skip to content

รู้จักกับ Kafka distribution system สำหรับ Realtime กัน

/ 9 min read

Share on social media

kafka-basic สามารถดู video ของหัวข้อนี้ก่อนได้ ดู video

Kafka คืออะไร ?

Kafka คือตัวกระจาย Event distribution platform ที่ช่วยกระจาย data ที่ stream แบบ realtime ได้

เทคโนโลยีนี้เกิดจากทีมของ LinkedIn จากปัญหาเรื่องของการพยายามทำ “Realtime data processing” ในทีมของ LinkedIn ที่สามารถกระจายการทำงาน, ใช้งานได้กับทุกระบบ และรวดเร็ว (สามารถ scale ได้) = ก็เลยเกิดเป็นตัว Kafka นี้ขึ้นมา

เพื่อแก้ปัญหาจากภาพนี้ ที่ Frontend แต่ละตัวต้องยิง Service กระจายตัวออกไป (Point to Point data)

Frontend1
Hadoop
Security System
Realtime monitoring
Other Consumer Service
Data warehouse
Frontend2
Frontend3

เป็นภาพแบบนี้แทน (Data pipeline)

Frontend1
Kafka
Frontend2
Frontend3
Hadoop
Security System
Realtime monitoring
Other Consumer Service
Data warehouse

Ref: https://datascience.cafe/cafe/2016/02/17/kafka-data-integration/

โจทย์ของ Kafka คือเป็นตัวที่คอยเชื่อมเป็นตัวกลางระหว่าง Producer (ผู้ผลิต) และ Consumer (ผู้บริโภค) โดยองค์ประกอบหลักคือ

  • Producer จะเป็นคนคอยส่งข้อมูล (Message) เข้า Message Queue เข้าไป
  • Consumer หยิบแต่ละข้อมูล (Message) ที่ได้รับจาก Message Queue ไปจัดการงานต่อ
  • โดย Broker คือ Kafka server (ใน Kafka Cluster) เปรียบได้กับ node (หรือเครื่อง server เครื่องหนึ่ง) ที่มีหน้าที่ในการเก็บข้อมูล (จาก Producer) และส่งข้อมูล (ไปให้ Consumer) ตามที่ Request ออกไป (ซึ่ง Broker ก็จะผูกกับ Partition ที่เก็บข้อมูลไว้)
  • และมี Zookeeper ที่เป็นผู้จัดการ Broker คอยดูว่ามี Broker มีตัวไหนตายไหม จัดการกับ Kafka Cluster (เหล่า Broker นี้) ให้สามารถดำเนินการต่อได้ ก็จะดูแลเรื่องของการเลือก Leader, replica ของ Partition

kafka-cluster Ref: https://www.techterrotor.com/2022/04/kafka-message-queue.html

โดยองค์ประกอบการจัดการข้อมูลคือ

  • Topic ที่ใช้สำหรับแบ่งประเภทของข้อความที่จะส่งออกจากกันได้ (เหมือนเราสร้าง chat กลุ่ม) โดย
    • Producer สามารถส่งข้อความเฉพาะกลุ่มได้
    • Consumer สามารถรับข้อความเฉพาะกลุ่มที่ตัวเองกำลังดูอยู่ได้ (โดยหยิบตาม topic ที่สนใจ)
  • Partition คือการแบ่งส่วนการเก็บ Queue ออกจากกัน โดยแต่ละ topic นั้นมันจะกระจายไปตามแต่ละ partition ซึ่งอนุญาตให้ทำ hotizontal scale ที่สามารถแบ่ง topic เป็นเก็บและแชร์ได้
  • Offset = position ที่เก็บข้อมูลตำแหน่งปัจจุบันของแต่ละ Partition เพื่อให้รู้ว่าตำแหน่งปัจจุบันของข้อมูล Queue อยู่ที่ใด
consumer-group

