Kafka là một nền tảng streaming events hàng đầu, cung cấp khả năng truyền tải dữ liệu giữa các ứng dụng và hệ thống với tốc độ và độ tin cậy vượt trội. Từ việc thu thập logs đến việc xây dựng pipeline dữ liệu phức tạp, Kafka đã trở thành trái tim của nhiều hệ thống hiện đại. Hãy cùng mình tìm hiểu về những khái niệm cốt lõi và tính năng nổi bật của Kafka trong bài viết này để hiểu tại sao nền tảng này lại quan trọng đến vậy.
Những điểm chính
- Hiểu rõ Kafka là gì và vai trò của nền tảng này trong xử lý dữ liệu truyền phát thời gian thực.
- Nắm vững các khái niệm cơ bản trong Kafka như Producer, Consumer, Topic, Partition, Broker và Zookeeper.
- Khám phá các ứng dụng thực tế và lợi ích vượt trội khi sử dụng Kafka.
- Tìm hiểu về lý do nên sử dụng Kafka, bao gồm khả năng mở rộng, tốc độ và độ bền cao.
- Hiểu rõ cách thức hoạt động của Kafka dựa trên sự kết hợp mô hình hàng đợi và xuất bản – đăng ký.
- So sánh sự khác nhau giữa Kafka và RabbitMQ để có cái nhìn tổng quan về các hệ thống truyền tải thông điệp.
- Biết đến Vietnix là nhà cung cấp giải pháp máy chủ VPS mạnh mẽ, ổn định, lý tưởng để triển khai Kafka.
- Giải đáp các câu hỏi thường gặp về Kafka và việc triển khai.
Kafka là gì?
Kafka hay Apache Kafka là một nền tảng dữ liệu phân tán mạnh mẽ, được thiết kế chuyên biệt để tối ưu quá trình thu nạp và xử lý dữ liệu truyền phát (streaming data) trong real-time (thời gian thực). Dữ liệu truyền phát là loại dữ liệu được tạo ra liên tục, không ngừng nghỉ từ vô số nguồn khác nhau, và các nguồn này gửi các bản ghi dữ liệu cùng lúc thay vì đợi hoàn thành từng bản ghi.
Với lượng dữ liệu khổng lồ và không ngừng tăng trưởng, một nền tảng truyền phát không chỉ cần xử lý liên tục theo trình tự mà còn phải có khả năng mở rộng linh hoạt theo thời gian, đảm bảo tiến độ công việc và không bỏ lỡ bất kỳ thông tin nào. Kafka giải quyết các thách thức này bằng ba chức năng chính:
- Xuất bản và đăng ký dữ liệu: Cho phép các ứng dụng gửi dữ liệu (xuất bản) và đăng ký để nhận dữ liệu thông qua các luồng bản ghi.
- Lưu trữ luồng bản ghi: Lưu trữ các luồng bản ghi theo đúng thứ tự tạo, đảm bảo dữ liệu được xử lý tuần tự và nhất quán.
- Xử lý luồng bản ghi real-time: Xử lý các luồng bản ghi ngay khi chúng được tạo ra, mang lại khả năng phân tích và phản hồi tức thì.
Ngày nay, Kafka được công nhận là một giải pháp mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu truyền phát real-time. Nó cung cấp một nền tảng linh hoạt cho nhắn tin, lưu trữ và xử lý luồng dữ liệu, hỗ trợ phân tích dữ liệu (dựa trên dữ liệu lịch sử và real-time), từ đó tạo ra giá trị to lớn cho doanh nghiệp và người dùng cuối.
Để Kafka phát huy tối đa sức mạnh, đặc biệt là khi xử lý lượng lớn dữ liệu truyền phát trong thời gian thực, một hạ tầng máy chủ với hiệu suất đọc/ghi vượt trội là cực kỳ quan trọng. VPS NVMe từ Vietnix là lựa chọn lý tưởng, với ổ cứng NVMe Enterprise cao cấp và CPU Intel Xeon Platinum, giúp Kafka hoạt động mượt mà, ổn định ngay cả trong những môi trường tải cao nhất, từ đó tối ưu hóa hiệu quả của các ứng dụng phân tích dữ liệu real-time của bạn.
