Kafka kümesine güvenir. Kafka, akış işleme uygulamanız için merkezi sinir sistemi görevi görerek dayanıklı depolama, hata toleransı ve ölçeklenebilirlik sağlar.

Kafka Streams Uygulaması

Kafka Streams uygulaması, veri akışlarını işleyen temel mantıktır. Veri akışını ve uygulanacak dönüşümleri tanımlayan bir topolojiden oluşur. Uygulama genellikle bir JAR dosyası olarak paketlenir ve bir veya daha fazla işleme düğümüne dağıtılır.

Topoloji

Bir topoloji, bir Kafka Streams uygulaması içindeki veri akışını temsil eden yönlü bir döngüsüz grafiktir (DAG). Bir Kafka konusundan (topic) veri okumak, verileri dönüştürmek veya başka bir Kafka konusuna veri yazmak gibi işleme adımlarını temsil eden düğümlerden oluşur. Topoloji, DSL veya İşlemci API'si kullanılarak tanımlanır.

İşlemciler (Processors)

İşlemciler, bir Kafka Streams topolojisinin yapı taşlarıdır. Gerçek veri işleme operasyonlarını gerçekleştirirler. İki tür işlemci vardır:

• Kaynak İşlemciler (Source Processors): Kafka konularından veri okur.
• Hedef İşlemciler (Sink Processors): Kafka konularına veri yazar.
• İşlemci Düğümleri (Processor Nodes): Tanımlanmış mantığa göre verileri dönüştürür.

Durum Depoları (State Stores)

Durum depoları, akış işleme sırasında ara sonuçları veya toplanmış verileri saklamak için kullanılır. Genellikle Kafka Streams uygulaması içinde gömülü anahtar-değer depoları olarak uygulanırlar. Durum depoları, toplamalar ve pencerelendirme gibi durum tabanlı işlemler için kritik öneme sahiptir.

İş Parçacıkları (Threads) ve Görevler (Tasks)

Bir Kafka Streams uygulaması bir veya daha fazla iş parçacığında çalışır. Her iş parçacığı, topolojinin bir bölümünü yürütmekten sorumludur. Her iş parçacığı ayrıca, girdi Kafka konularının belirli bölümlerine (partition) atanan görevlere bölünür. Bu paralellik, Kafka Streams'in yatay olarak ölçeklenmesine olanak tanır.

Kafka Streams'teki Temel Kavramlar

Kafka Streams'i etkili bir şekilde kullanmak için bazı temel kavramları anlamanız gerekir:

Akışlar (Streams) ve Tablolar (Tables)

Kafka Streams, akışlar ve tablolar arasında ayrım yapar:

• Akış (Stream): Sınırsız, değişmez bir veri kayıtları dizisini temsil eder. Her kayıt, belirli bir zamanda meydana gelen bir olayı temsil eder.
• Tablo (Table): Bir akışın somutlaştırılmış bir görünümünü temsil eder. Anahtarın benzersiz bir tanımlayıcıyı ve değerin o anahtarla ilişkili varlığın mevcut durumunu temsil ettiği bir anahtar-değer çiftleri koleksiyonudur.

Bir akışı, `KTable` gibi işlemleri kullanarak veya verileri toplayarak bir tabloya dönüştürebilirsiniz.

Zaman Pencereleri (Time Windows)

Zaman pencereleri, veri kayıtlarını zamana göre gruplamak için kullanılır. Belirli bir zaman dilimi üzerinde toplama ve diğer durum tabanlı işlemleri gerçekleştirmek için gereklidirler. Kafka Streams, aşağıdakiler de dahil olmak üzere farklı zaman penceresi türlerini destekler:

• Yuvarlanan Pencereler (Tumbling Windows): Sabit boyutlu, çakışmayan pencereler.
• Atlayan Pencereler (Hopping Windows): Sabit boyutlu, çakışan pencereler.
• Kayan Pencereler (Sliding Windows): Tanımlanmış bir aralığa göre zaman içinde kayan pencereler.
• Oturum Pencereleri (Session Windows): Bir kullanıcının veya varlığın etkinliğine göre tanımlanan dinamik pencereler.

Birleştirmeler (Joins)

Kafka Streams, farklı akışlardan veya tablolardan gelen verileri birleştirmek için çeşitli birleştirme türlerini destekler:

• Akış-Akış Birleştirme (Stream-Stream Join): İki akışı ortak bir anahtar ve tanımlanmış bir pencereye göre birleştirir.
• Akış-Tablo Birleştirme (Stream-Table Join): Bir akışı ortak bir anahtara göre bir tabloyla birleştirir.
• Tablo-Tablo Birleştirme (Table-Table Join): İki tabloyu ortak bir anahtara göre birleştirir.

Tam Olarak Bir Kez Anlambilimi (Exactly-Once Semantics)

Her kaydın tam olarak bir kez işlenmesini sağlamak, birçok akış işleme uygulaması için çok önemlidir. Kafka Streams, Kafka'nın işlem (transactional) yeteneklerinden yararlanarak tam olarak bir kez anlambilimini sağlar. Bu, arıza durumunda bile hiçbir verinin kaybolmamasını veya kopyalanmamasını garanti eder.

