Introdução
O Apache Kafka é uma plataforma de streaming distribuída projetada para construir pipelines de dados em tempo real e aplicativos de streaming. Desenvolvido inicialmente pela LinkedIn, Kafka se tornou um projeto de código aberto da Apache Software Foundation. Este artigo explora em detalhes como o Kafka funciona, cobrindo sua arquitetura, componentes principais e fluxo de dados.
Arquitetura do Kafka
A arquitetura do Kafka é baseada em quatro componentes principais: Tópicos, Partições, Brokers e Zookeeper.
Tópicos
Um tópico é uma categoria ou feed de nome onde os registros são publicados. Os tópicos são particionados e replicados em vários servidores para garantir a escalabilidade e a tolerância a falhas.
Partições
Cada tópico é dividido em várias partições, que são unidades de paralelismo. As mensagens dentro de uma partição são ordenadas e identificadas por um número sequencial chamado offset. As partições permitem a escalabilidade horizontal, pois podem ser distribuídas entre vários brokers.
Brokers
Um broker Kafka é um servidor que armazena dados e serve como um intermediário entre produtores e consumidores. Vários brokers juntos formam um cluster Kafka, que distribui os dados e balanceia a carga de trabalho.
Zookeeper
O Apache Zookeeper é usado para a coordenação e gerenciamento de configuração no Kafka. Ele gerencia o cluster Kafka, mantém informações sobre a estrutura de tópicos, partições e réplicas, e ajuda a coordenar produtores e consumidores.
Fluxo de Dados no Kafka
O fluxo de dados no Kafka pode ser dividido em três partes principais: produção, armazenamento e consumo de mensagens.
Produção de Mensagens
Os produtores são clientes que publicam mensagens em um ou mais tópicos no Kafka. Eles enviam mensagens de maneira síncrona ou assíncrona e podem controlar como as mensagens são particionadas. Um produtor pode especificar a partição para uma mensagem ou deixar que o Kafka escolha uma partição baseada em uma chave fornecida.
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("meu-topico", "chave", "mensagem");
producer.send(record);
Armazenamento de Mensagens
As mensagens são armazenadas em partições dentro dos tópicos. Cada partição armazena mensagens em ordem sequencial e atribui um offset único a cada mensagem. As partições são replicadas entre múltiplos brokers para garantir a durabilidade e a tolerância a falhas.
- Log Segment: As mensagens em uma partição são armazenadas em arquivos chamados segmentos de log.
- Retention Policy: Kafka suporta políticas de retenção configuráveis que determinam quanto tempo ou quantos dados devem ser retidos.
Consumo de Mensagens
Os consumidores são clientes que leem mensagens de um ou mais tópicos. Eles se inscrevem em tópicos e leem mensagens de partições atribuídas. Cada consumidor mantém o controle dos offsets das mensagens que já foram consumidas, permitindo o processamento eficiente e a reprocessamento em caso de falhas.
ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
System.out.printf("offset = %d, chave = %s, valor = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
}
Coordenação e Balanceamento
Grupos de Consumidores
Um grupo de consumidores é um grupo de consumidores que trabalha em conjunto para consumir mensagens de um ou mais tópicos. Cada partição de um tópico é consumida por apenas um consumidor em um grupo, permitindo o processamento paralelo de mensagens.
Rebalanceamento
Quando um novo consumidor se junta a um grupo ou um consumidor sai, o Kafka executa um processo de rebalanceamento, redistribuindo as partições entre os consumidores. O rebalanceamento garante que as mensagens sejam consumidas de maneira eficiente e que a carga de trabalho seja distribuída uniformemente.
Comprometimento de Offsets
Os consumidores no Kafka comprometem periodicamente os offsets das mensagens consumidas. Isso permite que os consumidores retomem a leitura das mensagens do ponto em que pararam em caso de falhas. Os offsets podem ser comprometidos automaticamente pelo consumidor ou manualmente pelo aplicativo.
Tolerância a Falhas e Replicação
Replicação
Cada partição no Kafka é replicada entre múltiplos brokers para garantir a durabilidade dos dados. Um broker é designado como líder para cada partição, e os outros brokers são seguidores. O líder manipula todas as operações de leitura e escrita para a partição, enquanto os seguidores replicam os dados do líder.
Failover
Em caso de falha do líder, um dos seguidores é automaticamente promovido a líder, garantindo a continuidade do serviço. O Zookeeper coordena esse processo de failover, monitorando a saúde dos brokers e gerenciando a eleição de líderes.
Segurança
Autenticação
O Kafka suporta vários mecanismos de autenticação, incluindo SSL e SASL, para garantir que apenas clientes autorizados possam se conectar ao cluster.
Autorização
O Kafka fornece controle de acesso baseado em ACLs (listas de controle de acesso) para gerenciar permissões de leitura e escrita em tópicos e partições.
Criptografia
O Kafka suporta criptografia de dados em trânsito usando SSL, garantindo que os dados sejam protegidos durante a transmissão entre produtores, consumidores e brokers.
Monitoramento e Gestão
Métricas e Logs
O Kafka expõe uma ampla variedade de métricas JMX que podem ser usadas para monitorar o desempenho do cluster. Ferramentas como Prometheus e Grafana são frequentemente usadas para coletar e visualizar essas métricas.
Ferramentas de Gestão
Ferramentas de gestão, como o Confluent Control Center, oferecem interfaces gráficas para gerenciar e monitorar clusters Kafka, simplificando tarefas de administração e troubleshooting.
Conclusão
O Apache Kafka é uma plataforma poderosa e flexível para construção de pipelines de dados em tempo real e aplicativos de streaming. Sua arquitetura distribuída, suporte a alta taxa de transferência e durabilidade fazem do Kafka uma escolha ideal para muitas aplicações críticas. Compreender os detalhes de seu funcionamento é essencial para aproveitar ao máximo suas capacidades e garantir um desempenho e uma confiabilidade ótimos.