Nếu bạn là một nhà phát triển web hay đang làm việc trong các ngành nghề thường xuyên làm việc với dữ liệu, ắt hẳn bạn đã từng nghe qua cái tên Apache Kafka. Đây là một nền tảng giúp xử lý dữ liệu theo thời gian thực (real-time) và được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Vậy Kafka là gì mà lại có thể làm được điều đó? Người ta dùng Kafka để làm gì? Hãy theo dõi bài viết dưới đây của LPTech nhé!

Kafka là gì?

Apache Kafka là một nền tảng cho phép lưu trữ sự kiện và quản lý dữ liệu luồng mã nguồn mở theo kiến trúc phân tán. Apache Kafka được hàng ngàn công ty sử dụng cho các quá trình xử lý dữ liệu hiệu suất cao, phân tích dữ liệu trực tuyến, tích hợp dữ liệu và các ứng dụng quan trọng.

Mục đích Apache Software Foundation xây dựng nên Kafka là để để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu theo thời gian thực ở quy mô lớn, cho phép các ứng dụng xuất bản (publish), đăng ký (subscribe) và xử lý các luồng dữ liệu một cách mạnh mẽ. Kafka cũng có khả năng truyền tải lượng message khổng lồ. Nếu trong trường hợp bên nhận chưa nhận được thông tin, kafka sẽ lưu trữ lại dữ liệu trong hàng đợi.

Dữ liệu theo thời gian thực (Real-time data) là nguồn dữ liệu quan trọng của các doanh nghiệp, nó giúp doanh nghiệp thu thập thông tin, phản hồi của người dùng để tìm ra các phương án cải thiện, quản lý sản phẩm tối ưu hơn.

Kafka được viết bằng hai ngôn ngữ lập trình phổ biến là JavaScript và Scala. Ban đầu, Kafka được khởi xướng bởi LinkedIn, sau đó quỹ đầu tư phần mềm Apache đã tham gia vào dự án vào năm 2011. Apache tham gia vào đã đánh dấu bước ngoặc phát triển lớn của nền tảng này, đưa nó trở thành một trong những mã nguồn mở phổ biến nhất hiện nay.

Apache Kafka dùng để làm gì?

Kafka là một mã nguồn mã, có khả năng gửi tin nhanh và đáng tin cậy so với các hệ thống nhắn tin truyền thống. Cụ thể, Kafka có nhiều lợi ích như:

1. Kafka có thể luân phiên vận chuyển một số lượng lớn dữ liệu liên tục, không cần ngắt đoạn và không cần thời gian nghỉ.
2. Apache Kafka có thể xử lý nhiều dữ liệu message và đa dạng thể loại tin nhắn cùng lúc.
3. Chủ yếu nền tảng này được sử dụng trong nội bộ team để tự thực hiện quá trình quản lý, thiết kế cấu hình sử dụng theo ý muốn.
4. Kafka có một cộng đồng người dùng lớn, bên cạnh đó, vì là nền tảng theo mô hình mã nguồn mở nên luôn được cập nhật tính năng mới nhất mỗi ngày.

Cách thức hoạt động và các thành phần trong Kafka

Cách thức hoạt động của Kafka được thể hiện thông qua từng thành phần chính như sau:

Kafka Events

Kafka events ghi lại các sự kiện diễn ra thực tế trong doanh nghiệp của bạn. Đối với thành phần này, Kafka hoạt động như một bản ghi (record) dữ liệu của doanh nghiệp. Mỗi một event (sự kiện) sẽ bao gồm key (khóa), value (giá trị) và metadata (trong một vài trường hợp).

Kafka Topics

Khi có một sự kiện xảy ra, dữ liệu của nó sẽ được lưu trữ lâu dài trong những thành phần gọi là Topics (chủ đề). Bạn cũng có thể dùng topic như những thư mục lưu trữ trong hệ thống và mỗi event là mỗi tệp tin trong chủ đề đó.

Kafka Brokers và Kafka Clusters

Kafka khi khởi chạy dưới dạng một Clusters có thể bao gồm một hoặc nhiều Kafka server, nó có thể mở rộng tới nhiều trung tâm dữ liệu hoặc data cloud. Khi kafka server tạo thành lớp lưu trữ, nó được gọi là Kafka Brokers.