Ref: https://docs.datastax.com/en/kafka/doc/kafka/kafkaHowMessages.html

ไอเดียหลักของ Kafka คือ

  • ข้อมูลทั้งหมดจะส่งผ่าน Producer มา
  • หลังจากนั้น Broker ก็จะจัดการจัดเก็บข้อมูลเข้า Partition ไป โดย Broker จะสร้าง key กำหนดปลายทาง Partition ที่ต้องไป (ถ้าไม่มีการระบุ Key เราจะเรียก concept ว่า Round robin เหมือนตามหา Partition ที่มีปริมาณไม่มาก เพื่อให้ balance ของทุก partition เท่ากันแล้วก็ใส่เข้าไป)
  • ฝั่ง Consumer จะสร้างตัวเองมาเป็น Consumer Group (กลุ่มของ Consumer) แล้วจะทำการ subscribe topic กับ ทุก Partition เอาไว้ แล้วเมื่อมีข้อมูลเข้ามา Consumer ก็จะได้รับข้อมูลออกไป
  • Consumer 1 ตัว สามารถ subscribe หลาย Partition ได้ แต่ถ้าใน Consumer Group มีหลาย Consumer = สามารถช่วยกัน subscribe Partition ได้ (เหมือนภาพนี้ ที่ Consumer 1 ตัว subscribe Partiion 2 อัน, อีกตัว subscribe อันเดียว)
  • แปลว่าใน 1 Consumer Group = ไม่ควรมี Consumer เกิน Partition (เพราะมีเกิน Consumer ก็จะไม่ action อะไรอยู่ดี)

มุมมองของการใช้งาน

  • Kafka จะไม่เหมือน Message queue ทั่วไปอย่างหนึ่งคือ มันทำการ scale ตาม Producer - Consumer ได้ = มันสามารถกระจายการทำงานเท่าไหร่ก็ได้ และไม่ได้ “ทำงานต่อเนื่องกัน “
    • ไม่ได้โดย design มาให้ทำงานตามลำดับนะ (มันคือ Concept ของ Partition)
ตัวอย่างในเรื่องนี้
- Partition 1: Message A (timestamp: 1), Message C (timestamp: 3)
- Partition 2: Message B (timestamp: 2), Message D (timestamp: 4)
- Consumer อาจจะได้รับข้อมูลเป็น A, B, C, D (ที่มาตาม timestamp เลย) / A, C, B, D / B, A, C, D ขึ้นอยู่กับว่า Consumer อ่านข้อมูลได้ตอนไหน = ไม่ได้การันตีลำดับการได้รับข้อมูล

เพราะฉะนั้น การพิจารณาใน Kafka นั้นให้คำนึงว่า use case ที่ใช้ควรจะต้อง “independent กัน” เช่น

สมมุติเรามี Service Frontend ที่ต้องส่งข้อมูลเพื่อไปทำ

  • Hadoop เพื่อทำ Machine learning กับ Data
  • Monitoring data เพื่อวัด Performance
  • Notification เพื่อไปบอก user
  • Logging เพื่อทำการบันทึกข้อมูล
  • Report สำหรับนำข้อมูลไปออกรายงาน

ซึ่ง 5 เคสนี้ทำออกจากกัน เพียงแต่ไม่จำเป็นต้องทำทันทีที่เกิด Event ที่ Frontend ขึ้น = เคสนี้จะพิจารณาใช้ Kafka ได้

Frontend
Hadoop - ML
Monitoring
Notification
Logging
Report

แต่ถ้าเป็นลักษณะเป็น Transaction กัน เช่น

  • เราทำระบบ upload image มาจาก Frontend
  • เพื่อส่งไป process เราอาจจะแยกกัน Process ภาพ 3 ส่วนออกจากกันเป็น Service 3 ตัว
  • แต่ท้ายสุดเราต้องเอาข้อมูลทั้ง 3 ตัวเนี้ยมาประกอบกัน เพื่อเอาผลลัพธ์ออกมา

เคสนี้ จะไม่เหมาะกับการใช้ Kafka เนื่องจาก design เป็นแบบ queue จะจัดการตรงไปตรงมากว่า (ไม่ใช่ ใช้ไม่ได้นะ แต่มันจะทำให้ code เกิดความซับซ้อนขึ้น เนื่องจาก Kafka design มาเป็นลักษณะการกระจายตัวแล้วจบมากกว่า)

User uploads image
Image added to Queue
Worker Service 1
Worker Service 2
Worker Service 3
Apply filter and save
Notify user

เหตุผลที่ Kafka แข็งแกร่ง

ข้อดี

  • Fault-tolerance: การจัดการภายใน Kafka แข็งแกร่งมาก ทนทานต่อการที่ระบบจะล่มได้ (มี Zookeeper คอยจัดการให้ รวมถึงมีการกระจายการเก็บข้อมูล Partition ในแต่ละ Broker - Replication เพื่อให้ข้อมูลทนทานต่อการหายด้วย เมื่อระบบล่ม)

  • Low Latency: เหมาะสำหรับทำงาน realtime data ทั้ง messages/event (ด้วย idea การกระจายตัวของมันนี่แหละ)

