Kafka (カフカと発音) は、もともと LinkedIn によって開発されたオープンソースのストリーミング プラットフォームおよびメッセージ ブローカー システムで、2011 年に Apache Software Foundation のトップレベル プロジェクトになりました。Kafka は、高スループット、耐久性、スケーラビリティのデータ ストリーム処理向けに設計されています。
Kafka の主な機能と概念の一部を次に示します。
メッセージ ブローカー: Kafka は、アプリケーションがメッセージ ストリームをパブリッシュおよびサブスクライブできるようにする高性能の分散メッセージ ブローカーです。大規模なリアルタイム データ ストリームを処理し、複数のコンシューマにメッセージを配信できます。
分散: Kafka は、高可用性とフォールト トレランスを実現するために、データを複数のサーバーに分散できる分散システムです。パーティションを使用して、データ ストレージと処理機能を水平方向に拡張します。
耐久性: Kafka は、配信中にメッセージが失われないようにメッセージをディスクに永続化します。これにより、Kafka を信頼性の高いデータ ストレージとロギングに使用できるようになります。
パブリッシュ/サブスクライブ モデル: Kafka は、プロデューサーがトピックにメッセージをパブリッシュし、コンシューマーがこれらのトピックをサブスクライブしてメッセージを受信するパブリッシュ/サブスクライブ モデルを使用します。このモデルは、複数のコンシューマが同じトピックを並行してサブスクライブすることをサポートします。
パーティションとレプリカ: トピックは複数のパーティションに分割でき、各パーティションは複数のサーバー上に複数のレプリカを持つことができます。これにより、スケーラビリティと耐障害性が提供され、データの高可用性が保証されます。
高スループット: Kafka は、リアルタイム データ処理のニーズに適した、高スループットと低遅延で大規模なデータ ストリームを処理できるように設計されています。
ストリーミング: Kafka はメッセージングに使用されるだけでなく、アプリケーションがストリーミングしてデータ ストリーム上でリアルタイムの計算、変換、分析を実行できるようにします。
エコシステム: Kafka エコシステムには、ストリーム処理フレームワーク (Apache Kafka Streams など)、コネクタ (Kafka Connect など)、監視ツール、管理ツールなどのさまざまなツールとライブラリが含まれており、統合と運用が容易になります。
Kafka は、リアルタイム ログ処理、イベント駆動型アプリケーション、リアルタイム データ分析、監視および警告システムなど、さまざまな用途に役立ちます。Kafka は、そのスケーラビリティ、信頼性、パフォーマンスにより、多くの大規模なインターネット企業や企業の中核となるデータ インフラストラクチャの 1 つとなっています。ビッグデータ処理やリアルタイムのデータ ストリーム分析に幅広く応用できます。
基本的な概念とアーキテクチャ:
- Apache カフカとは何ですか? その主な特徴は何ですか?
Apache Kafka は、高スループットのデータ ストリーム処理のためのオープンソースの分散メッセージ ブローカー システムです。高可用性、耐久性、拡張性、低遅延を特徴としており、リアルタイム データ ストリーミング プラットフォームの構築によく使用されます。 - Kafka の主なコンポーネントは何ですか? 彼らが何をするのか説明してください。
Kafka の主なコンポーネントは次のとおりです。
プロデューサ: トピックへのメッセージのパブリッシュを担当します。
トピック: メッセージの整理と分類に使用されるメッセージの論理チャネル。
パーティション: 各トピックは、水平展開と並列処理のために複数のパーティションに分割できます。
コンシューマ: トピックをサブスクライブし、メッセージを処理します。
Consumer Group: トピック メッセージを共同で処理するコンシューマのグループ。
ブローカー: Kafka サーバー ノード、メッセージを保存および配信します。 - Kafka のトピックとパーティションとは何ですか? 彼らの間にはどのような関係があるのでしょうか？
トピックはメッセージの論理チャネルであり、パーティションはトピックの物理シャーディングです。パーティショニングにより、メッセージを複数のサーバーに水平に分散できるようになり、スケーラビリティとフォールト トレランスが向上します。各パーティションには一意の番号があり、複数のコンシューマー間で並行して処理できます。 - Kafka はどのようにしてメッセージの信頼性の高い配信を保証しますか? ISR (In-Sync Replicas) の概念について説明してください。
Kafka は、メッセージを複数のパーティションのレプリカにレプリケートすることで信頼性を確保します。ISR は、プライマリ パーティションと同期されたパーティション コピーを指します。ISR 内のパーティション コピーのみがメッセージの読み取りと書き込みに参加できます。レプリカがプライマリ パーティションと同期しなくなった場合、レプリカは再び同期するまで ISR から削除されます。 - Kafka のメッセージプロデューサーとメッセージコンシューマーとは何ですか? それらの機能は何ですか?
プロデューサはトピックにメッセージをパブリッシュする役割を担うコンポーネントであり、コンシューマはトピックをサブスクライブしてメッセージを処理します。プロデューサーは Kafka にメッセージを送信し、コンシューマーは Kafka からのメッセージを読み取ります。これらは、メッセージ発行とメッセージ処理の分離を実現するために使用される異なるアプリケーションである場合があります。コンシューマは 1 つ以上のトピックをサブスクライブし、コンシューマ グループで作業して高可用性と負荷分散を実現できます。
使用法と構成:
- Kafka でトピックを作成するにはどうすればよいですか? Kafka トピックの管理にはどのようなツールを使用できますか?
- Kafka のメッセージ プロデューサーはどのようにして特定のトピックやパーティションにメッセージを送信するのでしょうか?
- Kafka Consumer Group とは何ですか? それは何をするためのものか？複数のコンシューマーがトピックに関するメッセージを共有できるようにするにはどうすればよいですか?
コンシューマ グループは、同じトピックをサブスクライブするコンシューマのグループです。負荷分散を確保するために、各メッセージはグループ内の 1 つのコンシューマによってのみ処理されます。トピックからのメッセージを共有する複数のコンシューマを実装する場合は、それらが同じコンシューマ グループ ID を使用していることを確認してください。Kafka は、トピックのパーティションをさまざまなコンシューマに自動的に割り当てて、並列処理を実現します。 - Kafka のメッセージ保持ポリシーとは何ですか? メッセージの有効期限を設定するにはどうすればよいですか?
- Kafka は消費者の障害にどのように対処しますか? コンシューマがダウンした場合、そのメッセージはどのように再配布されるのでしょうか?
高度なトピック:
カフカコネクトとは何ですか? それは何をするためのものか？その使用例を挙げていただけますか?
Kafka ストリームとは何ですか? Kafka Connect や Kafka Consumer との違いは何ですか?
Kafka プロデューサーのメッセージ分割戦略は何ですか? どのようなパーティショニング戦略が利用可能ですか?
Kafka はメッセージの順序をどのように処理しますか? メッセージの順序を保証するツールや方法はありますか?
Kafka のログ圧縮と圧縮タイプは何ですか? それらの長所と短所は何ですか?
パフォーマンスと最適化:
Kafka のパフォーマンスを最適化するにはどうすればよいですか? パフォーマンスを最適化するためのベスト プラクティスをいくつか提供します。
Kafka のコンシューマーは、メッセージを処理するときにフロー制御とレイテンシー制御をどのように実装しますか?
Kafka のトピック パーティション リバランス (Rebalance) とは何ですか? 消費者団体におけるその役割は何ですか?
Kafka のレプリケーション係数とは何ですか? 適切なレプリケーション係数を選択するにはどうすればよいですか?
他のメッセージ キュー システム (RabbitMQ、ActiveMQ など) と比較した Kafka の長所と短所は何ですか?