Kafka Tutorial for Beginners | Everything you need to get started

Summary

Ce script explique de manière claire et simple ce qu'est Kafka, en utilisant un exemple pratique d'une application de commerce électronique. Il décrit comment Kafka permet de résoudre les problèmes liés à la communication synchrone entre microservices en introduisant un système de gestion des événements via des topics. En utilisant Kafka comme intermédiaire, les services peuvent traiter des événements de manière asynchrone, évitant ainsi les pannes et les points de défaillance uniques. Kafka permet également l'analyse en temps réel des données et le stockage des événements pour une consultation future, ce qui le distingue des courtiers de messages traditionnels.

Takeaways

• 😀 Kafka est un outil qui facilite la gestion des événements dans une architecture de microservices, comme un bureau de poste qui gère l'envoi de colis.
• 😀 Lorsque les services sont trop liés les uns aux autres (couplage serré), la montée en charge peut entraîner des pannes et des ralentissements. Kafka aide à éviter cela en réduisant ce couplage.
• 😀 Kafka ne remplace pas une base de données, mais agit comme un intermédiaire pour gérer des événements en temps réel entre les services.
• 😀 Les événements dans Kafka sont organisés en 'topics', qui agissent comme des sections dans un bureau de poste pour trier les colis.
• 😀 Les services producteurs envoient des événements à Kafka, tandis que les consommateurs s'abonnent à ces événements pour effectuer des actions en conséquence.
• 😀 Kafka permet la mise à l'échelle des microservices grâce à des partitions qui répartissent les charges de travail entre plusieurs processus.
• 😀 Les groupes de consommateurs permettent de répartir le traitement des événements, en envoyant les partitions à plusieurs instances d'un service pour une consommation parallèle.
• 😀 Kafka conserve les événements à long terme avec une politique de rétention configurable, permettant une lecture ultérieure, contrairement à d'autres courtiers de messages qui suppriment les messages après consommation.
• 😀 Kafka est conçu pour le traitement en temps réel des flux de données, ce qui le rend utile pour des applications nécessitant des mises à jour continues comme le suivi des positions des conducteurs ou des ventes en temps réel.
• 😀 Kafka version 3.0 a introduit KRaft, une nouvelle méthode pour gérer la coordination des brokers sans dépendance externe à Zookeeper.
• 😀 Kafka est différent des courtiers de messages traditionnels comme la télévision linéaire : il permet aux consommateurs de 'rejouer' ou de 'reprendre' les événements à leur propre rythme, comme sur une plateforme de streaming comme Netflix.

Q & A

Qu'est-ce que Kafka et pourquoi est-il populaire ?

Kafka est un système de gestion de flux d'événements en temps réel. Il est populaire car il permet de gérer de grandes quantités de données en temps réel tout en garantissant des performances élevées et une évolutivité. Il facilite également la communication entre microservices dans des systèmes distribués.

Quel problème Kafka résout-il dans les architectures microservices ?

Kafka résout le problème du couplage étroit entre les services dans une architecture microservices. En agissant comme un courtier, il permet aux microservices de produire et consommer des événements de manière asynchrone, ce qui réduit les points de défaillance et améliore la scalabilité.

Pourquoi les systèmes de microservices peuvent-ils devenir problématiques sous une charge élevée ?

Les systèmes de microservices peuvent devenir problématiques sous une charge élevée en raison de la communication synchrone entre les services. Si un service devient lent ou tombe en panne, cela bloque les autres services, ce qui peut entraîner des délais et des pertes de ventes pendant les périodes de forte demande.

Qu'est-ce qu'un 'producteur' dans Kafka ?

Un 'producteur' dans Kafka est un service qui génère un événement et le transmet à Kafka pour qu'il soit disponible pour d'autres services. Par exemple, dans un système de commande, le service de commande peut être un producteur qui envoie des événements lorsque des commandes sont passées.

Qu'est-ce qu'un 'consommateur' dans Kafka ?

Un 'consommateur' dans Kafka est un service qui s'abonne à des topics spécifiques et traite les événements générés par les producteurs. Par exemple, un service de notification peut être un consommateur qui envoie un email de confirmation lorsque l'événement d'une commande est reçu.

Comment Kafka organise-t-il les événements dans les topics ?

Kafka organise les événements dans des 'topics'. Chaque topic est une catégorie d'événements, et les producteurs écrivent les événements dans les topics appropriés. Par exemple, un service de commande écrira des événements dans un topic 'commandes', et un service de paiement pourrait utiliser un topic 'paiements'.

Qu'est-ce que la notion de partitions dans Kafka ?

Les partitions dans Kafka permettent de diviser un topic en plusieurs sections pour améliorer la performance. Cela permet à Kafka de gérer de grandes quantités de données en les répartissant entre plusieurs serveurs, ce qui facilite le traitement parallèle et l'évolutivité.

Comment Kafka assure-t-il l'évolutivité ?

Kafka assure l'évolutivité grâce aux partitions et aux groupes de consommateurs. Les partitions permettent de diviser les données en plusieurs segments traitables indépendamment, et les groupes de consommateurs permettent à plusieurs instances d'un même service de traiter ces partitions en parallèle, accélérant ainsi le traitement.

Quelle est la différence entre Kafka et un courtier de messages traditionnel ?

La principale différence réside dans la persistance des messages. Contrairement aux courtiers de messages traditionnels qui suppriment les messages après leur consommation, Kafka persiste les événements et les stocke pendant une période configurable. Cela permet aux consommateurs de lire les événements à tout moment et d'effectuer des analyses sur ces données.

Qu'est-ce que KRaft dans Kafka et pourquoi est-ce important ?

KRaft (Kafka Raft) est une fonctionnalité de Kafka qui remplace l'outil externe Zookeeper pour la gestion et la coordination des brokers Kafka. Depuis la version 3.0 de Kafka, KRaft permet une gestion décentralisée directement intégrée dans Kafka, simplifiant ainsi l'architecture et la gestion du cluster Kafka.