Kafka 已成為建構現代企業資料架構的關鍵技術，尤其在即時資料串流處理領域。本文探討 Kafka 的核心概念、架構、運作機制，並提供實務上的佈署和應用建議。從訊息批次處理和壓縮的效率考量，到 Schema 設計和 Avro 的應用，本文涵蓋了開發者和維運者需要掌握的關鍵知識。此外，本文也比較了 Kafka 與傳統訊息佇列、Hadoop 和 ETL 工具的差異，突顯其在串流處理平台的獨特優勢，並引導讀者思考如何將 Kafka 整合到現有系統中。
Kafka：權威第二版評析
前言
Apache Kafka 已經成為現代企業資料架構的核心，特別是在處理實時資料和串流處理方面。隨著 Kafka 的普及，越來越多的企業開始採用這項技術來構建他們的資料基礎設施。《Kafka：權威》第二版正是為了滿足這一需求而誕生的。
為何 Kafka 如此受歡迎？
現代企業的資料管理不再只是關於資料儲存，而是關於如何有效地管理和處理資料流。Kafka 的出現填補了這一空白，成為資料流動的核心基礎設施。從最初的簡單提交日誌到現在，Kafka 已經發展成為一個成熟的生態系統，不斷演進以滿足日益增長的需求。
書籍內容與結構
《Kafka：權威》第二版由 Gwen Shapira、Todd Palino、Rajini Sivaram 和 Krit Petty 四位作者共同編寫。本文全面涵蓋了 Kafka 的基本原理、操作實踐以及在實際生產環境中的應用經驗。無論是開發人員還是維運人員，都能從本文中找到有價值的資訊。
主要特點與優點
- 全面性：本文不僅介紹了 Kafka 的基本概念，還探討了其內部工作原理、組態選項、監控指標以及相關工具的使用。
- 實用性：作者們結合自己的實際經驗，分享了在生產環境中使用 Kafka 的最佳實踐和常見陷阱。
- 更新內容：第二版對第一版進行了大幅更新，涵蓋了 Kafka 的最新發展，包括新的 API、組態選項和流處理功能。
讀者評價
多位業界專家對本文給予了高度評價，認為它是任何使用或管理 Kafka 的人員必讀的參考書。無論是初學者還是有經驗的開發者或管理員，本文都能提供寶貴的見解和指導。
內容解密：
本文的編寫團隊由多位 Kafka 領域的專家組成，他們在書中分享了豐富的實踐經驗和技術洞察。書中的內容不僅涵蓋了 Kafka 的技術細節，還包括瞭如何在實際生產環境中佈署和管理 Kafka 的實用建議。這使得本文不僅是一本技術參考手冊，也是一本能夠指導讀者在實際工作中應用 Kafka 的實踐。
Apache Kafka 的演進與應用
Apache Kafka 作為一個開源的串流平台，不斷演進以滿足日益增長的資料處理需求。從最初的內部基礎設施系統發展到現在，Kafka 已經成為企業級應用的重要組成部分。本篇文章將探討 Kafka 的核心概念、其在不同行業的應用，以及如何有效地使用 Kafka。
Kafka 的起源與發展
Kafka 最初是由 LinkedIn 開發的內部基礎設施系統，用於處理連續的資料流。在嘗試了各種現成的解決方案後，LinkedIn 決定從零開始構建一個能夠處理不斷增長的資料流的系統。Kafka 的理念是將資料視為不斷演變和增長的流，並圍繞這一理念構建資料系統和架構。
內容解密：
- Kafka 最初由 LinkedIn 開發，用於處理連續的資料流。
- 開發 Kafka 是因為現有的解決方案無法滿足需求。
Kafka 的核心概念
Kafka 被視為一個串流平台，能夠發布和訂閱資料流、儲存資料並處理資料。它的設計理念與傳統的資料函式庫、鍵值儲存、搜尋索引或快取不同，專注於處理不斷演變的資料流。
Kafka 常被與企業級訊息系統、大資料系統（如 Hadoop）以及資料整合或 ETL 工具進行比較。雖然它與這些技術有一些相似之處，但 Kafka 有其獨特的特點。
內容解密：
- Kafka 是一個串流平台，提供發布、訂閱、儲存和處理資料流的功能。
- Kafka 的設計理念與傳統資料儲存系統不同。
Kafka 的獨特之處
與傳統的訊息系統相比，Kafka 有三大不同之處：
- 現代分散式系統：Kafka 可以作為叢集執行，能夠彈性擴充套件以處理大量資料。
- 真正的儲存系統：Kafka 能夠長期儲存資料，這為資料處理提供了巨大的優勢。
