{"id":14948,"date":"2024-03-10T11:51:16","date_gmt":"2024-03-10T08:21:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itpiran.net\/blog\/?p=14948"},"modified":"2024-03-10T11:51:16","modified_gmt":"2024-03-10T08:21:16","slug":"kafka-event-streaming-explained","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itpiran.net\/blog\/de\/tutorials\/kafka-event-streaming-explained\/","title":{"rendered":"Kafka-Ereignisablauf-Erkl\u00e4rung"},"content":{"rendered":"<h2 id=\"%d9%85%d9%82%d8%af%d9%85%d9%87\">Einf\u00fchrung<\/h2>\n<p>Herk\u00f6mmliche Methoden zur Datenverarbeitung und zum Datenempfang (wie Stapelverarbeitung und Polling) sind im Kontext von Microservices, wie sie in modernen Anwendungen eingesetzt werden, ineffizient. Diese Methoden verarbeiten gro\u00dfe Datenmengen, was das Endergebnis verz\u00f6gert und die Ansammlung erheblicher Datenmengen vor der eigentlichen Verarbeitung erfordert. Sie f\u00fchren zu zus\u00e4tzlicher Komplexit\u00e4t durch die notwendige Synchronisierung der Worker und k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass einige trotz Ressourcennutzung unterausgelastet bleiben. Im Gegensatz dazu erm\u00f6glicht Cloud Computing dank der schnellen Skalierbarkeit lokaler Ressourcen die Verarbeitung eingehender Daten in Echtzeit durch die parallele Zuweisung an mehrere Worker.<\/p>\n<p>Event-Streaming ist ein Ansatz zur flexiblen Erfassung und Weiterleitung eingehender Ereignisse zur Verarbeitung bei gleichzeitig kontinuierlichem Datenfluss zwischen verschiedenen Systemen. Die Planung eingehender Daten zur sofortigen Verarbeitung gew\u00e4hrleistet maximale Ressourcennutzung und Echtzeit-Reaktionsf\u00e4higkeit. Event-Streaming trennt Produzenten und Konsumenten, sodass je nach aktueller Auslastung eine ungleichm\u00e4\u00dfige Anzahl beider Komponenten zur Verf\u00fcgung steht. Dies erm\u00f6glicht unmittelbare Reaktionen auf dynamische Bedingungen in der Praxis.<\/p>\n<p>Eine solche Reaktionsf\u00e4higkeit ist insbesondere in Bereichen wie Finanzhandel, Zahlungs\u00fcberwachung oder Verkehrs\u00fcberwachung von gro\u00dfer Bedeutung. Uber nutzt beispielsweise Event-Streaming, um Hunderte von Microservices zu verbinden, Ereignisdaten von Fahrgast- an Fahrer-Anwendungen in Echtzeit zu senden und f\u00fcr sp\u00e4tere Analysen zu archivieren.<\/p>\n<p>Beim Event-Broadcasting wartet nicht mehr wie \u00fcblich ein Worker in regelm\u00e4\u00dfigen Abst\u00e4nden auf einen Datenstapel, sondern der Event-Broker benachrichtigt den Konsumenten (typischerweise einen Microservice) sofort nach dem Eintreten eines Ereignisses und stellt ihm die Ereignisdaten bereit. Der Event-Broker \u00fcbernimmt das Routing, den Empfang und die Zustellung der Ereignisse. Er gew\u00e4hrleistet zudem Fehlertoleranz f\u00fcr den Fall, dass ein Worker ausf\u00e4llt oder die Verarbeitung eines Ereignisses verweigert.<\/p>\n<p>In diesem Konzeptpapier untersuchen wir den Ansatz des Event-Streamings und seine Vorteile. Wir stellen au\u00dferdem Apache Kafka, einen Open-Source-Event-Broker, vor und analysieren seine Rolle in diesem Ansatz.<\/p>\n<h2 id=\"%d9%85%d8%b9%d9%85%d8%a7%d8%b1%db%8c-%d8%ac%d8%b1%db%8c%d8%a7%d9%86-%d8%b1%d9%88%db%8c%d8%af%d8%a7%d8%af\">Ereignisablaufarchitektur<\/h2>\n<p>Der Ereignisablauf ist im Kern eine Implementierung des Pub\/Sub-Architekturmusters. Im Allgemeinen umfasst das Pub\/Sub-Muster Folgendes:<\/p>\n<ul>\n<li>Die Themen, an die sich Nachrichten (einschlie\u00dflich aller Daten, die Sie \u00fcbermitteln m\u00f6chten) richten.<\/li>\n<li>Verlage, die Botschaften produzieren<\/li>\n<li>Abonnenten, die Nachrichten erhalten und darauf reagieren<\/li>\n<li>Ein Message Broker, der Nachrichten von Herausgebern entgegennimmt und sie auf dem effizientesten Weg an Abonnenten zustellt.