Entdecken Sie, wie Sie Apache Kafka-Topics effektiv gestalten, um die Reihenfolge von Nachrichten sicherzustellen und die Effizienz der Verbraucher in Ihren Integrationsprojekten zu maximieren.
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Der Beste Ansatz für das Kafka-Topic-Design zur Reihenfolgeerhaltung von Nachrichten
Beim Entwerfen einer Integration mit Apache Kafka kann es eine Herausforderung sein, sicherzustellen, dass Ihre kritischen Geschäftsdaten in genau der Reihenfolge geliefert werden, in der sie gesendet wurden – insbesondere beim Einsatz mehrerer Verbraucher. Wenn Sie sich schon einmal gefragt haben, wie man die Notwendigkeit der Reihenfolge mit dem Wunsch nach paralleler Verarbeitung durch mehrere Verbraucher ausgleicht, ist dieser Beitrag genau richtig für Sie. Lassen Sie uns die besten Strategien erkunden, um beide Ziele effektiv zu erreichen.
Die Herausforderung der Nachrichtenreihenfolge
In Kafka wird die Konsistenz der Nachrichtenreihenfolge nur innerhalb einzelner Partitionen garantiert. Das bedeutet, wenn Sie eine strikte Reihenfolge benötigen, müssen Ihre Daten so verarbeitet werden, dass sie logisch zu Ihrer Partitionierungsstrategie passen. Anfangs könnte man denken, mehrere Partitionen einzusetzen, um mehr Verbraucher gleichzeitig Nachrichten verarbeiten zu lassen. Dies kann jedoch die Skalierung des Durchsatzes bei gleichzeitigem Erhalt der Reihenfolge verkomplizieren.
In Ihrem Szenario haben Sie einen Producer und fünf Consumer. Sie haben ein Topic mit fünf Partitionen angelegt, in der Hoffnung, die Nachrichtenverarbeitung zu parallelisieren. Dennoch haben Sie Probleme damit, die Reihenfolge der Nachrichten einzuhalten, da Kafka nur innerhalb einer einzelnen Partition die Reihenfolge garantiert.
Grundlagen im Kafka-Design
Consumer-Gruppen
Bevor wir zu Lösungen kommen, ist es wichtig zu verstehen, wie Consumer-Gruppen funktionieren. Befinden sich Verbraucher innerhalb derselben Gruppe, teilen sie sich die Partitionen eines Topics. Zum Beispiel:
Haben Sie fünf Verbraucher (C1, C2, C3, C4, C5) und ein Topic mit fünf Partitionen (P1, P2, P3, P4, P5):
Verbraucher C1 liest Nachrichten aus P1 und P2.
Verbraucher C2 liest aus P3 und P4, während C5 P5 übernimmt.
Diese Verteilung ermöglicht parallele Verarbeitung, erschwert jedoch die Gewährleistung der Nachrichtenreihenfolge über die Verbraucher hinweg.
Schlüsselgebundene Nachrichten zur Reihenfolgeerhaltung
Um die Nachrichtenreihenfolge in Kafka aufrechtzuerhalten, können Sie Schlüssel (Keys) in den Nachrichten des Producers verwenden. Nachrichten mit demselben Schlüssel werden immer derselben Partition zugewiesen, wodurch Sie die Reihenfolge für diese spezifischen Schlüssel beibehalten können. Ein wesentlicher Punkt ist jedoch, dass bei Verwendung mehrerer Schlüssel über mehrere Partitionen hinweg dennoch eine mögliche Reihenfolgeabweichung auftreten kann, wenn sie von verschiedenen Verbrauchern konsumiert werden.
Vorgeschlagene Lösung: Vereinfachung der Topic-Struktur
Basierend auf Ihren Anforderungen hier ein empfohlener Ansatz:
1. Strategie mit einer einzigen Partition
Anstatt ein Topic mit mehreren Partitionen zu erstellen, sollten Sie ein Topic mit nur einer Partition in Betracht ziehen. Vorteile:
Garantierte Reihenfolge: Mit nur einer Partition stellen Sie sicher, dass Nachrichten genau in der Reihenfolge verarbeitet werden, in der sie produziert wurden.
Unabhängiger Konsum: Weisen Sie jeder Ihrer fünf Verbraucher eine eigene Consumer-Gruppe zu. So kann jeder unabhängig von der einzigen Partition Daten ziehen.
2. Umsetzung: Codebeispiele
Im Folgenden ein Beispiel, wie Sie Ihre Kafka-Consumer für ein Topic mit nur einer Partition konfigurieren könnten:
Implementierung Verbraucher 1
[[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]]
Implementierung Verbraucher 2
[[Siehe Video, um
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