- 適用於大規模應用：Kafka 可以處理大公司的所有資料流，避免了手動組態多個訊息代理的麻煩。
內容解密：
- Kafka 是一個現代分散式系統，可以彈性擴充套件。
- Kafka 能夠長期儲存資料。
- Kafka 適用於大規模應用。
Kafka 在不同行業的應用
隨著 Kafka 的發展，其應用場景也在不斷擴充套件。從最初的 ETL 和訊息傳遞，到現在的事件驅動微服務、實時流處理、物聯網（IoT）、機器學習管道等，Kafka 已經成為各行各業的重要工具。
在保險、銀行、影片遊戲和串流媒體服務等行業中，Kafka 都發揮著重要作用。它幫助企業重新設計業務流程，實作實時資料處理和分析。
內容解密：
- Kafka 的應用場景不斷擴充套件，包括 ETL、訊息傳遞、事件驅動微服務等。
- Kafka 在保險、銀行、影片遊戲和串流媒體服務等行業中發揮重要作用。
Kafka 的多重面貌：超越傳統訊息佇列的流處理平台
Kafka 常被與傳統的訊息佇列相提並論，但它在許多方面都有著根本性的不同。傳統的訊息佇列主要著重於訊息的傳遞，而 Kafka 則提供了一種更為強大的抽象層級，不僅能處理即時資料流，還具備資料持久化和複製功能。Kafka 的流處理能力讓開發者能夠動態地計算衍生的資料流和資料集，大幅簡化了程式碼的撰寫。
從 Hadoop 到即時資料處理
另一個理解 Kafka 的角度是將其視為 Hadoop 的即時版本。Hadoop 允許大規模地儲存和定期處理檔案資料，而 Kafka 則能大規模地儲存和持續處理資料流。雖然兩者在技術層面上有一定的相似性，但 Kafka 的低延遲特性使其更適合於直接驅動業務的核心應用。這使得企業能夠對即時發生的事件做出反應，從而改善客戶體驗並推動業務運作。
與 ETL 工具的比較
Kafka 也常被拿來與 ETL（Extract, Transform, Load）或資料整合工具比較，因為它們都涉及資料的移動。然而，Kafka 的核心差異在於它顛覆了傳統的資料處理方式。與其將 Kafka 視為一個從一個系統抓取資料並插入另一個系統的工具，不如說它是一個圍繞即時事件流設計的平台。這使得 Kafka 不僅能連線現成的應用程式和資料系統，還能為根據這些資料流的自定義應用程式提供動力。
流處理平台的魅力
將這三個領域結合——將所有資料流和應用場景匯聚在一起——正是流處理平台理念如此吸引人的原因。然而，這需要思維上的轉變，尤其是對於那些來自請求/回應式應用程式和關聯式資料函式庫背景的人來說。《Kafka 權威》是一本全面介紹 Kafka 的書，從內部原理到 API，為讀者提供了深入的瞭解。
本文目標與讀者
本文旨在為那些使用 Kafka API 開發應用程式的軟體工程師，以及在生產環境中安裝、組態、調優和監控 Kafka 的生產工程師（也稱為 SRE、DevOps 或系統管理員）提供實用的。同時，本文也針對負責設計和構建組織整體資料基礎設施的資料架構師和資料工程師。部分章節特別針對 Java 開發者，而其他章節則假設讀者具備 Linux 運作和組態的經驗。
本文涵蓋內容
本文涵蓋了成功在生產環境中執行 Kafka 所需的知識，以及如何構建強健且高效的應用程式。重點介紹了熱門的使用場景，包括事件驅動微服務的訊息匯流排、流處理應用程式和大規模資料管道。同時，本文也探討了 Kafka 的設計原則和可靠性保證，並詳細介紹了 Kafka 的架構細節，如複製協定、控制器和儲存層。
做出明智的決策
瞭解 Kafka 的運作機制，能夠幫助開發者和維運人員在佈署 Kafka 和設計應用程式時做出明智的決策。Apache Kafka 提供了極大的靈活性，但對於初學者來說，學習曲線較陡。本文試圖闡明現有的選擇、涉及的權衡，並指導讀者何時應該或不應該使用 Kafka 提供的不同選項。
為什麼需要了解 Kafka 的內部運作？
瞭解 Kafka 的內部運作不僅有趣，還能幫助使用者在生產環境中佈署 Kafka 和設計應用程式時做出更好的決策。這種知識對於那些希望充分利用 Kafka 功能的人來說是無價的。
本文適用讀者
本文適用於使用 Kafka API 的軟體工程師、在生產環境中管理 Kafka 的生產工程師，以及負責組織資料基礎設施的資料架構師和資料工程師。無論讀者的使用場景或架構如何，本文都將提供全面而實用的指導。