VPS NVME – Ổ CỨNG VÀ CPU THẾ HỆ MỚI
Khả năng xử lý siêu khủng với ổ cứng NVMe và CPU Platinum, lý tưởng cho việc triển khai Kafka.
Các khái niệm cơ bản trong Kafka
Bên cạnh khái niệm trên, Kafka còn được xem như một hệ thống logging có nhiệm vụ lưu lại các trạng thái của hệ thống để đề phòng cho các rủi ro bị đánh mất thông tin.
Ngoài ra, đừng quên theo dõi các khái niệm sau để hiểu rõ hơn về Kafka:
- Producer: Là các ứng dụng hoặc hệ thống gửi dữ liệu vào Kafka. Khi dữ liệu được gửi đi, chúng sẽ được chia thành các message và được lưu trữ trên Broker dưới dạng các Partition của một Topic cụ thể.
- Consumer: Là các ứng dụng hoặc hệ thống đăng ký (subscribe) để nhận dữ liệu từ một Topic. Mỗi consumer được xác định thông qua một “group name” và một topic có thể được đọc bởi nhiều Consumer khác nhau.
- Topic: Trong Kafka, dữ liệu được truyền theo các topic. Khi bạn muốn truyền dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau, bạn có thể tạo ra các topic riêng biệt để thuận tiện trong quá trình tổ chức và phân loại dữ liệu.
- Partition: Partition là nơi lưu trữ dữ liệu cho một topic và mỗi topic có thể có nhiều partition. Trên partition, dữ liệu sẽ được lưu trữ cố định và mỗi message được gắn với một ID gọi là offset. Một partition trong Kafka cluster có thể được sao chép (replicate) ra nhiều bản. Trong đó, bản leader có nhiệm vụ đọc ghi dữ liệu, còn các bản khác là follower sẽ được sử dụng để thay thế leader khi bản này bị lỗi. Để sử dụng nhiều consumer đọc dữ liệu của 1 topic cùng lúc, bạn cần tạo nhiều partition cho topic đó.
- Broker: Kafka cluster là một tập hợp các máy chủ, và mỗi máy chủ trong tập hợp đó được gọi là một Broker. Broker có nhiệm vụ lưu trữ các topic và partition.
- Zookeeper: Có nhiệm vụ quản lý và bố trí các Broker, đồng thời lưu trữ các siêu dữ liệu quan trọng của Kafka cluster (như danh sách các broker, các topic, các partition leader,…).
Kafka dùng để làm gì?
Kafka thường được áp dụng trong việc xây dựng các quy trình và ứng dụng truyền phát dữ liệu trong thời gian thực. Sức mạnh của Kafka nằm ở khả năng chịu tải và độ bền cao, đây cũng là 2 yếu tố mà Vietnix hướng đến khi thiết kế dịch vụ VPS NVMe. Các quy trình dữ liệu được thiết kế để xử lý và di chuyển dữ liệu từ hệ thống này sang hệ thống khác một cách đáng tin cậy, còn ứng dụng truyền phát được hiểu là những ứng dụng tiêu thụ theo luồng dữ liệu đó.
Chẳng hạn như khi bạn muốn theo dõi cách mọi người sử dụng trang web của bạn trong thời gian thực, thông qua Kafka để tạo ra một quy trình dữ liệu nhằm mục đích thu thập và lưu trữ thông tin truyền phát về hoạt động của người dùng.
Sau khi có được dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, Kafka sẽ cung cấp chúng cho các ứng dụng khác để phục vụ cho quy trình xử lý dữ liệu. Ngoài ra, Kafka còn được sử dụng như một trình truyền tải thông điệp – nơi xử lý và đảm nhận vai trò trung gian giao tiếp giữa các ứng dụng.
