Kafka за начинаещи

1. Въведение в Apache Kafka

Apache Kafka е разпределена streaming платформа, която позволява изграждането на real-time streaming приложения и data pipelines. Тя е проектирана за висока производителност, мащабируемост и отказоустойчивост.

Ключови характеристики:

• Висока производителност (милиони съобщения в секунда)
• Хоризонтална мащабируемост
• Отказоустойчивост и репликация
• Real-time обработка
• Поддръжка на множество producers и consumers

2. Основни концепции

• Topic: Категория или feed name за съобщения
• Partition: Физическа част от topic
• Producer: Публикува съобщения в topics
• Consumer: Чете съобщения от topics
• Broker: Kafka сървър
• Cluster: Група от brokers

3. Архитектура

• Zookeeper: Координация на клъстъра
• Brokers: Сървъри за съхранение на данни
• Producers: Изпращат данни
• Consumers: Получават данни
• Topics: Логически групиране на съобщения

4. Partitions и Replicas

• Partition: Подразделение на topic за паралелна обработка
• Replica: Копие на partition за отказоустойчивост
• Leader: Replica, която обслужва read/write заявки
• Follower: Replica, която синхронизира с leader
• ISR (In-Sync Replicas): Реплики в синхрон

5. Producer API

• Partitioning Strategy: Как се избира partition
• Acknowledgment: Ниво на потвърждение
• Batching: Групиране на съобщения
• Compression: Компресиране на данни
• Retry Logic: Повторни опити при грешки

6. Consumer API

• Consumer Groups: Групиране на consumers
• Offset Management: Проследяване на позицията
• Rebalancing: Преразпределяне на partitions
• Commit Strategies: Кога да се commit-ва offset
• Auto Offset Reset: Поведение при първо стартиране

7. Kafka Streams

• Stream Processing: Обработка на данни в реално време
• Stateful Operations: Операции с памет
• Windowing: Времеви прозорци
• Joins: Съединяване на streams
• Aggregations: Агрегиране на данни

8. Мониторинг и управление

• Cluster health и metrics
• Topic и partition статистики
• Consumer lag monitoring
• Broker performance
• JVM metrics

9. Сигурност

• SASL authentication
• SSL/TLS шифроване
• ACL (Access Control Lists)
• Kerberos интеграция
• Audit logging

10. Добри практики

• Правилно планиране на partition броя
• Избор на подходящ replication factor
• Мониторинг на consumer lag
• Правилно управление на retention
• Тестване на failover сценарии

11. Често срещани грешки

• Липса на мониторинг на consumer lag.
• Неправилно конфигурирани ACL.
• Недостатъчно планиране на partition броя.

12. Съвети от експерти

• Използвайте dedicated ZooKeeper cluster.
• Планирайте капацитета според натоварването.
• Интегрирайте с monitoring инструменти като Prometheus.

13. Приложения в реалния свят

• Обработка на събития в real-time analytics платформи.
• Лог агрегация и мониторинг.

14. Ресурси за допълнително четене

• Официална документация
• Confluent Kafka Resources

15. Тенденции и бъдеще

• Интеграция с cloud-native платформи.
• Serverless streaming решения.

Заключение

Apache Kafka е мощен инструмент за streaming данни и event-driven архитектури. С правилното разбиране на неговите концепции и следването на добрите практики, можете да създадете мащабируеми и надеждни streaming решения.