Chương 1: Xử lý yêu cầu Produce trong Kafka
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách Kafka xử lý các yêu cầu từ client, đặc biệt là yêu cầu Produce. Tham số cấu hình acks đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định số lượng broker cần xác nhận rằng message đã được ghi thành công. Các producer có thể được cấu hình với ba tùy chọn:
acks=0: Khách hàng không cần chờ xác nhận từ broker.acks=1: Broker leader phải xác nhận message.acks=all: Tất cả các replica đồng bộ phải xác nhận message trước khi coi là ghi thành công.
Khi broker chứa leader replica của một partition nhận được yêu cầu produce, nó sẽ thực hiện một số bước kiểm tra:
- Kiểm tra quyền ghi dữ liệu cho client trên topic.
- Xác nhận rằng giá trị acks là hợp lệ.
- Nếu acks là
all, đảm bảo có đủ in-sync replicas để lưu message.
Sau khi xác minh, broker sẽ ghi message vào local disk. Trên hệ điều hành Linux, message được ghi vào filesystem cache nhưng không có đảm bảo nào về thời gian ghi. Kafka dựa vào cơ chế sao chép để đảm bảo an toàn cho tính bền vững của message.
Chương 2: Xử lý yêu cầu Fetch trong Kafka
Cách Kafka xử lý yêu cầu fetch tương tự như cách xử lý yêu cầu produce. Client gửi yêu cầu để broker trả về các message từ topic, partition và offset mong muốn. Điều này giúp giảm thiểu tài nguyên khi client cần chứa một lượng lớn dữ liệu.
Nếu yêu cầu hợp lệ, broker sẽ gửi các message như client yêu cầu. Kafka sử dụng phương pháp zero-copy, giúp gửi message trực tiếp từ filesystem cache tới network channel mà không cần bộ đệm trung gian. Điều này cải tiến hiệu suất chính là một trong những lý do khiến Kafka trở nên phổ biến.
Bên cạnh việc đặt giới hạn tối đa về lượng dữ liệu, client còn có thể đặt giới hạn tối thiểu. Điều này có thể giúp giảm thiểu chi phí CPU và băng thông mạng, tận dụng thời gian để chỉ gửi cho client khi có đủ nội dung cần thiết.
Chương 3: Các yêu cầu khác trong Kafka
Ngoài các loại yêu cầu produce và fetch, Kafka còn xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau. Hiện tại, giao thức Kafka đã có 61 loại yêu cầu khác nhau, từ quản lý metadata tới bảo mật và điều phối consumption của các consumer group. Điều này giúp các nhà phát triển quản lý và sử dụng Kafka một cách linh hoạt.
Giao thức này cũng thường xuyên cập nhật, giúp cải thiện quy trình làm việc và tăng cường khả năng tương tác giữa các broker Kafka với nhau. Những yêu cầu nội bộ chẳng hạn như LeaderAndIsr được xử lý tự động giữa các broker mà người dùng không cần phải can thiệp.
Việc cải tiến giao thức và các yêu cầu là rất quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động của Kafka. Chẳng hạn, các consumer hiện nay không còn lưu trữ offset trong Apache ZooKeeper mà thay vào đó kết hợp trực tiếp với Kafka, điều này giúp nâng cao hiệu suất và giảm thiểu sự phức tạp.
Kết luận
Trong bài viết này, chúng tôi đã trình bày cách Kafka xử lý các yêu cầu từ client, từ khi gửi message đến khi tiếp nhận và xử lý message. Các kiến thức này không chỉ giúp bạn nắm vững cách hoạt động của Kafka mà còn giúp bạn tối ưu hóa quy trình làm việc với nền tảng này.
source: viblo
