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Kafka在分布式系統(tǒng)中的七大應用場景

Kafka 介紹

Kafka 是一個開源的分布式流式平臺，它可以處理大量的實時數(shù)據(jù)，并提供高吞吐量，低延遲，高可靠性和高可擴展性。Kafka 的核心組件包括生產(chǎn)者（Producer），消費者（Consumer），主題（Topic），分區(qū)（Partition），副本（Replica），日志（Log），偏移量（Offset）和代理（Broker）。Kafka 的主要特點有：

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  • 數(shù)據(jù)磁盤持久化：Kafka 將消息直接寫入到磁盤，而不依賴于內(nèi)存緩存，從而提高了數(shù)據(jù)的持久性和容錯性。
  • 零拷貝：Kafka 利用操作系統(tǒng)的零拷貝特性，減少了數(shù)據(jù)在內(nèi)核空間和用戶空間之間的復制，降低了 CPU 和內(nèi)存的開銷。
  • 數(shù)據(jù)批量發(fā)送：Kafka 支持生產(chǎn)者和消費者批量發(fā)送和接收數(shù)據(jù)，減少了網(wǎng)絡請求的次數(shù)和開銷。
  • 數(shù)據(jù)壓縮：Kafka 支持多種壓縮算法，如 gzip，snappy，lz4 等，可以有效地減少數(shù)據(jù)的大小和傳輸時間。
  • 主題劃分為多個分區(qū)：Kafka 將一個主題劃分為多個分區(qū)，每個分區(qū)是一個有序的消息隊列，分區(qū)之間可以并行地讀寫數(shù)據(jù)，提高了系統(tǒng)的并發(fā)能力。
  • 分區(qū)副本機制：Kafka 為每個分區(qū)設置多個副本，分布在不同的代理節(jié)點上，保證了數(shù)據(jù)的冗余和一致性。其中一個副本被選為領(lǐng)導者（Leader），負責處理該分區(qū)的讀寫請求，其他副本為追隨者（Follower），負責從領(lǐng)導者同步數(shù)據(jù)，并在領(lǐng)導者失效時進行故障轉(zhuǎn)移。

Kafka 最初是為分布式系統(tǒng)中海量日志處理而設計的。它可以通過持久化功能將消息保存到磁盤直到過期，并讓消費者按照自己的節(jié)奏提取消息。與它的前輩不同（RabbitMQ、ActiveMQ），Kafka 不僅僅是一個消息隊列，它還是一個開源的分布式流處理平臺。

Kafka 的應用場景

Kafka 作為一款熱門的消息隊列中間件，具備高效可靠的消息異步傳遞機制，主要用于不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)交流和傳遞。下面給大家介紹一下 Kafka 在分布式系統(tǒng)中的 7 個常用應用場景。

  • 日志處理與分析
  • 推薦數(shù)據(jù)流
  • 系統(tǒng)監(jiān)控與報警
  • CDC（數(shù)據(jù)變更捕獲）
  • 系統(tǒng)遷移
  • 事件溯源
  • 消息隊列

1. 日志處理與分析

日志收集是 Kafka 最初的設計目標之一，也是最常見的應用場景之一?？梢杂?Kafka 收集各種服務的日志，如 web 服務器、服務器日志、數(shù)據(jù)庫服務器等，通過 Kafka 以統(tǒng)一接口服務的方式開放給各種消費者，例如 Flink、Hadoop、Hbase、ElasticSearch 等。這樣可以實現(xiàn)分布式系統(tǒng)中海量日志數(shù)據(jù)的處理與分析。

下圖是一張典型的 ELK（Elastic-Logstash-Kibana）分布式日志采集架構(gòu)。

  • 購物車服務將日志數(shù)據(jù)寫在 log 文件中。
  • Logstash 讀取日志文件發(fā)送到 Kafka 的日志主題中。
  • ElasticSearch 訂閱日志主題，建立日志索引，保存日志數(shù)據(jù)。
  • 開發(fā)者通過 Kibana 連接到 ElasticSeach 即可查詢其日志索引內(nèi)容。

2. 推薦數(shù)據(jù)流

流式處理是 Kafka 在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的重要應用場景之一?？梢杂?Kafka 作為流式處理平臺的數(shù)據(jù)源或數(shù)據(jù)輸出，與 Spark Streaming、Storm、Flink 等框架進行集成，實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)的處理和分析，如過濾、轉(zhuǎn)換、聚合、窗口、連接等。

淘寶、京東這樣的線上商城網(wǎng)站會通過用戶過去的一些行為（點擊、瀏覽、購買等）來和相似的用戶計算用戶相似度，以此來給用戶推薦可能感興趣的商品。

下圖展示了常見推薦系統(tǒng)的工作流程。

  1. 將用戶的點擊流數(shù)據(jù)發(fā)送到 Kafka 中。
  2. Flink 讀取 Kafka 中的流數(shù)據(jù)實時寫入數(shù)據(jù)湖中其進行聚合處理。
  3. 機器學習使用來自數(shù)據(jù)湖的聚合數(shù)據(jù)進行訓練，算法工程師也會對推薦模型進行調(diào)整。

