Apache Kafka'da Partition nedir? Bir topic birden fazla partitiona bölünebilir mi?
Evet, Apache Kafka'da bir konu (topic) birden fazla partitiona bölünebilir. Şimdi bu kavramları daha ayrıntılı bir şekilde inceleyelim:
Partition (Bölüm)
Partition, Kafka'nın veri yapısının temel bir bileşenidir. Bir topic, bir veya daha fazla partitiona bölünebilir. Partitionlar, Kafka'nın ölçeklenebilirliğini ve yüksek kullanılabilirliğini sağlar. İşte bazı önemli yönleri:
Ölçeklenebilirlik: Bir topic birden fazla partitiona bölündüğünde, bu partitionlar farklı Kafka broker'larına dağıtılabilir. Bu, okuma ve yazma işlemlerinin aynı anda gerçekleşebilmesine olanak tanır, böylece yüksek hacimli veri akışlarını işleyebilir.
Yüksek Kullanılabilirlik: Partitionlar, Kafka'nın hata toleransını artırır. Bir broker arızalandığında, diğer broker'lar arızalı broker'da bulunan partitionların yedeklerini (replicas) barındırabilir. Bu, veri kaybını önler ve sistemin sürekli olarak çalışmasını sağlar.
Sıralama: Her partition içinde, mesajlar bir sıra numarasıyla (offset) sıralanır. Bu, verilerin belirli bir sırayla işlenmesine olanak tanır. Ancak, farklı partitionlar arasında böyle bir sıralama garantisi yoktur.
Topic ve Partition İlişkisi
Bir topic, belirli bir kategoriyi veya konuyu temsil eder ve bir veya daha fazla partition içerebilir. Partition sayısı, topic oluşturulurken belirlenebilir ve daha sonra değiştirilebilir. Bu sayede, yüksek veri yüklerine sahip uygulamalarda bile verimli bir şekilde ölçeklendirme yapılabilir.
Özetle, Kafka'da partitionlar, büyük veri yüklerinin etkin bir şekilde işlenmesini sağlar, ve bir topic birden fazla partitiona bölünebilir. Bu, ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik ve esneklik sağlar.
Group Id partition ilişkisi nedir?
Kafka'da Group ID, tüketici grubunu (consumer group) tanımlar. Tüketici grubu, bir veya daha fazla tüketici örneğinden (consumer instance) oluşur. Bunlar, belirli bir topic'in partitionlarını tüketir (yani okur). Group ID ve partitionlar arasındaki ilişki, Kafka'nın mesaj tüketme modelinin bir parçasıdır. İşte bu ilişkinin bazı önemli yönleri:
Dengeli Yük Dağılımı (Load Balancing): Tüketici grubu içinde, her partition yalnızca bir tüketici tarafından okunur. Eğer tüketici sayısı, partition sayısından az ise, bazı tüketici örnekleri birden fazla partition okur. Eğer tüketici sayısı partition sayısından fazla ise, bazı tüketici örnekleri boşta kalır. Bu, yükün tüketici örnekleri arasında dengeli bir şekilde dağıtılmasını sağlar.
Durum Bilgisi (Statefulness): Tüketici grubu, belirli bir partition'un son okunan offset'ini takip eder. Bu, bir tüketici örneği başarısız olduğunda veya durduğunda, diğer bir tüketici örneğinin devreye girmesine ve tam olarak kaldığı yerden devam etmesine olanak tanır.
Ölçeklenebilirlik: Yeni tüketici örnekleri eklemek veya mevcutları çıkarmak, tüketici grubuna ek ölçeklenebilirlik sağlar. Bu, daha fazla partition eklemek veya mevcut partitionlar arasında daha dengeli bir yük dağılımı sağlamak için yapılabilir.
Paralel İşleme: Tüketici grubu, paralel işlemeyi mümkün kılar. Her tüketici, bağımsız bir şekilde çalışır ve kendi partitionlarını işler. Bu, büyük veri hacimlerinin hızlı bir şekilde işlenmesine olanak tanır.