  • Connector Framework: มี library พร้อมให้ใช้งานแล้ว

ข้อพิจารณา

  • Learning Curve: มันเป็น Concept ที่ต้องอาศัยการ design ที่ถูกต้อง อาจจะต้องใช้เวลาในการเรียนรู้พอสมควร (รวมถึงการ setup ใน production ด้วย)
  • Resource Intensive: เพื่อให้ระบบแข็งแกร่งและข้อมูลไม่หาย จึงต้องทั้งสำรองข้อมูลและ Resource server เอาไว้พอสมควร อาจจะกิน Resource เกินโจทย์ที่เราต้องการได้ (หากประเมินมาไม่ดี)
  • vs Queue: อาจจะมีบางเคสที่ใช้แค่ Queue ก็เพียงพอสำหรับจัดการ Process แล้ว

Use case ที่มีของ Kafka

  • Real-time Analytics: ส่งข้อมูลเพื่อไปทำ Motitor, Analytic ระบบ (เป็น use case ที่ linkedin เองก็ใช้เช่นกั)
  • Log Aggregation: ทำ Log analytic ได้
  • Recommendation: ใช้สำหรับทำ realtime recommedation ได้ (รับข้อมูลจาก Kafka ไป Process ตลอดเวลาได้) อาจจะใช้ร่วมกับ Elasticsearch ในการทำเรื่องนี้ได้
  • Data Lakes: สามารถใช้งานร่วมกับ Data Lake (อย่าง Hadoop) เพื่อเก็บข้อมูลเข้า data lake ไว้ได้ (เก็บเป็น large dataset ไว้ได้)
  • Financial Transactions: ใช้กับการ Process งานการเงินได้ เพราะมีความ durability, low-latency อยู่แล้ว รวมถึงสามารถใช้สำหรับการจัดการ balance ให้ realtime.

และอื่นๆ อะไรก็ตามที่ต้องการคุณสมบัติ “Realtime” = คู่ควรแก่การใช้ Kafka

เราจะลองเอา Kafka มาทำอะไรกัน

สิ่งที่เราจะทำ

  1. เราจะสร้าง API สำหรับการ placeorder ขึ้นมาโดยเช็คตามสินค้าว่ามีสินค้าหรือไม่ ?
  2. ถ้ามี = สร้าง Order และส่ง messaging ไปบอก producer ว่าจะส่ง message ผ่าน LINE ไป (Order status: pending)
  3. ที่ consumer ทำการรับ message จาก producer เพื่อนำข้อมูล product ไปส่งบอก user ผ่าน LINE และปรับ Order status เป็น success

** ดัง Sequence diagram นี้ (Diagram นี้จะขอตัด Database ออกไป เนื่องจาก sequence diagram จะยาวเกิน แต่ขอให้เข้าใจว่าการดึง Product และการสร้าง Order เกิดขึ้นที่ Database)

Third partyServiceAPI - ProducerLINE_APIConsumerKafkaProducerAPIUserLINE_APIConsumerKafkaProducerAPIUser1. Create Order- Product amount decrease 1- Create Order (status: pending)alt[Product out of stock ?]2. Send Message + Order successUpdate Order (status: success)Send product & userUid to /api/placeorderreturn "out of stock"Send messaging queueMessage with product data & uidreturn placeorder successsend Message with product data & uidSend message with product data & uidreturn success

Setting project

เพื่อให้ง่ายต่อการทดลอง เราจะขอใช้เพียง

  • 1 Partition
  • 1 Broker
  • 1 Consumer
  • 1 Producer

เพื่อให้ทุกคนเห็นภาพผ่าน code ก่อนว่า เราสามารถ code kafka ยังไงออกมาได้บ้าง

Structure project จะประมาณนี้

├── consumer.js --> สำหรับเก็บ consumer ของ kafka
├── docker-compose.yml --> สำหรับ run kafka และ database (mysql)
├── package.json
├── producer.js --> สำหรับเก็บ producer ของ kafka
├── schema.js --> สำหรับเก็บ schema ของ database เอาไว้
└── src --> สำหรับเก็บ Frontend
└── index.html

Note

  • ที่รอบนี้มีฝั่ง Frontend ด้วย เพราะเราจะดึง userId ออกมาผ่าน LIFF ของ LINE Messaing ที่จะใช้สำหรับส่ง placeorder (จะไม่ได้มีการ implement UI อะไร แต่สามารถนำ API มาลองยิงผ่าน axios ได้)