Brokers là thành phần có chức năng quản lý dữ liệu lưu trữ, xử lý yêu cầu đọc, ghi và sao chép dữ liệu trên toàn Kafka Clusters.

Ở mỗi cluster sẽ có một brokers hoạt động với nhiệm vụ là bộ điều khiển cụm. Nó có chức năng phân vùng hoạt động và theo dõi lỗi của thành phần brokers.

Kafka Partitions và Kafka Replication

Mỗi topic được chia thành từng vùng (partition), đây là đơn vị phân phối cơ bản trong kafka. Mỗi một partition này được lưu trữ trên một broker duy nhất, nếu có nhiều phân cùng sẽ co phép mở rộng quy mô lưu trữ trên nhiều broker.

Event trong partition được gán một offset, bắt đầu từ event 0 và tăng dần cho các event tiếp theo. Offset được dùng để xác định vị trí của event trong partition.

Để đảm bảo độ bền của dữ liệu, kafka sao chép nó trên nhiều broker. Mỗi phân vùng có một hoặc nhiều bản sao trên các broker khác nhau, tránh tình trạng bị mất dữ liệu khi broker bị lỗi.

Trong tất cả partition tồn tại, có một partition được chỉ định làm leader (trưởng). Partition leader sẽ nắm quyền sở hữu phân vùng và mỗi broker có trách nhiệm lưu trữ các bản sao.

Kafka Producers

Đây là thành phần client application (ứng dụng khách), publish event cho một topic cụ thể trong kafka. Như mặc định, producers không quan tâm việc event được ghi lại ở phân vùng nào mà sẽ phân phối đều trên tất cả partition của một topic.

Các producers kết nối với Kafka Brokers qua giao thức mạng TCP. Để producers gửi dữ liệu đến brokers bao gồm 4 bước:

1. Tạo được producer record, trong đó bắt buộc có topic và giá trị (value), tuy nhiên không bắt buộc có key và partition.
2. Producer tuần tự hóa các giá trị thành Byte Arrays.
3. Sau đó, dữ liệu sẽ được gửi đến một partitioner. Trong trường hợp bạn đã chỉ định cụ thể partitions thì dữ liệu sẽ trả về partition đó. Trường hợp ngược lại, dữ liệu sẽ gửi về partitioner bất kỳ dựa vào ProducerRecord key.
4. Khi biết được dữ liệu đã gửi tới topic nào, producer sẽ thêm sự kiện vào các bản ghi. Từ đó, chúng sẽ được đồng thời gửi đi với topic và partition.

Kafka Consumers

Đây là một ứng dụng khách với một hoặc nhiều kafka topics. Consumers sẽ đọc dữ liệu theo thời gian thực hoặc tốc độ của riêng chúng, để các ứng dụng có thể phản ứng với sự kiện xảy ra.

Zookeepers

Đây là thành phần chịu trách nhiệm điều phối phân tán mã nguồn mở thuộc Kafka. Nó duy trì thông tin cấu hình, đặt tên, đồng bộ hóa và cung cấp dịch vụ trong hệ thống phân tán.

Kafka APIs

Thành phần này bao gồm 5 loại:

1. Kafka Producer API cho phép dữ liệu được gửi đến topics theo từng luồng.
2. Kafka Consumer API cho phép luồng dữ liệu được đọc lần lượt từ các topic.
3. Kafka Streams API cho phép dữ liệu được chuyển đổi lần lượt từ topic đầu vào và topic đầu ra.
4. Kafka Connect API cho phép triển khai các trình kết nối từ hệ thống nguồn vào ứng dụng background.
5. Kafka Admin API cho phép quản lý và kiểm tra các loại kafka như topics, brokers,...

Ưu, nhược điểm của Kafka

Dù là mã nguồn mở khá phổ biến, Apache Kafka ngoài những ưu điểm nổi trội vẫn còn tồn tại các nhược điểm, hạn chế cần cải thiện.

