1. Apache Kafka là gì?
Apache Kafka là một nền tảng phát trực tuyến sự kiện phân tán, mã nguồn mở, ban đầu được phát triển bởi LinkedIn và hiện thuộc quản lý của Apache Software Foundation. Kafka được thiết kế để xử lý các luồng dữ liệu theo thời gian thực với khả năng mở rộng cao, hiệu suất cao và độ tin cậy vượt trội.
Kafka thường được sử dụng để xây dựng các pipeline dữ liệu có độ trễ thấp, chịu tải cao, nơi dữ liệu có thể được truyền từ nhà sản xuất (producer) đến người tiêu thụ (consumer) một cách liên tục. Kafka có thể được coi là một hệ thống quản lý log phân tán, lưu trữ, xử lý và phân phối các sự kiện hoặc thông báo.
2. Tổng quan về Kafka
2.1 Kiến trúc Kafka
- Topic (Chủ đề): Trong Kafka, dữ liệu được tổ chức theo các chủ đề. Một topic là một danh mục hoặc nguồn cấp dữ liệu mà các nhà sản xuất gửi tin nhắn và Consumer đọc tin nhắn.
- Producer (Nhà sản xuất): Nhà sản xuất là các ứng dụng hoặc hệ thống gửi dữ liệu đến các topic của Kafka.
- Consumer (Người tiêu thụ): Consumer là các ứng dụng hoặc hệ thống nhận dữ liệu từ các topic.
- Broker (Máy chủ Kafka): Các broker là các máy chủ trong cụm Kafka, chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu và phân phối tin nhắn cho Consumer. Một cụm Kafka có thể có nhiều broker.
- Partition (Phân vùng): Mỗi topic có thể được chia thành nhiều phân vùng. Mỗi phân vùng là một log có thứ tự, chỉ đọc. Các tin nhắn trong cùng một phân vùng được lưu theo thứ tự gửi.
- Zookeeper: Zookeeper chịu trách nhiệm quản lý metadata, điều phối các broker và giám sát trạng thái của các thành phần trong cụm Kafka.
2.2 Các khái niệm chính trong Kafka
- Log phân tán: Kafka lưu trữ dữ liệu dưới dạng log phân tán, nơi các tin nhắn được lưu trong thứ tự chúng được sản xuất. Consumer có thể đọc lại tin nhắn từ bất kỳ vị trí nào trong log.
- Replication (Sao chép): Để đảm bảo tính bền vững và sẵn sàng cao, Kafka sử dụng cơ chế sao chép dữ liệu. Mỗi phân vùng có thể có nhiều bản sao, trong đó một bản sẽ là leader và các bản còn lại là follower.
- Offset: Offset là vị trí của mỗi tin nhắn trong phân vùng. Consumer sử dụng offset để theo dõi vị trí của tin nhắn mà họ đã đọc.
- Retention (Giữ lại dữ liệu): Kafka cho phép giữ lại các tin nhắn trong một khoảng thời gian cấu hình hoặc cho đến khi đạt đến dung lượng ổ đĩa nhất định.
2.3 Cách hoạt động của Kafka
- Nhà sản xuất (Producer): Nhà sản xuất gửi các bản ghi (record) hoặc tin nhắn đến một topic trong Kafka. Mỗi tin nhắn bao gồm một key (khóa), giá trị (value), và timestamp (dấu thời gian).
- Broker: Khi nhận được tin nhắn từ producer, broker sẽ lưu trữ tin nhắn vào phân vùng tương ứng và sao chép nó cho các follower (nếu có sao chép).
- Người tiêu thụ (Consumer): Consumer đăng ký vào các topic và lấy tin nhắn từ các phân vùng dựa trên offset hiện tại của họ. Consumer Group cho phép nhiều Consumer phối hợp để tiêu thụ tin nhắn từ cùng một topic một cách hiệu quả.
2.4 Các tính năng nổi bật của Kafka
- Thông lượng cao, độ trễ thấp: Kafka có khả năng xử lý hàng triệu tin nhắn mỗi giây với độ trễ rất thấp, Kafka là lựa chọn lý tưởng cho các hệ thống cần xử lý dữ liệu thời gian thực.
- Mở rộng dễ dàng: Kafka có thể mở rộng theo chiều ngang bằng cách thêm nhiều broker và phân vùng. Điều này giúp Kafka xử lý được khối lượng dữ liệu lớn mà vẫn duy trì hiệu suất cao.
- Tính bền vững và đáng tin cậy: Kafka ghi dữ liệu vào ổ đĩa và sử dụng cơ chế sao chép dữ liệu giữa các broker, đảm bảo rằng dữ liệu không bị mất ngay cả khi có sự cố xảy ra với một số broker.
- Khả năng xử lý sự kiện theo thời gian thực: Kafka hỗ trợ việc xử lý dữ liệu theo mô hình pub/sub (publish/subscribe), cho phép các ứng dụng phản hồi theo thời gian thực khi các sự kiện mới xuất hiện.
2.5 Ứng dụng của Kafka
- Thu thập log: Kafka thường được sử dụng để thu thập log từ nhiều hệ thống và phân tích chúng theo thời gian thực.
- Xử lý dữ liệu luồng (stream processing): Kafka được sử dụng cùng với các hệ thống như Apache Spark, Apache Flink để xử lý các luồng dữ liệu lớn.
- Xử lý sự kiện (event-driven architecture): Các hệ thống microservices thường sử dụng Kafka để truyền tải các sự kiện giữa các dịch vụ.
- Tích hợp dữ liệu: Kafka được sử dụng để xây dựng các pipeline dữ liệu, tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và phân phối đến các hệ thống tiêu thụ.
