Kafka là gì? Tổng quan về Kafka mới nhất hiện nay

Sự xuất hiện của Apache Kafka được ví như một bước tiến quan trọng mang lại giải pháp hàng đầu cho nhu cầu xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực của người dùng. Tuy nhiên, không phải ai cũng hiểu rõ về khái niệm, công dụng và tính năng vượt trội của hệ thống này. Vậy, Kafka là gì? Hãy cùng Vietnix tìm kiếm câu trả lời qua bài viết được chia sẻ dưới đây!

Kafka là gì?

Apache Kafka là một hệ thống dữ liệu phân tán được thiết kế để tối ưu hóa quá trình thu nạp và xử lý dữ liệu truyền phát trong real-time (thời gian thực). Dữ liệu truyền phát là loại dữ liệu được tạo ra liên tục từ một lượng lớn các nguồn dữ liệu khác nhau. Trong đó, những nguồn dữ liệu này sẽ gửi các bản ghi dữ liệu cùng lúc thay vì đợi hoàn thành từng bản ghi trước khi chuyển sang bản ghi mới. 

Với lượng lớn dữ liệu trên, nền tảng truyền phát không chỉ có nhiệm vụ xử lý liên tục theo trình tự, mà còn phải tăng dần và mở rộng theo thời gian khi có dữ liệu mới được sản xuất để đảm bảo tiến độ công việc. 

 Kafka với ba chức năng chính dưới đây sẽ là giải pháp hữu hiệu giúp bạn tối ưu quy trình trên: 

• Cho phép gửi dữ liệu (xuất bản) và đăng ký để nhận dữ liệu thông qua các luồng bản ghi.
• Lưu trữ các luồng bản ghi theo thứ tự tạo bản ghi để đảm bảo dữ liệu được xử lý theo đúng trình tự. 
• Xử lý các luồng bản ghi ngay khi nó được tạo ra trong real-time. 

Hiện nay, Kafka được biết đến như một giải pháp mạnh mẽ trong việc xây dựng các hệ thống xử lý dữ liệu truyền phát trong real-time. Đồng thời, công nghệ này còn cung cấp một nền tảng đa năng, cho phép nhắn tin, lưu trữ và xử lý luồng dữ liệu để hỗ trợ cho quá trình phân tích dữ liệu (dựa trên dữ liệu lịch sử và dữ liệu real-time), từ đó tạo ra giá trị cho doanh nghiệp và cả người dùng.

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: Kafka sẽ lưu trữ và phân loại message vào các topic tương ứng. Cụ thể, khi dữ liệu được gửi đi, chúng sẽ được chia thành các message và được lưu trữ trên Broker dưới dạng các partition.
• Consumer: Được sử dụng để subscribe dữ liệu vào topic. Trong đó, mỗi consumer được xác định thông qua một “group name” và một topic có thể được đọc bởi nhiều Consumer. 
• 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.
• Zookeeper: Có nhiệm vụ quản lý và bố trí các broker. 

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. 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: 

Có khả năng mở rộng

Với mô hình bản ghi phân vùng, Kafka có thể nâng cao khả năng mở rộng của dữ liệu khi phân phối chúng trên nhiều server.  

Nhanh

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. 

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: 

Lời kết

Đó là lời giải đáp cho thắc mắc Kafka là gì của đa số người đọc. Có thể nói rằng, Kafka sẽ là lựa chọn tối ưu cho những ai đang tìm kiếm giải pháp xử lý dữ liệu truyền phát trong real-time hiệu quả. Cuối cùng, hy vọng rằng nội dung trên sẽ hữu ích và đừng quên chia sẻ để mọi người cùng đón đọc, bạn nhé!