Ưu điểm của kafka

Kafka là nền tảng mã nguồn mở với nhiều ưu điểm như:

1. Có khả năng mở rộng và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ. Kafka cũng tự động tăng thông dữ liệu bằng cách thêm vào nhiều partitions và brokers để xử lý.
2. Kafka sao chép dữ liệu tại nhiều brokers để đảm bảo chúng không bị mất đi ngay cả khi có một broker nào đó bị lỗi. Ngoài ra, bằng việc tuân thủ nguyên tắc Append only commit log, Kafka cũng cung cấp độ bền và xử lý dữ liệu, thông báo nhanh chóng.
3. Kafka có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, tránh độ trễ khi truyền dữ liệu.
4. Bởi vì là một mã nguồn mở, Kafka cho phép tự do sửa đổi và mở rộng chức năng của nó để đáp ứng được tối đa các yêu cầu.
5. Kafka không thu phí sử dụng. Bạn có thể sử dụng được kafka trên nhiều nền tảng khác nhau hoặc tích hợp chúng với các công cụ phù hợp để tạo thành hệ thống eco lớn.

Nhược điểm của Kafka

Mặc dù kafka có rất nhiều ưu điểm đối với một nền tảng mã nguồn mở, tuy nhiên, nó vẫn tồn tại những điểm hạn chế sau đây:

1. Các phiên bản kafka cũ hơn phụ thuộc nhiều vào Apache Zookeepers để điều phối các partitions, dù điều này khiến hệ thống phức tạp và tiềm ẩn nhiều lỗi hơn.
2. Kafka đòi hỏi chuyên môn cao để khai thác và bảo trì hệ thống.
3. Clusters trong kafka đòi hỏi tài nguyên phần cứng đáng kể để có thể lưu trữ dữ liệu, bao gồm bộ nhớ, dung lượng mạng và dung lượng lưu trữ còn lại.

Các ứng dụng của Kafka

Tính năng nổi bật nhất của Kafka là lưu trữ và xử lý một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực. Chính vì thế mà kafka được ứng dụng rất nhiều vào các lĩnh vực logistics, y khoa hay marketing.

Ứng dụng của kafka trong logistics

Những công ty trong ngành logistics phải xử lý một lượng lớn đơn hàng với dữ liệu phức tạp mỗi ngày đến từ đa nền tảng. Đặc biệt, số lượng này còn tăng cao hơn rất nhiều trong các dịp giảm giá, khuyến mãi, lễ tết,... gây sức ép lớn về lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Công nghệ xử lý dữ liệu theo thời gian thực của Kafka mang đến một quy trình xử lý đơn hàng trơn tru hơn, tránh tình trạng tắc nghẽn hệ thống.

Ứng dụng của Kafka trong y khoa

Trong y học, kafka được các bệnh viện lớn sử dụng để lưu trữ bệnh án và theo dõi thông số về bệnh nhân, bao gồm: nhịp tim, huyết áp,... Từ đó, bác sĩ có thể giám sát và kịp thời đưa ra những hướng chữa trị kịp thời, đúng đắn.

Ứng dụng của Kafka trong marketing

Marketing là một lĩnh vực có thể khai thác được tối đa lợi ích của Kafka. Các công ty sử dụng kafka như một nền tảng lưu trữ dữ liệu về hành vi của người dùng trên mạng xã hội, website,... Nhờ những dữ liệu này, công ty quảng cáo có thể đưa ra được những mẫu quảng cáo thu hút hơn đến nhóm khách hàng mục tiêu.

Kafka và Rabbitmq có gì khác nhau?

Kafka và Rabbitmq đều là những hệ thống phân tán mã nguồn mở phổ biến nhất hiện nay. Mặc dù cả hai đều có mục tiêu là quản lý và truyền tải thông điệp đến người nhận, chúng vẫn có những điểm khác biệt về tính năng cũng như cách quản lý message.

Nếu xem Rabbitmq là một bưu cục chuyển thư từ người gửi đến người nhận thì Kafka có thể được xem là một thư viện, nơi các dữ liệu được phân loại và lưu trữ sẵn cho người nhận để người nhận có thể chọn xem dữ liệu mà mình cần.

Kafka là một thuật ngữ khá phức tạp và cần nhiều thời gian đào sâu để nghiên cứu về nó. Qua bài viết trên đây, LPTech hy vọng đã giúp bạn nắm được khái niệm cơ bản Kafka là gì, hiểu được cách thức hoạt động của nó và ứng dụng trong các lĩnh vực đời sống. Được khai thác đúng cách, Apache Kafka sẽ trở thành công cụ quản lý dữ liệu mạnh mẽ để xử lý real-time data.