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ein Thema ist vergleichbar mit einer Kategorie, der eine Nachricht zugeordnet ist. Themen speichern die Nachrichtenfolge dauerhaft und stellen sicher, dass neue Nachrichten immer am Ende der Folge hinzugef\u00fcgt werden. Sobald eine Nachricht einem Thema hinzugef\u00fcgt wurde, kann sie sp\u00e4ter nicht mehr ge\u00e4ndert werden.<\/p>\n<p>Bei der Event-\u00dcbertragung ist das Grundprinzip \u00e4hnlich, wenn auch spezialisierter:<\/p>\n<ul>\n<li>Ereignisse und zugeh\u00f6rige Metadaten werden als Nachrichten versendet.<\/li>\n<li>Ereignisse innerhalb eines Themas werden \u00fcblicherweise nach Ankunftszeit sortiert.<\/li>\n<li>Abonnenten (auch Konsumenten genannt) k\u00f6nnen Ereignisse von jedem beliebigen Zeitpunkt im Thread bis zum aktuellen Moment \u00fcbertragen.<\/li>\n<li>Im Gegensatz zum eigentlichen Pub\/Subreddit k\u00f6nnen Veranstaltungen zu einem Thema f\u00fcr einen bestimmten Zeitraum oder auf unbestimmte Zeit (als Archiv) aufbewahrt werden.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Der Ereignisablauf legt keine Beschr\u00e4nkungen fest und trifft keine Annahmen \u00fcber die Art eines Ereignisses. F\u00fcr den zugrunde liegenden Broker bedeutet ein Ereignis lediglich, dass ein Produzent ihn dar\u00fcber informiert hat, dass etwas passiert ist. Was genau passiert ist, m\u00fcssen Sie in Ihrer Implementierung definieren und interpretieren. Daher werden Ereignisse aus Sicht des Brokers synonym als Nachrichten oder Datens\u00e4tze bezeichnet.<\/p>\n<p>Zur Veranschaulichung folgt hier ein detailliertes Diagramm der Kafka-Event-Stream-Architektur aus der Confluent-Dokumentation:<\/p>\n<p><img  loading=\"lazy\"  decoding=\"async\"  src=\"data:image\/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABAQMAAAAl21bKAAAAA1BMVEUAAP+KeNJXAAAAAXRSTlMAQObYZgAAAAlwSFlzAAAOxAAADsQBlSsOGwAAAApJREFUCNdjYAAAAAIAAeIhvDMAAAAASUVORK5CYII=\"  alt=\"\"  width=\"2000\"  height=\"750\"  class=\"aligncenter wp-image-14949 size-full pk-lazyload\"  data-pk-sizes=\"auto\"  data-ls-sizes=\"auto, (max-width: 2000px) 100vw, 2000px\"  data-pk-src=\"https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX.png\"  data-pk-srcset=\"https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX.png 2000w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-300x113.png 300w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-1024x384.png 1024w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-768x288.png 768w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-1536x576.png 1536w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-110x41.png 110w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-200x75.png 200w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-380x143.png 380w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-255x96.png 255w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-550x206.png 550w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-800x300.png 800w, https:\/\/cdn.itpiran.net\/2024\/03\/10113433\/hHJeiWX-1160x435.png 1160w\" ><br \/>\nEs gibt zwei Modelle, wie Konsumenten Daten von einem Broker abrufen k\u00f6nnen: Push und Pull. Beim Push sendet der Event-Broker die Daten an einen zun\u00e4chst verf\u00fcgbaren Konsumenten, w\u00e4hrend beim Pull der Konsument nachfolgende verf\u00fcgbare Datens\u00e4tze vom Broker anfordert. Dieser Unterschied mag unproblematisch erscheinen, in der Praxis wird jedoch das Pull-Verfahren bevorzugt.<\/p>\n<p>Einer der Hauptgr\u00fcnde, warum Push-Verfahren nicht weit verbreitet sind, ist, dass der Broker nicht sicher sein kann, ob der Konsument tats\u00e4chlich auf das Ereignis reagieren kann. Daher kann es passieren, dass das Ereignis unn\u00f6tigerweise mehrfach gesendet wird, obwohl es trotzdem im Topic gespeichert werden muss. Der Broker sollte au\u00dferdem die B\u00fcndelung von Ereignissen f\u00fcr einen h\u00f6heren Durchsatz in Betracht ziehen, was dem Prinzip der m\u00f6glichst schnellen \u00dcbertragung widerspricht.