Apache Kafka Streams için Kullanım Alanları

Kafka Streams, çeşitli sektörlerde geniş bir kullanım alanı yelpazesi için uygundur:

Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarı

Anormallikleri tespit etmek ve uyarıları tetiklemek için sistem metriklerini, uygulama günlüklerini ve kullanıcı etkinliğini gerçek zamanlı olarak izleyin. Örneğin, bir finans kurumu, sahtekarlık faaliyetleri için işlem verilerini izleyebilir ve şüpheli işlemleri derhal engelleyebilir.

Sahtekarlık Tespiti

Sahtekarlık kalıplarını belirlemek ve finansal kayıpları önlemek için işlem verilerini gerçek zamanlı olarak analiz edin. Kafka Streams'i makine öğrenmesi modelleriyle birleştirerek gelişmiş sahtekarlık tespit sistemleri oluşturabilirsiniz.

Kişiselleştirme ve Tavsiye Motorları

Göz atma geçmişi, satın alma geçmişi ve diğer davranışsal verilere dayanarak kullanıcı deneyimlerini kişiselleştiren gerçek zamanlı tavsiye motorları oluşturun. E-ticaret platformları bunu müşterilere ilgili ürün veya hizmetleri önermek için kullanabilir.

Nesnelerin İnterneti (IoT) Veri İşleme

Ekipman performansını izlemek, enerji tüketimini optimize etmek ve bakım ihtiyaçlarını tahmin etmek için IoT cihazlarından gelen veri akışlarını gerçek zamanlı olarak işleyin. Örneğin, bir üretim tesisi, makinelerden gelen sensör verilerini analiz ederek potansiyel arızaları tespit etmek ve önleyici bakım planlamak için Kafka Streams'i kullanabilir.

Log Toplama ve Analizi

Performans darboğazlarını, güvenlik tehditlerini ve diğer operasyonel sorunları belirlemek için çeşitli kaynaklardan gelen log verilerini gerçek zamanlı olarak toplayın ve analiz edin. Bu, sistem kararlılığını ve güvenliğini artırmaya yardımcı olabilir.

Tıklama Akışı Analizi (Clickstream Analysis)

Kullanıcı davranışını anlamak, web sitesi performansını optimize etmek ve pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek için kullanıcı tıklama akışı verilerini analiz edin. Çevrimiçi perakendeciler bunu kullanıcı gezinmesini izlemek ve web sitelerindeki iyileştirme alanlarını belirlemek için kullanabilir.

Örnek Senaryo: Gerçek Zamanlı Sipariş İşleme

Siparişleri gerçek zamanlı olarak işlemesi gereken bir e-ticaret platformu düşünün. Kafka Streams kullanarak aşağıdaki işlemleri yapan bir akış işleme uygulaması oluşturabilirsiniz:

1. Bir Kafka konusundan sipariş olaylarını tüketir.
2. Sipariş verilerini bir veritabanından alınan müşteri bilgileriyle zenginleştirir.
3. Sipariş toplamını hesaplar ve indirimleri uygular.
4. Envanter seviyelerini günceller.
5. Müşterilere sipariş onay e-postaları gönderir.
6. Daha ileri işlemler için (örneğin, kargo, faturalandırma) sipariş olaylarını diğer Kafka konularına yayınlar.

Bu uygulama saniyede binlerce siparişi işleyebilir, bu da siparişlerin hızlı ve verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.

Apache Kafka Streams'e Başlarken

İşte Kafka Streams'e başlamak için adım adım bir kılavuz:

1. Bir Kafka Kümesi Kurun

Kafka Streams'i kullanmak için çalışan bir Kafka kümesine ihtiyacınız var. Docker gibi araçları kullanarak yerel bir Kafka kümesi kurabilir veya Confluent Cloud veya Amazon MSK gibi yönetilen bir Kafka hizmeti kullanabilirsiniz.

2. Kafka Streams Bağımlılığını Projenize Ekleyin

Kafka Streams bağımlılığını projenizin derleme dosyasına ekleyin (örneğin, Maven için `pom.xml` veya Gradle için `build.gradle`).

Maven:

            <dependency>
 <groupId>org.apache.kafka</groupId>
 <artifactId>kafka-streams</artifactId>
 <version>[KAFKA_VERSIONUNUZ]</version>
</dependency>
            

              
                Copy
              
            
          

Gradle:

            dependencies {
 implementation "org.apache.kafka:kafka-streams:[KAFKA_VERSIONUNUZ]"
}
            

              
                Copy
              
            
          

3. Kafka Streams Uygulamanızı Yazın

Kafka Streams uygulamanızı DSL veya İşlemci API'sini kullanarak yazın. İşte DSL kullanan basit bir örnek:

            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
              
            
          

Bu örnek, `input-topic` konusundan metin satırlarını okur, her satırı kelimelere ayırır, kelimeleri küçük harfe çevirir ve kelimeleri `output-topic` konusuna yazar.