這樣推薦系統(tǒng)就能夠持續(xù)改進對每個用戶的推薦相關(guān)性。

3. 系統(tǒng)監(jiān)控與報警

Kafka 常用于傳輸監(jiān)控指標數(shù)據(jù)。例如，大一點的分布式系統(tǒng)中有數(shù)百臺服務器的 CPU 利用率、內(nèi)存使用情況、磁盤使用率、流量使用等指標可以發(fā)布到 Kafka。然后，監(jiān)控應用程序可以使用這些指標來進行實時可視化、警報和異常檢測。

下圖展示了常見監(jiān)控報警系統(tǒng)的工作流程。

  • 采集器（agent）讀取購物車指標發(fā)送到 Kafka 中。
  • Flink 讀取 Kafka 中的指標數(shù)據(jù)進行聚合處理。
  • 實時監(jiān)控系統(tǒng)和報警系統(tǒng)讀取聚合數(shù)據(jù)作展示以及報警處理。

4. CDC（數(shù)據(jù)變更捕獲）

CDC（數(shù)據(jù)變更捕獲）用來將數(shù)據(jù)庫中的發(fā)生的更改以流的形式傳輸?shù)狡渌到y(tǒng)以進行復制或者緩存以及索引更新等。

Kafka 中有一個連接器組件可以支持 CDC 功能，它需要和具體的數(shù)據(jù)源結(jié)合起來使用。數(shù)據(jù)源可以分成兩種：源數(shù)據(jù)源（ data source ，也叫作“源系統(tǒng)”）和目標數(shù)據(jù)源（ Data Sink ，也叫作“目標系統(tǒng)”）。Kafka 連接器和源系統(tǒng)一起使用時，它會將源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)導人到 Kafka 集群。Kafka 連接器和目標系統(tǒng)一起使用時，它會將 Kafka 集群的數(shù)據(jù)導人到目標系統(tǒng)。

下圖展示了常見 CDC 系統(tǒng)的工作流程。

  • 源數(shù)據(jù)源將事務日志發(fā)送到 Kafka。
  • Kafka 的連接器將事務日志寫入目標數(shù)據(jù)源。
  • 目標數(shù)據(jù)源包含 ElasticSearch、Redis、備份數(shù)據(jù)源等。

5. 系統(tǒng)遷移

Kafka 可以用來作為老系統(tǒng)升級到新系統(tǒng)過程中的消息傳遞中間件（Kafka），以此來降低遷移風險。

例如，在一個老系統(tǒng)中，有購物車 V1、訂單 V1、支付 V1 三個服務，現(xiàn)在我們需要將訂單 V1 服務升級到訂單 V2 服務。

下圖展示了老系統(tǒng)遷移到新系統(tǒng)的工作流程。

  1. 先將老的訂單 V1 服務進行改造接入 Kafka，并將輸出結(jié)果寫入 ORDER 主題。
  2. 新的訂單 V2 服務接入 Kafka 并將輸出結(jié)果寫入 ORDERNEW 主題。
  3. 對賬服務訂閱 ORDER 和 ORDERNEW 兩個主題并進行比較。如果它們的輸出結(jié)構(gòu)相同，則新服務通過測試。

6. 事件溯源

事件溯源是 Kafka 在微服務架構(gòu)中的重要應用場景之一。可以用 Kafka 記錄微服務間的事件，如訂單創(chuàng)建、支付完成、發(fā)貨通知等。這些事件可以被其他微服務訂閱和消費，實現(xiàn)業(yè)務邏輯的協(xié)調(diào)和同步。

簡單來說事件溯源就是將這些事件通過持久化存儲在 Kafka 內(nèi)部。如果發(fā)生任何故障、回滾或需要重放消息，我們都可以隨時重新應用 Kafka 中的事件。

7. 消息隊列

Kafka 最常見的應用場景就是作為消息隊列。Kafka 提供了一個可靠且可擴展的消息隊列，可以處理大量數(shù)據(jù)。

Kafka 可以實現(xiàn)不同系統(tǒng)間的解耦和異步通信，如訂單系統(tǒng)、支付系統(tǒng)、庫存系統(tǒng)等。在這個基礎上 Kafka 還可以緩存消息，提高系統(tǒng)的可靠性和可用性，并且可以支持多種消費模式，如點對點或發(fā)布訂閱。

參考資料

  • https://levelup.gitconnected.com/top-8-kafka-use-cases-distributed-systems-d47fc733c7c1
  • https://blog.bytebytego.com/p/ep76-netflixs-tech-stack
  • https://www.confluent.io/learn/apache-kafka-benefits-and-use-cases/

網(wǎng)站名稱：Kafka在分布式系統(tǒng)中的七大應用場景
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