<\/p>\n<p>Wenn der Client Daten erst dann abruft, wenn sie zur Verarbeitung bereit sind, wird unn\u00f6tiger Netzwerkverkehr reduziert und die Zuverl\u00e4ssigkeit erh\u00f6ht. Dadurch wird sichergestellt, dass er Daten nur dann empf\u00e4ngt, wenn er sie verarbeiten kann. Die Verarbeitungszeit h\u00e4ngt von der Gesch\u00e4ftslogik ab und beeinflusst die Anzahl der Worker. In beiden F\u00e4llen muss der Broker speichern, welche Ereignisse der Client best\u00e4tigt hat.<\/p>\n<p>Nachdem Sie nun wissen, was Event-Streaming ist und auf welcher Architektur es basiert, erfahren Sie mehr \u00fcber die Vorteile dieses dynamischen Ansatzes.<\/p>\n<h2 id=\"%d9%85%d8%b2%d8%a7%db%8c%d8%a7%db%8c-%d9%be%d8%ae%d8%b4-%d8%ac%d8%b1%db%8c%d8%a7%d9%86%db%8c-%d8%b1%d9%88%db%8c%d8%af%d8%a7%d8%af\">Vorteile des Event-Streamings<\/h2>\n<p>Die wichtigsten Vorteile der Event-\u00dcbertragung sind:<\/p>\n<ul>\n<li>Konsistenz: Der Event-Broker stellt sicher, dass Ereignisse korrekt an alle interessierten Konsumenten gesendet werden.<\/li>\n<li>Fehlertoleranz: Wenn ein Konsument ein Ereignis nicht annehmen kann, kann es an eine andere Stelle umgeleitet werden, um sicherzustellen, dass kein Ereignis unbehandelt bleibt.<\/li>\n<li>Wiederverwendbarkeit: In einem Thread gespeicherte Ereignisse sind unver\u00e4nderlich. Sie k\u00f6nnen vollst\u00e4ndig oder ab einem bestimmten Zeitpunkt erneut abgespielt werden, sodass Sie Ereignisse erneut verarbeiten k\u00f6nnen, wenn sich Ihre Gesch\u00e4ftslogik \u00e4ndert.<\/li>\n<li>Skalierbarkeit: Produzenten und Konsumenten sind separate Einheiten und m\u00fcssen nicht aufeinander warten, was bedeutet, dass sie je nach Nachfrage dynamisch skaliert werden k\u00f6nnen.<\/li>\n<li>Benutzerfreundlichkeit: Der Event-Broker \u00fcbernimmt das Event-Routing und die Speicherung, abstrahiert komplexe Logik und erm\u00f6glicht es Ihnen, sich auf die Daten selbst zu konzentrieren.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Jedes Ereignis sollte nur die notwendigen Details zum jeweiligen Vorkommnis enthalten. Ereignisbroker arbeiten im Allgemeinen sehr effizient, und obwohl empfohlen wird, Ereignisse nach dem Eintragen in ein Thema nicht ablaufen zu lassen, sollten sie nicht wie eine herk\u00f6mmliche Datenbank behandelt werden.<\/p>\n<p>Es w\u00e4re beispielsweise hilfreich, die \u00c4nderung der Aufrufzahlen eines Artikels anzuzeigen, ohne dabei den gesamten Artikel samt Metadaten zu speichern. Stattdessen k\u00f6nnte das Ereignis einen Verweis auf die Artikel-ID in einer externen Datenbank enthalten. So l\u00e4sst sich der Verlauf nachverfolgen, ohne unn\u00f6tige Informationen einzubinden und den Thread zu \u00fcberladen.<\/p>\n<p>Nun lernen Sie Apache Kafka und andere g\u00e4ngige Event-Broker kennen, wie sie sich vergleichen lassen und wie sie in das Event-Streaming-\u00d6kosystem passen.<\/p>\n<h2 id=\"%d9%86%d9%82%d8%b4-%d8%a2%d9%be%d8%a7%da%86%db%8c-%da%a9%d8%a7%d9%81%da%a9%d8%a7\">Die Rolle von Apache Kafka<\/h2>\n<p>Apache Kafka ist ein Open-Source-Event-Broker, der in Java geschrieben und von der Apache Software Foundation betreut wird. Er besteht aus verteilten Servern und Clients, die \u00fcber ein speziell angepasstes TCP-Netzwerkprotokoll kommunizieren, um maximale Leistung zu erzielen. Kafka ist hochzuverl\u00e4ssig und skalierbar und kann auf virtuellen Maschinen, Bare-Metal-Hardware, in Containern und anderen Cloud-Umgebungen ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n<p>Um eine hohe Zuverl\u00e4ssigkeit zu gew\u00e4hrleisten, wird Kafka als Cluster aus einem oder mehreren Servern bereitgestellt. Dieser Cluster kann sich \u00fcber mehrere Cloud-Regionen und Rechenzentren erstrecken. Kafka-Cluster sind fehlertolerant. Das bedeutet, dass im Falle eines Serverausfalls oder einer Verbindungsunterbrechung die verbleibenden Server neu gruppiert werden, um eine hohe Verf\u00fcgbarkeit des Betriebs ohne externe Auswirkungen und Datenverlust sicherzustellen.