Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída que permite a troca de mensagens em tempo real entre aplicativos e sistemas. Ele foi originalmente desenvolvido pelo LinkedIn e, posteriormente, doado para a Apache Software Foundation. O Kafka é projetado para lidar com grandes volumes de dados e é altamente escalável e tolerante a falhas. Ele é amplamente utilizado em cenários de streaming de dados, como processamento de eventos, ingestão de dados em tempo real, análise de dados em tempo real e integração de sistemas heterogêneos. Neste glossário, exploraremos os principais conceitos e componentes do Apache Kafka.
Arquitetura do Apache Kafka
A arquitetura do Apache Kafka é baseada em um modelo de publicação e assinatura. Os produtores são responsáveis por enviar mensagens para tópicos específicos, enquanto os consumidores se inscrevem nos tópicos para receber as mensagens. O Kafka armazena as mensagens em um log distribuído, que é dividido em partições. Cada partição é uma sequência ordenada e imutável de registros. Os registros são identificados por um número de offset, que representa a posição do registro na partição. Os tópicos podem ter várias partições para permitir a escalabilidade e a distribuição de carga.
Produtores e Consumidores
Os produtores são os responsáveis por enviar mensagens para o Kafka. Eles podem ser aplicativos ou sistemas que geram dados em tempo real. Os produtores podem enviar mensagens para um tópico específico e especificar a partição na qual a mensagem deve ser gravada. Além disso, eles podem definir a chave da mensagem, que é usada para determinar a partição na qual a mensagem será gravada. Os consumidores, por outro lado, são os aplicativos ou sistemas que recebem as mensagens do Kafka. Eles podem se inscrever em um ou mais tópicos e ler as mensagens de uma ou mais partições.
Tópicos e Partições
Os tópicos são as categorias ou canais para os quais as mensagens são enviadas. Eles são identificados por um nome e podem ter várias partições. Cada partição é uma sequência ordenada e imutável de registros. As partições permitem que o Kafka distribua as mensagens e processe em paralelo. Além disso, as partições permitem que o Kafka dimensione horizontalmente, permitindo que ele lide com grandes volumes de dados. Os tópicos podem ser criados e configurados para atender às necessidades específicas de cada caso de uso.
Logs Distribuídos
O Kafka armazena as mensagens em um log distribuído. Cada partição é um log e é composta por uma sequência ordenada e imutável de registros. Os registros são identificados por um número de offset, que representa a posição do registro na partição. O Kafka garante que os registros sejam gravados na ordem em que são recebidos e que sejam duráveis, ou seja, uma vez que um registro é gravado, ele não pode ser modificado. Isso torna o Kafka adequado para casos de uso em que a ordem e a integridade dos dados são importantes.
Brokers
Os brokers são os servidores que formam o cluster do Kafka. Eles são responsáveis por armazenar e replicar os logs distribuídos. Cada broker é identificado por um ID exclusivo e pode ser executado em um nó físico ou virtual. Os brokers são responsáveis por receber as mensagens dos produtores, gravá-las nos logs distribuídos e enviá-las para os consumidores. Eles também são responsáveis por lidar com a replicação dos logs para garantir a alta disponibilidade e a tolerância a falhas.
Replicação
A replicação é um recurso importante do Kafka que garante a alta disponibilidade e a tolerância a falhas. Cada partição pode ter várias réplicas, que são cópias do log distribuído. As réplicas são armazenadas em diferentes brokers para garantir que, se um broker falhar, as réplicas ainda estejam disponíveis. O Kafka usa um mecanismo de replicação baseado em líder-seguidor, onde uma réplica é designada como líder e as outras réplicas são seguidoras. O líder é responsável por receber as mensagens dos produtores e as seguidoras replicam os logs do líder.
Grupos de Consumidores
Os grupos de consumidores são usados para distribuir a carga de leitura entre vários consumidores. Cada grupo de consumidores tem um único consumidor que atua como líder e é responsável por coordenar a atribuição de partições aos consumidores do grupo. Os consumidores em um grupo compartilham o trabalho de ler as mensagens de um ou mais tópicos. Isso permite que o Kafka dimensione horizontalmente e processe grandes volumes de dados. Além disso, os grupos de consumidores fornecem tolerância a falhas, pois se um consumidor falhar, outro consumidor pode assumir suas partições.
Offset de Consumo
O offset de consumo é um número que representa a posição de um consumidor em uma partição. Cada consumidor mantém o controle do seu próprio offset de consumo para cada partição à qual está inscrito. Isso permite que os consumidores leiam as mensagens de onde pararam e continuem a partir desse ponto. O Kafka não mantém o estado dos consumidores, portanto, é responsabilidade do consumidor controlar o seu próprio offset de consumo. Isso permite que os consumidores processem as mensagens em seu próprio ritmo e evita a perda de dados em caso de falha.
Garantia de Entrega
O Kafka fornece garantia de entrega para as mensagens. Isso significa que, uma vez que uma mensagem é gravada em uma partição, ela será entregue a todos os consumidores que se inscreveram nessa partição. O Kafka garante que as mensagens sejam gravadas na ordem em que são recebidas e que sejam duráveis. Além disso, o Kafka permite que os produtores especifiquem o nível de garantia de entrega desejado, como garantia de entrega “pelo menos uma vez” ou “exatamente uma vez”. Isso permite que os aplicativos escolham o nível de consistência e tolerância a falhas adequado para suas necessidades.
Escalabilidade e Desempenho
O Kafka é altamente escalável e pode lidar com grandes volumes de dados e alto tráfego. Ele pode ser dimensionado horizontalmente adicionando mais brokers ao cluster e distribuindo as partições entre eles. Além disso, o Kafka é projetado para ser eficiente em termos de desempenho. Ele usa técnicas como o armazenamento em buffer em memória e a compactação de registros para otimizar a utilização de recursos. Isso permite que o Kafka processe grandes volumes de dados em tempo real com baixa latência.
Integração com Ecossistema Apache
O Kafka é parte do ecossistema Apache e pode ser facilmente integrado com outras ferramentas e tecnologias do Apache. Por exemplo, o Kafka pode ser usado em conjunto com o Apache Spark para processar dados em tempo real e realizar análises em tempo real. Além disso, o Kafka pode ser integrado com o Apache Hadoop para armazenar e processar grandes volumes de dados. Essa integração permite que as organizações aproveitem as vantagens do ecossistema Apache e construam soluções completas para seus casos de uso de streaming de dados.
Conclusão
Neste glossário, exploramos os principais conceitos e componentes do Apache Kafka. Vimos que o Kafka é uma plataforma de streaming distribuída que permite a troca de mensagens em tempo real entre aplicativos e sistemas. Ele é projetado para lidar com grandes volumes de dados e é altamente escalável e tolerante a falhas. O Kafka usa uma arquitetura baseada em publicação e assinatura, onde os produtores enviam mensagens para tópicos e os consumidores se inscrevem nos tópicos para receber as mensagens. Além disso, vimos que o Kafka fornece recursos como tópicos e partições, logs distribuídos, replicação, grupos de consumidores e garantia de entrega. Esses recursos permitem que o Kafka lide com casos de uso de streaming de dados complexos e processe grandes volumes de dados em tempo real.