Apache Kafka là một nền tảng phân tán dành cho việc truyền tải và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Được phát triển bởi LinkedIn và sau đó trở thành dự án mã nguồn mở của Apache Software Foundation, Kafka được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý dữ liệu lớn, hệ thống nhắn tin, và phân tích thời gian thực.
Broker trong Kafka đóng vai trò quan trọng trong việc nhận và lưu trữ dữ liệu từ các producer (người sản xuất dữ liệu) và phục vụ các consumer (người tiêu dùng dữ liệu). Mỗi Kafka cluster bao gồm một hoặc nhiều broker, điều này giúp mở rộng hệ thống dễ dàng hơn khi tải tăng.
Topic là nơi chứa dữ liệu trong Kafka. Mỗi producer gửi dữ liệu vào topic và consumer sẽ đọc dữ liệu từ đây. Mỗi topic có thể chứa nhiều partition để dễ dàng phân phối tải và xử lý dữ liệu song song.
Partition giúp phân chia topic thành nhiều phần nhỏ hơn, giúp tăng hiệu suất đọc/ghi dữ liệu. Mỗi partition chứa một chuỗi các bản ghi và các bản ghi này được định danh bằng một chỉ số duy nhất gọi là offset.
Producer chịu trách nhiệm gửi dữ liệu vào các topic. Dữ liệu này có thể là bất kỳ thông tin nào từ các sự kiện hệ thống đến luồng dữ liệu của người dùng.
Consumer đọc dữ liệu từ các topic. Một hoặc nhiều consumer có thể hoạt động đồng thời để tiêu thụ dữ liệu, giúp chia sẻ tải và đảm bảo xử lý hiệu quả.
Một consumer group là một nhóm các consumer cùng đọc dữ liệu từ một topic. Trong nhóm này, mỗi thông điệp chỉ được xử lý bởi một consumer duy nhất, giúp tăng khả năng song song trong xử lý dữ liệu.
Kafka lưu trữ dữ liệu theo cách bất biến, tức là các bản ghi không thể thay đổi hoặc bị xóa trừ khi hệ thống được cấu hình lại. Điều này giúp đảm bảo dữ liệu luôn có thể khôi phục và xử lý lại khi cần thiết. Dữ liệu được lưu trữ theo topic và mỗi topic có thể chia thành nhiều partition để quản lý dễ dàng hơn.
Kafka thường được sử dụng như một hệ thống nhắn tin giữa các hệ thống phần mềm khác nhau. Điều này cho phép các hệ thống này giao tiếp một cách không đồng bộ, tức là không cần chờ phản hồi ngay lập tức.
Nhờ khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu với độ trễ thấp, Kafka thường được áp dụng trong các hệ thống phân tích hành vi người dùng hoặc xử lý sự kiện thời gian thực.
Kafka có khả năng tích hợp với nhiều hệ thống khác nhau, từ hệ thống lưu trữ đến cơ sở dữ liệu, giúp tạo ra một nền tảng kết nối dữ liệu hiệu quả.
Để chạy Kafka, hệ thống của bạn cần cài đặt Java 8 trở lên. Nếu bạn đang sử dụng phiên bản Kafka cũ, bạn cũng cần cài đặt ZooKeeper, một công cụ quản lý các node trong Kafka cluster.
Trước tiên, khởi động ZooKeeper để quản lý các node trong hệ thống. Đây là bước bắt buộc với các phiên bản Kafka chưa sử dụng KRaft (Kafka Raft Consensus), một công nghệ mới dần thay thế ZooKeeper.
Sau khi ZooKeeper đã sẵn sàng, bạn có thể khởi động Kafka broker, thành phần chịu trách nhiệm nhận và xử lý dữ liệu từ producer và consumer.
Một topic là nơi dữ liệu được ghi và đọc trong Kafka. Bạn có thể tạo topic với số partition và replication factor khác nhau, giúp tối ưu hóa hệ thống cho từng trường hợp cụ thể.
Sau khi tạo topic, producer có thể bắt đầu gửi dữ liệu vào. Các dữ liệu này có thể là chuỗi các bản ghi, sự kiện, hoặc bất kỳ thông tin nào cần truyền tải giữa các hệ thống.
Consumer sẽ đọc dữ liệu từ topic để xử lý. Hệ thống Kafka cho phép nhiều consumer đọc dữ liệu từ một topic song song để tăng tốc độ xử lý.
Kafka Streams là một thư viện mạnh mẽ cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Nó cung cấp các chức năng xử lý như lọc, biến đổi và tổng hợp dữ liệu từ luồng dữ liệu.
Kafka Connect giúp tích hợp Kafka với các hệ thống bên ngoài như cơ sở dữ liệu hoặc dịch vụ đám mây. Nó cung cấp các connector cho phép gửi và nhận dữ liệu giữa Kafka và các hệ thống khác một cách dễ dàng.
Confluent là một nền tảng thương mại dựa trên Kafka, cung cấp thêm các tính năng cao cấp cho doanh nghiệp như quản lý luồng dữ liệu và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.