<\/p>\n<p>F\u00fcr maximale Effizienz erf\u00fcllen nicht alle Kafka-Server dieselbe Rolle. Einige Server sind gruppiert und fungieren als Vermittler, die eine Speicherschicht f\u00fcr Daten bilden. Andere lassen sich in bestehende Systeme integrieren und erfassen Daten als Ereignisstr\u00f6me mithilfe von Kafka Connect, einem Tool zum zuverl\u00e4ssigen Streaming von Daten aus bestehenden Systemen (wie relationalen Datenbanken) zu Kafka.<\/p>\n<p>Kafka betrachtet Produzenten und Konsumenten als seine Clients. Wie bereits erw\u00e4hnt, schreiben Produzenten Ereignisse an einen Kafka-Broker, der diese an interessierte Konsumenten weiterleitet. In der Standardkonfiguration garantiert Kafka, dass ein Ereignis letztendlich nur einmal von einem der Konsumenten verarbeitet wird.<\/p>\n<p>In Kafka werden Topics partitioniert. Das bedeutet, dass ein Topic auf verschiedene Kafka-Broker verteilt wird, was Skalierbarkeit gew\u00e4hrleistet. Kafka garantiert au\u00dferdem, dass Ereignisse, die in einer bestimmten Kombination von Topics und ihren Partitionen gespeichert sind, immer in der Reihenfolge gelesen werden k\u00f6nnen, in der sie geschrieben wurden.<\/p>\n<p>Beachten Sie, dass die blo\u00dfe Partitionierung eines Themas keine Redundanz garantiert. Diese kann nur durch Replikation \u00fcber Regionen und Rechenzentren hinweg erreicht werden. In einer Produktionsumgebung sind \u00fcblicherweise mindestens drei Kopien eines Clusters vorhanden, sodass stets drei Kombinationen aus Thema und Partition verf\u00fcgbar sind.<\/p>\n<h2 id=\"%d8%a7%d8%af%d8%ba%d8%a7%d9%85-%da%a9%d8%a7%d9%81%da%a9%d8%a7\">Kafka-Integration<\/h2>\n<p>Wie bereits erw\u00e4hnt, lassen sich Daten aus bestehenden Systemen mit Kafka Connect importieren und exportieren. Es eignet sich ideal f\u00fcr den Import ganzer Datenbanken, Berichte oder Metriken von Ihren Servern in Threads mit geringer Latenz. Kafka Connect bietet Konnektoren f\u00fcr verschiedene Datensysteme, die eine standardisierte Datenverwaltung erm\u00f6glichen. Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Konnektoren gegen\u00fcber Eigenentwicklungen ist die standardm\u00e4\u00dfige Skalierbarkeit von Connect (mehrere Worker k\u00f6nnen gruppiert werden) und die automatische Fortschrittsverfolgung.<\/p>\n<p>Es stehen zahlreiche Clients zur Verf\u00fcgung, um \u00fcber Ihre Anwendungen mit Kafka zu kommunizieren. Viele Programmiersprachen werden unterst\u00fctzt, darunter Java, Scala, Python, .NET, C++, Go usw. F\u00fcr Java und Scala ist au\u00dferdem die Clientbibliothek Kafka Streams verf\u00fcgbar. Diese Bibliothek abstrahiert die internen Abl\u00e4ufe und erm\u00f6glicht Ihnen die einfache Verbindung zu einem Kafka-Server sowie den Empfang von Broadcast-Ereignissen.<\/p>\n<h2 id=\"%d9%86%d8%aa%db%8c%d8%ac%d9%87\">Ergebnis<\/h2>\n<p>Dieser Artikel behandelt die Paradigmen des modernen Event-Stream-Ansatzes zur Daten- und Ereignisverarbeitung und seine Vorteile gegen\u00fcber traditionellen Datenkategorisierungsverfahren. Sie haben au\u00dferdem Apache Kafka als Event-Broker und sein Client-\u00d6kosystem kennengelernt.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Einleitung Traditionelle Methoden der Datenverarbeitung und des Datenempfangs (wie Stapelverarbeitung und Polling) im Kontext von Microservices, die in \u2026 verwendet werden","protected":false},"author":1,"featured_media":14951,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_yoast_wpseo_focuskw":"\u0631\u0648\u06cc\u062f\u0627\u062f 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