Özetle, Group ID, Kafka'da tüketici grubunun kimliğini belirler, ve partitionlarla olan ilişkisi, ölçeklenebilirlik, yüksek kullanılabilirlik ve paralel işlemenin nasıl gerçekleşeceğine dair kuralları belirler. Bu, büyük veri akışlarının etkin bir şekilde işlenmesine yardımcı olur.
Aynı gruba ait, aynı topici okuyan, birdenfazla partitionu tüketen örnek bir multithread java spring boot uygulaması yazar mısın?
ChatGPT
Elbette! İşte Apache Kafka'da aynı gruba ait, aynı topic'i okuyan, birden fazla partition'u tüketen örnek bir multithread Spring Boot uygulaması:
Maven Dependencies
Öncelikle pom.xml dosyanıza aşağıdaki Kafka ve Spring Kafka bağımlılıklarını eklemeniz gerekir:
xml
Copy code
<dependencies>
<!-- Spring Boot Starter for Kafka -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
<!-- Spring Boot Starter Web -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
Configuration Class
Kafka yapılandırmasını ayarlamak için bir yapılandırma sınıfı oluşturun:
java
Copy code
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.ConcurrentMessageListenerContainer;
import org.springframework.kafka.listener.config.ContainerProperties;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {
@Bean
public Map<String, Object> consumerConfigs() {
Map<String, Object> props = new HashMap<>();
props.put(ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");
props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, StringDeserializer.class);
return props;
}
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(consumerConfigs());
}
@Bean
public ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> messageListenerContainer() {
ContainerProperties properties = new ContainerProperties("my-topic");
properties.setConcurrency(3); // 3 threads to consume messages
ConcurrentMessageListenerContainer<String, String> container =
new ConcurrentMessageListenerContainer<>(consumerFactory(), properties);
container.setupMessageListener(new MessageListener());
return container;
}
}
Message Listener Class
Mesajları işlemek için bir mesaj dinleyici sınıfı oluşturun:
java
Copy code
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.listener.MessageListener;
public class MessageListener implements MessageListener<String, String> {
@Override
public void onMessage(ConsumerRecord<String, String> record) {
System.out.println("Received message: " + record.value() + " from partition: " + record.partition());
}
}
Bu örnek, aynı tüketici grubuna (my-group) ait, aynı topic'i (my-topic) okuyan, ve 3 farklı thread kullanarak birden fazla partition'u tüketen bir Spring Boot uygulamasıdır. Her thread, ayrı bir partition'dan mesajları tüketir. Yapılandırmada setConcurrency(3) ayarı, 3 farklı thread'in kullanılacağını belirtir.
Aynı gruba ait, aynı topici okuyan, birdenfazla partitionu tüketen örnek bir multi instance microservice grubu java spring boot docker uygulaması yazar mısın?
Elbette, aynı gruba ait, aynı topic'i okuyan, birden fazla partition'u tüketen bir multi-instance microservice grubu oluşturmak için örnek bir Java Spring Boot Docker uygulaması oluşturalım.
Bu örnek, bir Kafka tüketici grubunu aynı gruba ait birden fazla mikro hizmet örneği ile temsil edecek. Her mikro hizmet örneği, farklı bir Docker container içinde çalışacak.
