Kafka演进的四个阶段分别是什么

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Kafka是当下热门的消息队列中间件,它可以实时地处理海量数据,具备高吞吐、低延时等特性及可靠的消息异步传递机制,可以很好地解决不同系统间数据的交流和传递问题。

Kafka演进之路的四个阶段

早期大数据平台之所以引入Kafka作为业务日志的收集处理系统,主要是考虑到它高吞吐低延迟、多重订阅、数据回溯等特点,可以更好地满足大数据场景的需求。但随着业务量的迅速增加,以及在业务使用和系统维护中遇到的问题,例如注册机制、监控机制等的不完善,导致出现问题无法快速定位,以及一些线上实时任务发生故障后没有快速恢复导致消息积压等,使Kafka集群的稳定性和可用性得受到挑战,经历了几次严重的故障。

解决以上问题对我们来说迫切而棘手。针对大数据平台在使用Kafka上存在的一些痛点,我们从集群使用到应用层扩展做了一系列的实践,整体来说包括四个阶段:

第一阶段:版本升级。围绕平台数据生产和消费方面存在的一些瓶颈和问题,我们针对目前的Kafka版本进行技术选型,最终确定使用1.1.1版本。

第二阶段:资源隔离。为了支持业务的快速发展,我们完善了多集群建设以及集群内Topic间的资源隔离。

第三阶段:权限控制和监控告警。

首先在安全方面,早期的Kafka集群处于裸跑状态。由于多产品线共用Kafka,很容易由于误读其他业务的Topic导致数据安全问题。因此我们基于SASL/SCRAM+ACL增加了鉴权的功能。

在监控告警方面,Kafka目前已然成为实时计算中输入数据源的标配,那么其中Lag积压情况、吞吐情况就成为实时任务是否健康的重要指标。因此,大数据平台构建了统一的Kafka监控告警平台并命名「雷达」,多维度监控Kafka集群及使用方情况。

第四阶段:应用扩展。早期Kafka在对公司各业务线开放的过程中,由于缺乏统一的使用规范,导致了一些业务方的不正确使用。为解决该痛点,我们构建了实时订阅平台,通过应用服务的形式赋能给业务方,实现数据生产和消费申请、平台的用户授权、使用方监控告警等众多环节流程化自动化,打造从需求方使用到资源全方位管控的整体闭环。

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