Lý do nên dùng Kafka
Kafka cơ bản là một dự án mã nguồn mở đã được đóng gói hoàn chỉnh. Với khả năng chịu lỗi cao, hiệu suất tốt và cho phép người dùng mở rộng mà không cần dừng lại hệ thống, đây sẽ là sự lựa chọn tuyệt vời cho những ai đang tìm kiếm giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu truyền phát tối ưu trong real-time.
Cách thức hoạt động của Kafka
Kafka là sự kết hợp hoàn hảo giữa hai mô hình message là hàng đợi và xuất bản – đăng ký.
Tạo hàng đợi
Trong hệ thống hàng đợi, dữ liệu sẽ được phân phối và lưu trữ trên nhiều phiên bản người dùng, từ đó gia tăng khả năng mở rộng cho dữ liệu. Tuy nhiên, cần lưu ý là hệ thống hàng đợi truyền thống thường chỉ cho phép một số lượng giới hạn đối với các bên đăng ký nhận dữ liệu từ hàng đợi.
Xuất bản – Đăng ký
Trong mô hình xuất bản – đăng ký (Publish-Subscribe), mỗi message được xuất bản (produced) sẽ được gửi đến tất cả các bên đăng ký nhận (subscribed). Với cơ chế này, hệ thống sẽ không thể phân phối công việc hiệu quả trên các quy trình lao động.
Để kết hợp hai mô hình trên,Kafka đã sử dụng bản ghi phân vùng (Partition Record). Trong đó, bản ghi phân vùng là một chuỗi các hồ sơ có thứ tự đã được chia thành nhiều phân vùng tương ứng với các bên đăng ký nhận khác nhau.
Điều này đồng nghĩa với việc có thể tồn tại nhiều bên cùng đăng ký nhận dữ liệu của một topic, nhưng mỗi bên sẽ được gán cho một phân vùng (Partition) để nâng cao khả năng điều chỉnh quy mô. Cuối cùng, Kafka mang đến khả năng phát lại (replay), cho phép các ứng dụng đọc từ các luồng dữ liệu và hoạt động độc lập với tốc độ riêng của luồng dữ liệu đó.
Lợi ích của Kafka
Dưới đây là một số lợi ích nổi bật của Kafka:
- Khả năng mở rộng: Với mô hình bản ghi phân vùng, Kafka có thể nâng cao khả năng mở rộng dữ liệu khi phân phối chúng trên nhiều server.
- Nhanh chóng: Kafka hoạt động theo cơ chế phân tách các luồng dữ liệu nên luôn đảm bảo hoạt động nhanh chóng với độ trễ cực thấp, phù hợp cho các ứng dụng real-time.
- Độ bền cao: Kafka tạo ra các phân vùng và phân phối – sao chép chúng trên nhiều server, đồng thời ghi dữ liệu vào đĩa để bảo vệ hệ thống khỏi lỗi server và nâng cao dung sai của dữ liệu.
Các mô hình khác nhau trong kiến trúc của Kafka
Kafka sử dụng mô hình xuất bản – đăng ký để xử lý dữ liệu trong thời gian thực. Nền tảng này sẽ xuất bản hồ sơ cho các topic khác nhau và mỗi topic sẽ có một bản ghi được phân vùng. Các phân vùng này sẽ được phân phối và sao chép trên nhiều server nhằm đảm bảo tính linh hoạt, tăng dung sai và tính song song cho hệ thống.
Bằng cách đảm bảo mỗi topic trong Kafka đều có phân vùng riêng, người dùng có thể đăng ký nhận dữ liệu mà vẫn duy trì được thứ tự của chúng. Ngoài ra, bằng cách ghi và sao chép dữ liệu vào đĩa, Kafka cũng hoạt động như một hệ thống lưu trữ hiệu quả với khả năng mở rộng cùng độ dung sai cao.
Ở chế độ mặc định, Kafka sẽ lưu trữ dữ liệu trên đĩa cho đến khi hết dung lượng. Tuy nhiên, bạn cũng có thể thiết lập cài đặt cho giới hạn dung lượng này. Hiện tại, Kafka có 4 API chính là:
- API nhà sản xuất: Được dùng để xuất bản dữ liệu (một luồng hồ sơ) từ ứng dụng vào các topic Kafka.