ที่ docker-compose.yml

เราจะ run ทั้งหมด 4 ตัวคือ

  1. kafka = messaing queue service
  2. zookeeper = kafka management
  3. db = mysql database
  4. phpmyadmin = phpmyadmin สำหรับจัดการ mysql
version: "3.8"
services:
zookeeper:
image: wurstmeister/zookeeper:latest
ports:
- "2181:2181"
environment:
- ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes
kafka:
image: wurstmeister/kafka:latest
ports:
- "9092:9092"
environment:
- KAFKA_BROKER_ID=1
- KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://:9092
- KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://127.0.0.1:9092
- KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
- ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes
depends_on:
- zookeeper
db:
image: mysql:latest
container_name: mysql_db
command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
MYSQL_DATABASE: tutorial
ports:
- "3306:3306"
volumes:
- mysql_data:/var/lib/mysql
phpmyadmin:
image: phpmyadmin/phpmyadmin:latest
container_name: phpmyadmin
environment:
PMA_HOST: db
PMA_PORT: 3306
PMA_USER: root
PMA_PASSWORD: root
ports:
- "8080:80"
depends_on:
- db
volumes:
mysql_data:
driver: local

ที่ package.json

library ที่ใช้ในรอบนี้

  • express = library node สำหรับทำ Rest API
  • axios = สำหรับยิงไปยัง API ของ LINE API
  • body-parser = สำหรับแกะข้้อมูลจาก body
  • dotenv = สำหรับอ่านค่าจาก .env
  • kafkajs = library สำหรับจัดการใน kafka ของ node
  • mysql2 = library สำหรับต่อกับ mysql (ใช้โดย sequelize)
  • sequelize = library สำหรับคุยกับ mysql ด้วยวิธี ORM
{
"name": "kafka-basic",
"version": "1.0.0",
"description": "",
"main": "index.js",
"scripts": {
"start": "python3 -m http.server --directory src 8888",
"test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
},
"keywords": [],
"author": "",
"license": "ISC",
"dependencies": {
"axios": "^1.5.0",
"body-parser": "^1.20.2",
"dotenv": "^16.3.1",
"express": "^4.18.2",
"kafkajs": "^2.2.4",
"mysql2": "^3.6.1",
"sequelize": "^6.33.0"
},
"devDependencies": {
"nodemon": "^3.0.1"
}
}

โจทย์ของหัวข้อนี้เราจะทำอะไรกันบ้าง

สร้าง 3 file คือ

  • producer.js สำหรับทำ Rest API และตัวส่ง producer ของ kafka
  • consumer.js สำหรับ run เป็น consumer คอยรับค่าจาก producer
  • schema.js สำหรับต่อเข้ากับฐานข้อมูล mysql และ ประกาศ schema Product, Order แยกเอาไว้

ที่ schema.js

สิ่งที่จะทำ

  • เราจะสร้าง Schema 2 ตัวคือ Order และ Product ออกมา โดย
    • Order ใช้สำหรับเก็บข้อมูลการซื้อเอาไว้ (ก่อนยิง message และ update หลังยิง message เข้า LINe)
    • Product ใช้สำหรับเก็บสินค้าเอาไว้ เพื่อเช็คก่อนว่าสินค้ามีหรือไม่ ก็ส่งไป สร้าง order
const { Sequelize, DataTypes } = require("sequelize");
// use sequenlize
const sequelize = new Sequelize("tutorial", "root", "root", {
host: "localhost",
dialect: "mysql",
});
const Order = sequelize.define("orders", {
userLineUid: {
type: DataTypes.STRING,
allowNull: false,
},
status: {
type: DataTypes.STRING,
allowNull: false,
},
});
const Product = sequelize.define("products", {
name: {
type: DataTypes.STRING,
allowNull: false,
},
amount: {
type: DataTypes.INTEGER,
allowNull: false,
},
});
Product.hasMany(Order);
Order.belongsTo(Product);
module.exports = {
Order,
Product,
sequelize,
};

ที่ producer.js

สิ่งที่จะทำ

  • ทำ Rest API 2 ตัวออกมาคือ
    • POST /api/create-product สำหรับสร้าง product ที่จะใช้สร้าง order (ทำไว้เพื่อให้เป็นตาม pattern ของ ORM)
    • POST /api/placeorder สำหรับสร้าง Order โดยเช็คกอนว่า product มีหรือไม่ และมี userId สำหรับส่ง message เข้า LINE หรือไม่
  • โดยใน POST /api/placeorder producer เข้าไปว่า ถ้าสามารถสร้าง Order ได้ ให้สร้าง Order พร้อม status ‘pending’ เพื่อขอ message confirm (ก่อนจะ update เป็น success)