本文的適用物件與使用
本文主要針對兩類別讀者：直接使用Apache Kafka的開發人員，以及與Kafka相關的經理和架構師。對於開發人員來說，本文提供了深入的技術細節和實務經驗，幫助他們更有效地使用Kafka構建系統。對於經理和架構師來說，本文提供了對Kafka保證和取捨的深入理解，使他們能夠更好地管理和指導團隊。
本文的寫作規範
本文遵循以下排版規範：
- 斜體字：用於表示新術語、網址、電子郵件地址、檔案名稱和副檔名。
等寬字型：用於程式清單，以及在段落中參照程式元素，如變數或函式名稱、資料函式庫、資料型別、環境變數、陳述式和關鍵字。等寬粗體：顯示應該由使用者逐字輸入的命令或其他文字。等寬斜體：顯示應該由使用者提供的數值或由上下文決定的數值所取代的文字。
提示、注意事項和警告
本文使用以下元素來突出顯示重要資訊：
- 提示：提供有用的建議或技巧。
- 注意事項：提供一般性備註或補充資訊。
- 警告：指出潛在的危險或需要特別注意的事項。
使用程式碼範例
如何聯絡我們
致謝
我們要感謝Apache Kafka及其生態系統的許多貢獻者。沒有他們的工作，本文就不會存在。特別感謝Jay Kreps、Neha Narkhede和Jun Rao，以及他們在LinkedIn的同事和長官者，共同創造了Kafka並將其貢獻給Apache軟體基金會。
許多人對本文的初稿提供了寶貴的回饋，我們感謝他們的時間和專業知識。同時，我們也要感謝許多透過粗略反饋網站留下評論和回饋的讀者。
我們也要感謝我們的編輯，他們在整個過程中給予了我們支援和鼓勵。
最後，我們要感謝我們的經理和同事在我們撰寫本文期間給予的支援和鼓勵。
內容解密：
本段落主要介紹了本文的寫作背景、致謝以及相關資源的提供。透過介紹參與本文編寫和審閱的人員，表達了對他們貢獻的感謝。這些資訊對於讀者理解本文的背景和取得進一步的幫助具有重要意義。
深入理解Apache Kafka：企業級資料驅動的核心技術
在當今的企業環境中，資料扮演著至關重要的角色。無論是日誌訊息、指標資料、使用者活動記錄，還是其他形式的資料，每一筆資料都承載著特定的意義和價值。為了充分發揮這些資料的作用，我們需要將它們從產生地傳輸到能夠被分析的地方。Apache Kafka作為一個強大的分散式串流平台，正是為瞭解決這個問題而誕生的。
釋出/訂閱訊息模式：資料驅動應用的關鍵
在探討Kafka之前，瞭解釋出/訂閱（pub/sub）訊息模式是非常重要的。這種模式的特點是，訊息的傳送者（publisher）不會直接指定接收者（subscriber），而是透過某種方式對訊息進行分類別，接收者則根據自己的需求訂閱特定的訊息類別。pub/sub系統通常包含一個代理（broker），作為訊息釋出的中心樞紐，以促進這種模式的實作。
從簡單到複雜：pub/sub系統的演進
許多使用pub/sub模式的場景最初都始於簡單的訊息佇列或程式間通訊通道。例如，當開發一個需要傳送監控資訊的應用程式時，開發者可能會直接建立一個連線，將指標資料推播到顯示儀錶板上的應用程式。然而，隨著需求的增長，例如需要長期分析這些指標資料，就會引入更多的服務和連線，導致架構變得越來越複雜。
為瞭解決這種技術債務，開發者通常會建立一個集中式的應用程式來接收來自所有應用的指標資料，並提供查詢服務。這樣就形成了一個pub/sub訊息系統，有效地降低了架構的複雜度。
Kafka的登場：統一分散式串流平台
Apache Kafka被設計為一個釋出/訂閱訊息系統，旨在解決多個獨立pub/sub系統所帶來的重複建設和維護問題。Kafka常被描述為一個「分散式提交日誌」或「分散式串流平台」。它能夠持久地儲存資料，按照順序寫入，並且可以被確定性地讀取。此外，Kafka還能夠在系統內部分散儲存資料，以提供額外的容錯保護和擴充套件效能的機會。
訊息與批次處理：Kafka的基本單元
在Kafka中，資料的基本單元被稱為訊息。從資料函式庫的角度來看，可以將訊息視為一行或一筆記錄。訊息本質上是一串位元組陣列，對Kafka來說沒有特定的格式或意義。訊息可以有一個可選的中繼資料，稱為鍵，同樣是一串位元組陣列，用於控制訊息寫入分割區的方式。最簡單的方法是對鍵進行一致性雜湊，然後根據主題的分割區數量取模，以確保具有相同鍵的訊息始終被寫入相同的分割區。
