Using Redis Streams instead of Kafka - Redis Special Topics (2/4) | System Design

Summary

Dans cette vidéo, nous explorons comment réaliser un traitement de flux en utilisant Redis, en mettant en lumière les différences entre Redis et Kafka. Bien que Kafka soit conçu pour un traitement de flux à haut débit, Redis, traditionnellement une base de données clé-valeur en mémoire, peut aussi gérer le traitement de flux via ses structures de données spécialisées, comme les flux Redis. La vidéo détaille les mécanismes de lecture, de partitionnement, de groupes de consommateurs, et de gestion de la durabilité avec Redis, tout en comparant les avantages et les cas d’utilisation de Redis et Kafka.

Takeaways

• 😀 Redis peut être utilisé pour le traitement de flux, similaire à Kafka, en utilisant une structure de données spéciale appelée Redis Streams.
• 😀 Kafka est conçu pour un traitement de flux à haut débit, avec des données stockées sur disque pour une durabilité maximale, tandis que Redis est en mémoire par défaut, ce qui le rend plus rapide mais moins durable.
• 😀 Redis Streams est basé sur un journal append-only, ce qui signifie que les données ne peuvent être ajoutées qu'à la fin, comme un log séquentiel.
• 😀 Contrairement à Kafka, qui distribue les données sur plusieurs partitions, Redis Streams utilise plusieurs clés pour simuler la partition des flux.
• 😀 Les groupes de consommateurs dans Kafka sont utilisés pour répartir la charge entre plusieurs consommateurs répartis sur différentes partitions.
• 😀 Redis Streams utilise des offsets pour les groupes de consommateurs, permettant un équilibrage de charge plus simple sans partitionnement explicite des données.
• 😀 Redis prend en charge des opérations bloquantes sur les files d'attente et les flux, permettant d'attendre que de nouvelles données soient ajoutées avant de les consommer.
• 😀 Kafka offre une durabilité garantie en enregistrant toutes les données sur disque, tandis que Redis peut utiliser des mécanismes comme la prise de snapshots pour persister les données en mémoire.
• 😀 Les groupes de consommateurs dans Redis garantissent que chaque message n'est consommé que par un seul consommateur, avec la possibilité de gérer les messages en attente en cas de défaillance d'un consommateur.
• 😀 Redis Streams peut être plus adapté aux scénarios nécessitant une faible latence et une gestion simple des flux de données, contrairement à Kafka qui est plus adapté aux systèmes à haut débit nécessitant une distribution plus complexe des messages.

Q & A

Qu'est-ce que le traitement de flux (stream processing) et pourquoi est-ce important?

Le traitement de flux consiste à traiter des données en temps réel dès qu'elles sont générées, souvent dans des systèmes distribués. Cela permet une prise de décision rapide et l'automatisation de nombreuses tâches, telles que l'analyse des logs pour la sécurité ou la gestion des données d'événements en temps réel.

Pourquoi Redis est-il un choix viable pour le traitement de flux malgré sa nature de magasin de données clé-valeur?

Bien que Redis soit un magasin de données clé-valeur, il prend en charge des structures de données spéciales comme les flux Redis, qui permettent d'implémenter des scénarios de traitement de flux avec des opérations sur ces structures, permettant ainsi de réaliser des cas d'utilisation complexes.

Comment Redis implémente-t-il un traitement de flux avec des listes?

Redis peut simuler un traitement de flux à l'aide de listes en utilisant des opérations comme `PUSH` et `POP`. La fonctionnalité `POP` bloquante permet à des consommateurs de récupérer des éléments de la liste de manière synchrone dès qu'ils sont ajoutés, facilitant ainsi la distribution des données.

Quelles sont les limites d'utiliser des listes pour la diffusion de données à plusieurs consommateurs dans Redis?

Avec des listes, Redis ne permet pas de diffuser le même ensemble de données à plusieurs consommateurs. Chaque consommateur ne récupère qu'un seul élément à la fois, ce qui n'est pas idéal pour un scénario de diffusion de données à plusieurs consommateurs en parallèle.

Quelle est la différence entre Redis Streams et Kafka pour le traitement de flux?

Redis Streams et Kafka utilisent tous deux des journaux d'ajouts pour le traitement de flux, mais Redis est principalement en mémoire avec des options de persistance, ce qui le rend très rapide, tandis que Kafka stocke ses données sur disque et repose sur le cache mémoire du système d'exploitation pour la performance. Kafka est conçu pour une durabilité complète, ce qui n'est pas le cas de Redis par défaut.

Qu'est-ce qu'un Redis Stream et comment fonctionne-t-il?

Un Redis Stream est une structure de données qui permet de stocker des événements sous forme de journal d'ajouts, où chaque message ajouté reçoit un identifiant unique. Contrairement aux listes, il ne permet que l'ajout de nouvelles données, ce qui facilite un traitement séquentiel et rapide des flux de données.

Quelles sont les implications des partitions dans Redis Streams par rapport à Kafka?

Redis Streams permet de partitionner les données en utilisant plusieurs clés, chaque clé étant un flux indépendant. Kafka, en revanche, partitionne les données au niveau des serveurs et assigne les partitions à différents consommateurs pour une distribution plus équilibrée des données entre les consommateurs.

Que signifie l'utilisation des groupes de consommateurs dans Redis Streams?

Les groupes de consommateurs dans Redis Streams permettent de répartir les tâches de consommation d'un flux entre plusieurs consommateurs. Chaque consommateur d'un groupe lira les données à partir d'un offset spécifique, garantissant qu'aucun message ne sera consommé par plus d'un consommateur dans le groupe.

Comment Redis gère-t-il la tolérance aux pannes avec les groupes de consommateurs?

Redis Streams gère la tolérance aux pannes grâce à des listes en attente, où les messages envoyés aux consommateurs mais non encore traités sont stockés. Si un consommateur échoue, un autre peut prendre en charge les messages non traités et continuer le traitement sans perte de données.

Quelle est la différence entre la gestion des groupes de consommateurs dans Kafka et Redis Streams?

Dans Kafka, les consommateurs sont répartis sur différentes partitions pour équilibrer la charge, tandis que dans Redis Streams, la gestion des groupes de consommateurs repose sur un offset, chaque consommateur consommant les messages à partir de son propre point d'offset. Cela permet de mieux gérer les scénarios de charge de travail variable.