4. Uygulamanızı Yapılandırın

Kafka Streams uygulamanızı `StreamsConfig` sınıfını kullanarak yapılandırın. En azından aşağıdaki özellikleri belirtmeniz gerekir:

• `application.id`: Uygulamanız için benzersiz bir tanımlayıcı.
• `bootstrap.servers`: Bağlanılacak Kafka broker'larının listesi.
• `default.key.serde`: Anahtarlar için varsayılan serileştirici/deserileştirici.
• `default.value.serde`: Değerler için varsayılan serileştirici/deserileştirici.

5. Uygulamanızı Çalıştırın

Kafka Streams uygulamanızı bağımsız bir Java uygulaması olarak çalıştırın. Uygulamayı çalıştırmadan önce Kafka'nın çalıştığından ve konuların oluşturulduğundan emin olun.

Apache Kafka Streams için En İyi Uygulamalar

İşte sağlam ve ölçeklenebilir Kafka Streams uygulamaları oluşturmak için bazı en iyi uygulamalar:

Doğru API'yi Seçin

Uygulamanızın gereksinimlerine göre yüksek seviyeli DSL'yi mi yoksa düşük seviyeli İşlemci API'sini mi kullanacağınıza karar verin. DSL, basit dönüşümler için daha kolay kullanılırken, İşlemci API'si karmaşık senaryolar için daha fazla kontrol ve esneklik sağlar.

Durum Deposu Yapılandırmasını Optimize Edin

Performansı optimize etmek için durum depolarını uygun şekilde yapılandırın. Bellek ayırma, önbelleğe alma ve kalıcılık gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Çok büyük durum depoları için, temel depolama motoru olarak RocksDB kullanmayı düşünün.

Hataları ve İstisnaları Yönetin

Uygulamanızın arızalardan sorunsuzca kurtulabilmesini sağlamak için uygun hata yönetimi ve istisna yönetimi mekanizmaları uygulayın. Veri kaybını en aza indirmek için Kafka Streams'in yerleşik hata toleransı özelliklerini kullanın.

Uygulamanızı İzleyin

Kafka Streams uygulamanızı Kafka'nın yerleşik metriklerini veya harici izleme araçlarını kullanarak izleyin. İşlem gecikmesi, verim ve hata oranları gibi temel metrikleri takip edin. İzleme için Prometheus ve Grafana gibi araçları kullanmayı düşünün.

Kafka Yapılandırmasını Ayarlayın

Uygulamanızın iş yüküne göre performansı optimize etmek için Kafka'nın yapılandırma parametrelerini ayarlayın. `num.partitions`, `replication.factor` ve `compression.type` gibi ayarlara dikkat edin.

Veri Serileştirmeyi Dikkate Alın

Veri boyutunu en aza indirmek ve performansı artırmak için Avro veya Protobuf gibi verimli bir veri serileştirme formatı seçin. Serileştiricilerinizin ve deserileştiricilerinizin uygulamanızın farklı sürümleri arasında uyumlu olduğundan emin olun.

İleri Düzey Konular

Etkileşimli Sorgular (Interactive Queries)

Kafka Streams, uygulamanızın durumunu gerçek zamanlı olarak sorgulamanıza olanak tanıyan etkileşimli sorgular sunar. Bu, gösterge tabloları oluşturmak ve kullanıcılara içgörüler sağlamak için kullanışlıdır.

Tam Olarak Bir Kez ve En Az Bir Kez Anlambilimi (Exactly-Once vs. At-Least-Once Semantics)

Kafka Streams tam olarak bir kez anlambilimini desteklese de, tam olarak bir kez ve en az bir kez anlambilimi arasındaki ödünleşimleri anlamak önemlidir. Tam olarak bir kez anlambilimi bir miktar performans ek yükü getirebilir, bu nedenle uygulamanızın gereksinimlerine göre doğru tutarlılık seviyesini seçmeniz gerekir.

Diğer Sistemlerle Entegrasyon

Kafka Streams, veritabanları, mesaj kuyrukları ve makine öğrenmesi platformları gibi diğer sistemlerle kolayca entegre edilebilir. Bu, birden çok sistemi kapsayan karmaşık veri boru hatları oluşturmanıza olanak tanır.

Sonuç

Apache Kafka Streams, gerçek zamanlı akış işleme uygulamaları oluşturmak için güçlü ve çok yönlü bir çerçevedir. Basitliği, ölçeklenebilirliği ve hata toleransı, onu geniş bir kullanım alanı yelpazesi için mükemmel bir seçim haline getirir. Bu kılavuzda özetlenen temel kavramları, mimariyi ve en iyi uygulamaları anlayarak, günümüzün hızlı dijital dünyasının taleplerini karşılayan sağlam ve ölçeklenebilir uygulamalar oluşturmak için Kafka Streams'ten yararlanabilirsiniz.

Kafka Streams ile akış işlemeye daha derinlemesine daldıkça, ham verileri gerçek zamanlı olarak eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme konusundaki muazzam potansiyelini keşfedeceksiniz. Akışın gücünü benimseyin ve işletmeniz için yeni olasılıkların kilidini açın.

Daha Fazla Bilgi

• Apache Kafka Streams Dokümantasyonu
• Confluent Kafka Streams Eğitimleri
• Confluent Geliştirici Kursları