為了提高效率，訊息會被分批寫入Kafka。批次是一組訊息的集合，這些訊息都被產生到同一個主題和分割區。批次處理減少了網路往返次數，提高了系統的吞吐量。
內容解密：
- 訊息（Message）：Kafka中的基本資料單元，等同於資料函式庫中的一行或一筆記錄。
- 鍵（Key）：用於控制訊息寫入分割區的中繼資料，透過雜湊和取模運算確保相同鍵的訊息寫入同一分割區。
- 批次（Batch）：一組寫入同一主題和分割區的訊息集合，用於提高寫入效率。
結語
Apache Kafka透過其強大的分散式架構和靈活的釋出/訂閱模式，為企業提供了一個高效、可擴充套件的資料處理和傳輸解決方案。無論是在日誌收集、指標監控，還是在實時資料處理和分析領域，Kafka都展現出了其不可替代的價值。透過深入理解Kafka的工作原理和核心概念，我們可以更好地利用這項技術來推動企業的數位轉型和創新發展。
Kafka 基礎架構與運作原理
Kafka 是一種分散式串流處理平台，主要用於處理高吞吐量的資料串流。它具備高度的可擴充套件性、容錯性和高效的資料處理能力。在探討 Kafka 的運作原理之前，我們需要了解其核心元件和架構。
訊息批次處理與壓縮
在 Kafka 中，訊息（messages）被收集並批次處理，以減少網路傳輸的負擔和提高處理效率。批次處理是一種權衡延遲和吞吐量的策略：批次越大，單位時間內處理的訊息越多，但單個訊息的傳播延遲越長。此外，批次通常會被壓縮，以提高資料傳輸和儲存的效率，但這需要額外的處理能力。
內容解密：
- 批次處理：將多個訊息組成一個批次進行處理，可以減少網路請求次數，提高系統吞吐量。
- 壓縮：對批次資料進行壓縮，可以減少資料傳輸量和儲存空間，但需要額外的 CPU 資源進行壓縮和解壓縮。
訊息結構與 Schema
雖然 Kafka 將訊息視為不透明的位元陣列，但為了使訊息內容易於理解，建議對訊息內容施加結構或 schema。常見的訊息 schema 包括 JSON 和 XML，但它們缺乏強大的型別處理和版本相容性。許多 Kafka 開發者偏好使用 Apache Avro，它提供了緊湊的序列化格式、獨立於訊息負載的 schema，以及強大的資料型別和 schema 版本相容性。
內容解密：
- 訊息結構：對訊息內容施加結構或 schema，可以使訊息易於理解和處理。
- Apache Avro：一種序列化框架，提供緊湊的序列化格式和強大的資料型別及 schema 版本相容性。
主題與分割區
在 Kafka 中，訊息被分類別到主題（topics）中，而主題又被分割成多個分割區（partitions）。分割區是一種單一的日誌，訊息以追加方式寫入，並按順序讀取。雖然單一分割區內的訊息是有序的，但跨多個分割區的主題不保證訊息順序。分割區是 Kafka 提供冗餘和可擴充套件性的關鍵機制，每個分割區可以被託管在不同的伺服器上，從而實作水平擴充套件。
內容解密：
- 主題：訊息被分類別到的類別，相當於資料函式庫中的表格或檔案系統中的資料夾。
- 分割區：主題被分割成的單一日誌，用於儲存訊息並提供冗餘和可擴充套件性。
生產者與消費者
Kafka 使用者端包括生產者（producers）和消費者（consumers）。生產者建立新的訊息，並將其釋出到特定的主題。消費者則訂閱一個或多個主題，並按照訊息產生的順序讀取它們。消費者會追蹤已消費的訊息偏移量（offset），以便在重新啟動時能夠從上次中斷的位置繼續消費。
內容解密：
- 生產者：建立新的訊息並將其釋出到 Kafka 主題的使用者端。
- 消費者：訂閱 Kafka 主題並讀取訊息的使用者端，會追蹤已消費的訊息偏移量。
經紀人與叢集
單個 Kafka 伺服器稱為經紀人（broker）。經紀人接收來自生產者的訊息，為其分配偏移量，並將其寫入磁碟儲存。同時，它也為消費者提供服務，回應對分割區的讀取請求。Kafka 經紀人設計為在叢集（cluster）中運作，其中一個經紀人會被選舉為叢集控制器，負責管理分割區分配和監控經紀人故障。
內容解密：
- 經紀人：單個 Kafka 伺服器，負責接收和儲存訊息，以及為消費者提供服務。
- 叢集：多個 Kafka 經紀人組成的集合，提供高用性和可擴充套件性。