در دنیای نرمافزارهای مدرن، حجم دادهها بهسرعت در حال افزایش است. سیستمها دیگر نمیتوانند تنها با مدلهای متمرکز پاسخگوی این نیاز باشند. در چنین شرایطی، سیستمهای توزیعشده اهمیت پیدا میکنند و یکی از ابزارهای کلیدی برای ساخت چنین سیستمهایی، Apache Kafka است.
Kafka یک پلتفرم متنباز برای انتقال، ذخیرهسازی و پردازش دادهها بهصورت بلادرنگ است که در شرکتهای بزرگی مانند LinkedIn، Netflix، Uber و Airbnb مورد استفاده قرار میگیرد.
چرا Kafka؟
پیش از Kafka، ابزارهایی مانند RabbitMQ و ActiveMQ برای صفبندی پیامها استفاده میشدند، اما Kafka فراتر از یک صف ساده است و با تمرکز بر مقیاسپذیری، تحمل خرابی و ذخیرهسازی پایدار، نیازهای سیستمهای مدرن را پوشش میدهد.
- مقیاسپذیری افقی بالا: مدیریت میلیونها پیام در ثانیه.
- قابلیت تحمل خرابی: باقیماندن دادهها در Replicaها و بازیابی خودکار.
- ذخیرهسازی پایدار: نگهداری دادهها روی دیسک و امکان بازپخش.
میتوان Kafka را «پایگاهدادهای توزیعشده برای رویدادها» نامید.
معماری و اجزای Kafka
Kafka از چند جزء اصلی تشکیل شده است:
Producer
برنامهای که دادهها را به Kafka ارسال میکند؛ مانند سیستم فروش که رویداد سفارش جدید را منتشر میکند.
Broker
خوشهای از سرورها که دادهها را ذخیره و هماهنگ میکنند. هر Broker بخشی از دادهها را نگه میدارد.
Topic
دستهبندی منطقی پیامها؛ مانند orders، payments و notifications.
Partition
تقسیم هر Topic به چند بخش برای پردازش موازی و توزیع بار.
Consumer
برنامهای که پیامها را از Kafka میخواند و پردازش میکند.
Zookeeper / KRaft
لایه هماهنگی بین Brokerها. در نسخههای جدید، KRaft جایگزین Zookeeper شده است.
نقش Kafka در معماری مایکروسرویسها
در معماری مایکروسرویس، سرویسها برای تعامل به تبادل داده نیاز دارند. ارتباط مستقیم سرویسها باعث افزایش وابستگی میشود. Kafka این مشکل را با الگوی رویدادمحور حل میکند.
- هر سرویس رویدادهای خود را در Kafka منتشر میکند.
- سرویسهای دیگر بدون وابستگی مستقیم، همان رویدادها را مصرف میکنند.
نتیجه: استقلال بیشتر سرویسها، کاهش پیچیدگی ارتباطات و امکان مقیاسپذیری بدون توقف.
نمونه سناریو: سیستم فروش آنلاین
در یک فروشگاه اینترنتی، هر خرید باید به چند بخش اطلاع داده شود: انبار، حسابداری و ارسال. بهجای فراخوانی چند API، سیستم فروش یک پیام در Kafka منتشر میکند و سرویسهای دیگر آن را مصرف میکنند.
Topic: order_created
Message: { "orderId": 12345, "userId": 78, "amount": 249000 }کاربردهای واقعی Kafka در صنعت
- پردازش بلادرنگ دادهها
- جریان تراکنشهای مالی
- تحلیل رفتار کاربران و رویدادها
- تجمیع و تحلیل لاگها
- جریان داده در سیستمهای اینترنت اشیا
- پایپلاین داده در اکوسیستمهای Big Data
مزایا و چالشها
مزایا
- سرعت و مقیاسپذیری بالا
- تحمل خرابی و بازیابی خودکار
- ذخیرهسازی پایدار و امکان بازپخش دادهها
- تناسب با معماریهای رویدادمحور
چالشها
- پیچیدگی تنظیم و نگهداری در مقیاس بالا
- نیاز به طراحی دقیق برای مدیریت Partitionها و Consumer Groupها
- لزوم مانیتورینگ برای جلوگیری از فشار بیش از حد
نتیجهگیری
Kafka ابزار قدرتمندی برای ساخت سیستمهای توزیعشده و رویدادمحور است. با استفاده از Kafka میتوان دادهها را از منابع مختلف جمعآوری، ذخیره و بهصورت بلادرنگ پردازش کرد و ستون فقرات جریان داده در سامانههای بزرگ را ایجاد نمود.
ادامه مسیر یادگیری
در مقالهی بعدی، بهصورت عملی Kafka را با Docker نصب کرده و اولین Producer و Consumer را میسازیم و جریان داده واقعی را بین سرویسها اجرا میکنیم.