1. Maven Dependencies
İlk olarak, projenizin pom.xml dosyasına Spring Boot ve Kafka bağımlılıklarını ekleyin:
xml
Copy code
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.kafka</groupId>
<artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>
</dependencies>
2. Kafka Configuration Class
Kafka tüketici yapılandırmasını ayarlayın:
java
Copy code
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.kafka.annotation.EnableKafka;
import org.springframework.kafka.core.ConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.core.DefaultKafkaConsumerFactory;
import org.springframework.kafka.listener.config.ConcurrentKafkaListenerContainerFactory;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka:9092");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(config);
}
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
return factory;
}
}
3. Kafka Consumer Service
Mesajları dinleyen ve işleyen bir servis sınıfı oluşturun:
java
Copy code
import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecord;
import org.springframework.kafka.annotation.KafkaListener;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class KafkaConsumerService {
@KafkaListener(topics = "my-topic", groupId = "my-group")
public void listen(ConsumerRecord<String, String> record) {
System.out.println("Received message: " + record.value() + " from partition: " + record.partition());
}
}
4. Dockerfile
Uygulamanızı Docker içerisinde çalıştırmak için bir Dockerfile oluşturun:
Dockerfile
Copy code
FROM openjdk:11-jre-slim
ARG JAR_FILE=target/*.jar
COPY ${JAR_FILE} app.jar
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app.jar"]
5. Docker Compose File
Birden fazla mikro hizmet örneğini aynı tüketici grubunda çalıştırmak ve bir Kafka broker'ı ile bağlantı kurmak için bir docker-compose.yml dosyası oluşturun:
yaml
Copy code
version: '3'
services:
kafka-consumer-instance-1:
build: .
depends_on:
- kafka
kafka-consumer-instance-2:
build: .
depends_on:
- kafka
kafka:
image: confluentinc/cp-kafka:latest
environment:
KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092
KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
KAFKA_AUTO_CREATE_TOPICS_ENABLE: "true"
zookeeper:
image: confluentinc/cp-zookeeper:latest
environment:
ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181
Bu dosya, iki tane Kafka tüketici örneği (kafka-consumer-instance-1 ve kafka-consumer-instance-2) ve Kafka broker'ı ile Zookeeper'ı içerir.
6. Uygulamayı Çalıştırma
Docker Compose kullanarak uygulamanızı çalıştırmak için terminalde şu komutu kullanın:
bash
Copy code
docker-compose up --build
Bu, her mikro hizmet örneğinin aynı tüketici grubuna (my-group) ait olduğu, aynı topic'i (my-topic) okuduğu ve birden fazla partition'u tükettiği bir uygulamadır. Her mikro hizmet örneği ayrı bir Docker container içinde çalışır.
Her bir instance da partitionları tüketen 8 thread oluşturmak isteseydim?
Her bir mikro servis örneğinde 8 thread kullanarak partitionları tüketmek istiyorsanız, ConcurrentKafkaListenerContainerFactory içinde concurrency (eşzamanlılık) ayarını 8 olarak belirlemelisiniz.
Güncellenmiş Kafka Configuration Class
KafkaConfig sınıfını aşağıdaki gibi güncelleyin:
java
Copy code
@Configuration
@EnableKafka
public class KafkaConfig {
@Bean
public ConsumerFactory<String, String> consumerFactory() {
Map<String, Object> config = new HashMap<>();
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "kafka:9092");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, "my-group");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
config.put(org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
return new DefaultKafkaConsumerFactory<>(config);
}
@Bean
public ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> kafkaListenerContainerFactory() {
ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<String, String> factory = new ConcurrentKafkaListenerContainerFactory<>();
factory.setConsumerFactory(consumerFactory());
factory.setConcurrency(8); // Set 8 threads to consume messages
return factory;
}
}
Bu değişiklik, her mikro servis örneğinin 8 thread kullanarak partitionları tüketeceği anlamına gelir. Bu, her container içinde paralel olarak çalışan 8 thread ile sonuçlanır, böylece aynı anda birden fazla partition'dan mesajlar okunabilir.
Geriye kalan kodlar ve yapılandırmalar aynı kalabilir. Docker Compose ile uygulamanızı tekrar başlattığınızda, her bir mikro servis örneğinin 8 thread kullanarak mesajları tükettiğini göreceksiniz.
Bu değişiklikler, paralel işlemenin artmasına ve sistem genelinde daha yüksek bir verimlilik elde edilmesine yardımcı olabilir. Her mikro servis örneğindeki thread sayısını, sisteminizin ihtiyacına göre ayarlayabilirsiniz.
Türk Ninja IT Dünyası'ndan haberler, röportajlar, makaleler, eğitimler ve video içerikleri sunar.
Hiç yorum yok
Yorum Gönder