- API người tiêu dùng: Được dùng trong quá trình đăng ký topic và xử lý luồng hồ sơ của topic
- API luồng: Cho phép ứng dụng hoạt động như một bộ xử lý luồng, có thể nhận luồng đầu vào từ topic rồi chuyển đổi chúng thành luồng đầu ra tại các topic đầu ra khác nhau.
- API bộ kết nối: Hỗ trợ tự động hóa quá trình bổ sung một hệ thống dữ liệu hoặc ứng dụng khác nhau vào topic Kafka hiện tại.
Use case Kafka cho Ecommerce
Một nền tảng thương mại điện tử thường bao gồm nhiều máy chủ và mỗi máy chủ lại đảm nhận những nhiệm vụ khác nhau. Tuy nhiên, điểm chung là chúng đều sẽ giao tiếp với cơ sở dữ liệu của máy chủ để đọc và ghi dữ liệu cần thiết.
Vì thế, có rất nhiều data pipeline được kết nối từ những máy chủ khác đến cơ sở dữ liệu của máy chủ, cơ cấu cụ thể sẽ là:
Đó là cơ cấu trong hệ thống nhỏ, dưới đây là ví dụ cho một hệ thống lớn hơn:
Lúc này, số lượng hệ thống máy chủ gia tăng sẽ khiến data pipeline trở nên cực kỳ phức tạp. Để giải quyết vấn đề đó, bạn có thể sử dụng Kafka để tách rời các data pipeline:
So sánh sự khác nhau giữa Kafka và RabbitMQ
RabbitMQ là một hệ thống truyền tải thông điệp mã nguồn mở. Hệ thống này sử dụng mô hình hàng đợi nhắn tin để đảm bảo an toàn và tin cậy trong quá trình truyền tải thông điệp. Trong đó, các hàng đợi sẽ được triển khai trên một cụm các nút. Đồng thời, RabbitMQ còn hỗ trợ sao chép tùy chọn trên hàng đợi và mỗi thông điệp chỉ được gửi đến một ứng dụng duy nhất để tránh xảy ra xung đột hay mất mát dữ liệu.
Mặc dù cả RabbitMQ và Apache Kafka đều là các hệ thống truyền tải thông điệp mã nguồn mở được sử dụng phổ biến hiện nay, nhưng chúng sẽ có những điểm khác biệt nhất định. Cụ thể là:
| Đặc điểm | Apache Kafka | RabbitMQ |
|---|---|---|
| Kiến trúc | Kafka hoạt động với mô hình bản ghi phân vùng và có sự kết hợp giữa tạo hàng đợi với xuất bản – đăng ký. | RabbitMQ hoạt động thông qua mô hình hàng đợi nhắn tin. |
| Khả năng điều chỉnh quy mô | Cho phép điều chỉnh quy mô bằng cách phân phối các phân vùng trên các server khác nhau. | Mở rộng quy mô bằng cách tăng số lượng người tiêu dùng kết nối vào hàng đợi, từ đó nâng cao khả năng xử lý đồng thời nhiều yêu cầu từ các người tiêu dùng khác nhau. |
| Lưu giữ tin nhắn | Lưu trữ tin nhắn dựa trên chính sách, cho phép người dùng cấu hình cho thời gian lưu trữ này. | Lưu trữ dựa trên xác nhận, điều này đồng nghĩa với việc tin nhắn sẽ bị xóa đi khi được tiêu thụ. |
| Nhiều người tiêu dùng | Nhiều ứng dụng (người dùng) có thể đăng ký cùng 1 topic vì Kafka cho phép phát lại tin nhắn trong một khoảng thời gian nhất định. | Nhiều ứng dụng (người dùng) không thể nhận được cùng một tin nhắn vì tin nhắn sẽ bị xóa ngay sau khi được tiêu thụ. |
| Sao chép | Các topic được sao chép tự động, nhưng người dùng cũng có thể thiết lập cấu hình để ngăn chặn điều này. | Tin nhắn không được sao chép tự động, nhưng người dùng cũng có thể thiết lập cấu hình thủ công để sao chép chúng. |