** ทดสอบโดยการปิด consumer ก่อนได้

const express = require("express");
const { Kafka } = require("kafkajs");
const { Order, Product, sequelize } = require("./schema");
const app = express();
const port = 8000;
const kafka = new Kafka({
clientId: "express-app",
brokers: ["localhost:9092", "localhost:9092"],
});
const producer = kafka.producer();
app.use(express.json());
app.post("/api/create-product", async (req, res) => {
const productData = req.body;
try {
const product = await Product.create(productData);
res.json(product);
} catch (error) {
res.json({
message: "something wront",
error,
});
}
});
app.post("/api/placeorder", async (req, res) => {
try {
const { productId, userId } = req.body;
const product = await Product.findOne({
where: {
id: productId,
},
});
if (product.amount <= 0) {
res.json({
message: "product out of stock",
});
return false;
}
// reduce amount
product.amount -= 1;
await product.save();
// create order with status pending
const order = await Order.create({
productId: product.id,
userLineUid: userId,
status: "pending",
});
const orderData = {
productName: product.name,
userId,
orderId: order.id,
};
await producer.connect();
await producer.send({
topic: "message-topic",
messages: [
{
value: JSON.stringify(orderData),
},
],
});
await producer.disconnect();
res.json({
message: `buy product ${product.name} successful. waiting message for confirm.`,
});
} catch (error) {
res.json({
message: "something wront",
error,
});
}
});
app.listen(port, async () => {
await sequelize.sync();
console.log(`Express app listening at http://localhost:${port}`);
});

ผลลัพธ์ตอน run producer (ใส่ภาพ)

ที่ consumer.js

สิ่งที่จะทำ

  • ยืนยันก่อนว่าได้ข้อมูลมาจาก producer ถูกต้องหรือไม่

  • เสร็จแล้วส่ง message Order success เข้า LINE ผ่าน messaging API ส่งได้ผ่าน API ใน document นี้ https://developers.line.biz/en/reference/messaging-api/#send-push-message

    • ใช้ userid ของ liff ส่งไปได้เลย
    • channel secret ดูใน developer ได้
  • หลังจากส่ง message success ให้ update status order ว่าเป็น status = success (ถือว่า Order สมบูรณ์)

const { Kafka } = require("kafkajs");
const { Order } = require("./schema");
const axios = require("axios");
require("dotenv").config();
const LINE_API_URL = "https://api.line.me/v2/bot/message/push";
const LINE_ACCESS_TOKEN = process.env.LINE_ACCESS_TOKEN;
const kafka = new Kafka({
clientId: "express-app",
brokers: ["localhost:9092", "localhost:9092"], // Adjust this if you are running inside a Docker container.
});
const consumer = kafka.consumer({ groupId: "message-group" });
const run = async () => {
// Consuming
await consumer.connect();
await consumer.subscribe({ topic: "message-topic", fromBeginning: true });
await consumer.run({
eachMessage: async ({ topic, partition, message }) => {
console.log("=== consumer message", JSON.parse(message.value.toString()));
const messageData = JSON.parse(message.value.toString());
const headers = {
"Content-Type": "application/json",
Authorization: `Bearer ${LINE_ACCESS_TOKEN}`,
};
const body = {
to: messageData.userId,
messages: [
{
type: "text",
text: `Buy product: ${messageData.productName} successful!`,
},
],
};
try {
const response = await axios.post(LINE_API_URL, body, { headers });
console.log("=== LINE log", response.data);
// send message complete = update order
await Order.update(
{
status: "success",
},
{
where: {
id: messageData.orderId,
},
},
);
} catch (error) {
console.log("error", error.response.data);
}
},
});
};
run().catch(console.error);

และต้องเพิ่ม .env เข้าไป

LINE_ACCESS_TOKEN=<your channel secret>

ผลลัพธ์สุดท้ายที่ได้ออกมา

  • ฝั่ง API (ที่มี Producer อยู่) ทำการรับข้อมูลจาก POST /api/placeorder
  • หลังจากนั้นก็ส่งข้อมูลเข้า Producer เข้าไป
  • และหลังจาก Consumer ได้รับข้อมูลจาก topic ที่ subscribe เอาไว้ = นำข้อมูลนั้นมาใช้เพื่อส่ง Message เข้า LINE
  • และ update status order เป็น success kafka-demo

Github

https://github.com/mikelopster/kafkajs-example

Reference

Related Post

Share on social media