Kafka có khả năng mở rộng cao. Bạn có thể dễ dàng thêm broker mới để mở rộng hệ thống khi lưu lượng dữ liệu tăng lên. Hệ thống vẫn đảm bảo hoạt động mượt mà ngay cả khi phải xử lý hàng triệu bản ghi mỗi giây.
Dữ liệu trong Kafka được lưu trữ một cách an toàn và có thể khôi phục trong trường hợp xảy ra sự cố. Hệ thống phân tán của Kafka đảm bảo rằng không có dữ liệu nào bị mất mát.
Kafka có khả năng xử lý một lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực với độ trễ thấp. Điều này giúp hệ thống phản hồi nhanh chóng với các sự kiện xảy ra trong luồng dữ liệu.
Quá trình cài đặt và cấu hình Kafka, đặc biệt là khi chạy trong môi trường phân tán, có thể khá phức tạp. Bạn cần có kiến thức về cả ZooKeeper và các khái niệm về hệ thống phân tán để triển khai một cách hiệu quả.
Mặc dù ZooKeeper đang được dần thay thế bởi KRaft, các phiên bản Kafka cũ vẫn yêu cầu ZooKeeper để quản lý và đồng bộ các node trong hệ thống.
Kafka là một nền tảng mạnh mẽ cho việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Với khả năng mở rộng, độ tin cậy và hiệu năng cao, Kafka đã trở thành một trong những công cụ hàng đầu cho các ứng dụng yêu cầu xử lý lượng lớn dữ liệu. Dù có một số khó khăn trong cài đặt và cấu hình, lợi ích mà Kafka mang lại cho hệ thống dữ liệu phân tán là không thể phủ nhận.
Để chạy Kafka, bạn cần cài đặt Java 8 hoặc mới hơn. Hãy kiểm tra phiên bản Java hiện tại trên máy bằng lệnh sau:
java -version
Nếu bạn chưa cài đặt Java, hãy tải và cài đặt phiên bản mới nhất từ trang chủ của Oracle.
Truy cập trang tải xuống Kafka và tải phiên bản mới nhất của Kafka. Bạn có thể chọn phiên bản đi kèm với Scala.
Sau khi tải xuống, giải nén tệp .tgz vào một thư mục bất kỳ trên hệ thống của bạn. Ví dụ, bạn có thể giải nén trong thư mục /usr/local/kafka hoặc bất kỳ thư mục nào khác mà bạn muốn.
Trong các phiên bản Kafka cũ hơn, ZooKeeper là thành phần quan trọng để quản lý các brokers và thông tin hệ thống. Bạn cần khởi động ZooKeeper trước khi chạy Kafka. Kafka cũng cung cấp tệp cấu hình mẫu cho ZooKeeper.
Trong thư mục Kafka vừa giải nén, mở terminal và chạy lệnh sau để khởi động ZooKeeper:
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
Sau khi ZooKeeper đã chạy, tiếp theo là khởi động Kafka broker, nơi dữ liệu sẽ được gửi và lưu trữ. Kafka cũng cung cấp một tệp cấu hình mẫu cho broker. Bạn có thể sử dụng tệp này hoặc tùy chỉnh theo nhu cầu.
Chạy lệnh sau để khởi động Kafka broker:
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
Sau khi khởi động Kafka broker, bạn có thể tạo một topic để lưu trữ và quản lý dữ liệu. Topic là một tập hợp các message (bản ghi) mà các producer gửi đến và các consumer đọc từ đó.
Chạy lệnh sau để tạo một topic mới tên là test-topic với 1 partition:
bin/kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --partitions 1 --replication-factor 1
Kafka cung cấp công cụ cho phép bạn gửi message từ terminal. Chạy lệnh sau để bắt đầu gửi dữ liệu vào topic test-topic mà bạn vừa tạo:
bin/kafka-console-producer.sh --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092
Sau đó, bạn có thể nhập các message và nhấn Enter để gửi chúng vào Kafka.
Để kiểm tra dữ liệu mà bạn đã gửi vào Kafka, bạn có thể chạy một consumer để đọc message từ topic. Dùng lệnh sau để bắt đầu nhận dữ liệu từ topic test-topic:
bin/kafka-console-consumer.sh --topic test-topic --bootstrap-server localhost:9092 --from-beginning
Consumer sẽ hiển thị tất cả các message mà producer đã gửi vào topic.
Sau khi hoàn thành các bước trên, bạn có thể tắt Kafka broker và ZooKeeper bằng cách nhấn Ctrl+C trong terminal nơi chúng đang chạy.
Sau khi cài đặt và khởi chạy Kafka thành công, bạn có thể bắt đầu tích hợp Kafka với các hệ thống khác hoặc xây dựng ứng dụng của riêng mình dựa trên các chức năng mà Kafka cung cấp như streaming dữ liệu thời gian thực, quản lý và lưu trữ dữ liệu phân tán.