| Thứ tự thông điệp | Người dùng sẽ nhận thông tin theo thứ tự vì kiến trúc bản ghi trong Kafak sẽ được phân vùng. | Tin nhắn được gửi đến người dùng theo thứ tự trong hàng đợi. Khi có nhiều người tiêu dùng cùng đăng ký nhận các tin nhắn từ cùng một hàng đợi, họ sẽ phải xử lý một tập con của các tin nhắn đó. |
| Giao thức | Sử dụng giao thức nhị phân qua TCP. | Sử dụng giao thức hàng đợi nhắn tin nâng cao (AMQP) kết hợp cùng các phần bổ trợ như MQTT, STOMP. |
Giải pháp VPS mạnh mẽ từ Vietnix: Nền tảng cho mọi ứng dụng
Với hơn 13 năm kinh nghiệm trong ngành, Vietnix là một trong những nhà cung cấp dịch vụ VPS hàng đầu tại Việt Nam, đã được hơn 100.000 khách hàng cá nhân và doanh nghiệp tin chọn. Vietnix luôn tiên phong ứng dụng các công nghệ và phần cứng tiên tiến nhất, đảm bảo mọi ứng dụng, website lớn và nhỏ đều hoạt động mượt mà. Đặc biệt, đội ngũ kỹ thuật chuyên môn cao của Vietnix luôn túc trực 24/7, sẵn sàng hỗ trợ và giải quyết mọi vấn đề phát sinh, giúp khách hàng an tâm tập trung vào việc phát triển kinh doanh.
Thông tin liên hệ:
- Hotline: 18001093.
- Email: sales@vietnix.com.vn.
- Địa chỉ: 265 Hồng Lạc, Phường Bảy Hiền, Thành Phố Hồ Chí Minh.
- Website: https://vietnix.vn/.
Câu hỏi thường gặp
Confluent Kafka là gì?
Confluent Kafka được xây dựng dựa trên hệ thống Apache Kafka. Đây là một nền tảng dữ liệu streaming chuyên cung cấp bộ công cụ tối ưu để người dùng có thể xử lý dữ liệu trong realtime một cách nhanh chóng, hiệu quả và dễ dàng.
Ksql là gì?
KSQL được biết đến là một ngôn ngữ truy vấn được sử dụng để xử lý dữ liệu streaming trên Confluent Kafka.
Kafka Cluster là gì?
Kafka Cluster là một set (tập hợp) các máy chủ hoạt động cùng nhau, cứ mỗi set sẽ được gọi là 1 Broker. Trong đó, Broker là Kafka server, có nhiệm vụ kết nối giữa Message Publisher với Message Consumer và cho phép chúng trao đổi message với nhau.
Kafka Stream là gì?
Kafka Stream là một thư viện máy khách của Apache Kafka. Thư viện này được sử dụng để xây dựng các ứng dụng và dịch vụ nhỏ gọn (microservices) có dữ liệu đầu vào và đầu ra được lưu trữ trong Kafka clusters.
Hadoop là gì?
Hadoop là một Apache Framework mã nguồn mở cho phép người dùng xây dựng và phát triển các distributed processing (ứng dụng phân tán) với mục đích lưu trữ và quản lý các tập dữ liệu lớn. Hadoop hoạt động thông qua mô hình MapReduce – mô hình chia nhỏ ứng dụng thành các phân đoạn khác nhau và chạy cùng lúc trên nhiều node khác nhau. Mặc dù Hadoop chủ yếu được viết bằng ngôn ngữ Java, nhưng nền tảng này vẫn hỗ trợ Perl, Python, C++ thông qua cơ chế streaming.
Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về Kafka và cách nó có thể trở thành xương sống cho các ứng dụng xử lý dữ liệu real-time của bạn. Với khả năng mở rộng, tốc độ và độ bền vượt trội, Kafka là một công cụ không thể thiếu trong thế giới dữ liệu lớn hiện nay.
