1. Giới thiệu

Trong thế giới công nghệ ngày nay, Kafka đã trở thành một trong những công cụ phổ biến nhất để xử lý dữ liệu theo dòng thời gian. Giả sử bạn có một ứng dụng cần đọc các message từ một topic Kafka, sau đó phân tích, xử lý logic và ghi kết quả vào một hệ thống quản trị cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra nếu tốc độ gửi message từ các producer vượt quá khả năng xử lý của ứng dụng? Nếu bạn chỉ có một consumer duy nhất để đọc và xử lý dữ liệu, ứng dụng của bạn có thể bị tụt lại phía sau trong việc tiếp nhận thông tin từ topic.

Rõ ràng rằng, cần phải mở rộng khả năng tiêu thụ dữ liệu từ các topic, nghĩa là cho phép nhiều consumers đọc cùng một topic, từ đó phân chia dữ liệu giữa chúng một cách hiệu quả.

2. Chi tiết về Consumer và Consumer Groups

Các consumers trong Kafka thường hoạt động dưới dạng một nhóm gọi là consumer group. Khi nhiều consumer đăng ký vào một topic và thuộc về cùng một consumer group, mỗi consumer trong nhóm sẽ nhận message từ một tập con khác nhau của các partition thuộc topic đó.

Ví dụ về consumer group với bốn partitions

Giả sử có một topic T1 với bốn partition. Nếu ta tạo một consumer mới, gọi là C1, là consumer duy nhất trong consumer group G1 và đăng ký nó vào topic T1, thì consumer C1 sẽ nhận tất cả các message từ cả bốn partition.

Bốn partition chia cho hai consumer trong cùng một consumer group

Khi thêm một consumer khác, C2, vào consumer group G1, mỗi consumer sẽ nhận message từ hai partition khác nhau. Chẳng hạn, các message từ partition 0 và 2 có thể được gửi đến C1, trong khi các message từ partition 1 và 3 được gửi đến consumer C2.

Bốn consumer trong một consumer group, mỗi consumer nhận message từ một partition

Nếu consumer group G1 có bốn consumer, mỗi consumer sẽ đọc message từ một partition duy nhất, giúp tối ưu hóa khả năng xử lý dữ liệu.

Nhiều consumer hơn số partition trong cùng một consumer group

Nếu có nhiều consumer hơn số lượng partition, một số consumer sẽ ở trạng thái "nhàn rỗi" và không nhận message nào cả. Do đó, tối ưu hóa số lượng consumer so với partition là rất quan trọng.

Thêm consumer group mới để nhận tất cả thông điệp

Một trong những giải pháp chính để mở rộng khả năng tiêu thụ dữ liệu từ một topic Kafka là thêm nhiều consumers vào một consumer group. Các consumers này thường thực hiện các tác vụ yêu cầu độ trễ cao, như ghi vào cơ sở dữ liệu hoặc thực hiện các tính toán phức tạp.

Để đảm bảo rằng mỗi ứng dụng cần nhận tất cả thông điệp từ một hoặc nhiều topic, hãy tạo các consumer group riêng cho từng ứng dụng. Điều này giúp mỗi ứng dụng nhận được toàn bộ các message mà không bị ảnh hưởng bởi các consumer group khác.

Lợi ích của việc sử dụng nhiều consumer groups

Nếu bạn thêm một consumer group mới (G2) với một consumer duy nhất, consumer này sẽ nhận tất cả các thông điệp trong topic T1, không phụ thuộc vào những gì G1 đang thực hiện. Nếu G2 có thêm nhiều consumer, mỗi consumer sẽ nhận một tập con của các partition, nhưng G2 vẫn sẽ nhận tất cả các message mà không bị ảnh hưởng bởi các consumer group khác.

3. Kết luận

Tóm lại, để tối ưu hóa quá trình tiêu thụ dữ liệu từ Kafka, bạn nên tạo một consumer group mới cho mỗi ứng dụng cần nhận tất cả các message từ một hoặc nhiều topic. Đồng thời, việc thêm consumers vào một consumer group hiện có cũng rất quan trọng để mở rộng khả năng xử lý dữ liệu, giúp mỗi consumer trong nhóm chỉ nhận một tập con của các message một cách hiệu quả.

4. Liên hệ và Kết nối

Nếu bạn muốn thảo luận thêm về bài viết này hoặc có bất kỳ câu hỏi nào liên quan đến Kafka, hãy kết nối với mình qua các nền tảng xã hội:

• LinkedIn: Nguyễn Trung Nam
• Facebook: Trung Nam Nguyễn

Rất mong được kết nối và cùng nhau thảo luận những vấn đề thú vị về công nghệ!
source: viblo