1. Kafka là gì?

Về bản chất, Kafka là một nền tảng phân phối và xử lý luồng sự kiện (event streaming platform) mã nguồn mở. Hãy hình dung Kafka như một hệ thống thần kinh trung ương kỹ thuật số, có khả năng tiếp nhận, lưu trữ và xử lý một khối lượng thông tin khổng lồ từ hàng ngàn, thậm chí hàng triệu nguồn khác nhau, tất cả diễn ra gần như ngay lập tức.

Nền tảng này hoạt động dựa trên một mô hình cực kỳ hiệu quả và linh hoạt gọi là publish-subscribe (xuất bản - đăng ký). Trong mô hình này, một bên (gọi là publisher) sẽ gửi các thông điệp (dữ liệu) vào một kênh chung mà không cần biết ai sẽ nhận chúng. Các bên khác (gọi là subscriber) sẽ đăng ký nhận thông điệp từ kênh đó. Kafka đóng vai trò là người trung gian đáng tin cậy, đảm bảo mọi thông điệp được chuyển đi nhanh chóng và an toàn.

Điểm cốt lõi làm nên sự khác biệt của Kafka chính là khả năng truyền tải dữ liệu với độ trễ cực thấp (low latency) và khả năng chịu lỗi vượt trội (high fault tolerance). Điều này có nghĩa là dữ liệu không chỉ được gửi đi và nhận về trong tích tắc, mà hệ thống còn được thiết kế để tiếp tục hoạt động ổn định ngay cả khi một vài thành phần gặp sự cố. Đây chính là yếu tố vàng giúp Kafka trở thành xương sống cho các ứng dụng đòi hỏi sự tức thời và chính xác tuyệt đối.

Về bản chất, Kafka là một nền tảng phân phối và xử lý luồng sự kiện (event streaming platform) mã nguồn mở

2. Apache Kafka là gì?

Khi nói về Kafka, chúng ta thường nhắc đến "Apache Kafka". Vậy mối liên hệ giữa chúng là gì và đâu là điểm khác biệt? Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về phiên bản chính thức và phổ biến nhất của công nghệ này.

2.1. Định nghĩa

Apache Kafka chính là dự án mã nguồn mở hiện thực hóa các ý tưởng và kiến trúc của Kafka. Nó là một nền tảng phân phối luồng sự kiện hoàn chỉnh, được phát triển ban đầu bởi LinkedIn vào khoảng năm 2011. Mục tiêu của LinkedIn khi đó là xây dựng một hệ thống có khả năng xử lý luồng dữ liệu hoạt động (activity stream data) và thu thập log (log aggregation) khổng lồ của họ một cách hiệu quả.

Sau khi chứng tỏ được sức mạnh vượt trội của mình, LinkedIn đã quyết định mở mã nguồn của Kafka và tặng nó cho Apache Software Foundation (ASF), một tổ chức phi lợi nhuận uy tín chuyên hỗ trợ các dự án phần mềm mã nguồn mở. Kể từ đó, Kafka được phát triển và bảo trì bởi một cộng đồng toàn cầu, mang tên chính thức là Apache Kafka. Việc trở thành một dự án của Apache đã giúp Kafka phát triển thần tốc, thu hút sự đóng góp của hàng ngàn kỹ sư và được tin dùng bởi hơn 80% công ty trong danh sách Fortune 100.

Apache Kafka chính là dự án mã nguồn mở hiện thực hóa các ý tưởng và kiến trúc của Kafka

2.2. Kiến trúc của Apache Kafka

Để thực sự hiểu được sức mạnh của Apache Kafka, chúng ta cần "mổ xẻ" kiến trúc cốt lõi bên trong nó. Hệ thống này không phải là một khối đơn lẻ, mà là sự kết hợp nhịp nhàng của nhiều thành phần, mỗi thành phần giữ một vai trò riêng biệt để tạo nên một cỗ máy truyền tải dữ liệu hiệu suất cao và bền bỉ.

Kiến trúc của Apache Kafka bao gồm các thành phần chính sau:

• Producer (Nhà sản xuất): Đây là các ứng dụng hoặc hệ thống có nhiệm vụ gửi (publish) dữ liệu, hay còn gọi là các bản ghi (records) hoặc tin nhắn (messages), vào Kafka. Ví dụ, một producer có thể là một web server gửi đi log truy cập, một ứng dụng di động gửi đi thông tin hành vi người dùng, hoặc một cảm biến IoT gửi đi dữ liệu đo lường. Producer hoàn toàn không cần quan tâm ai sẽ đọc dữ liệu của nó; nhiệm vụ của nó chỉ đơn giản là gửi đi.
• Consumer (Người tiêu thụ): Đây là các ứng dụng hoặc hệ thống đăng ký (subscribe) để đọc và xử lý dữ liệu từ Kafka. Một consumer có thể là một hệ thống phân tích dữ liệu, một kho dữ liệu (data warehouse), hoặc một ứng dụng cảnh báo. Các consumer có thể được nhóm lại thành các Consumer Group. Mỗi tin nhắn trong Kafka sẽ chỉ được xử lý bởi một consumer duy nhất trong cùng một group, cho phép xử lý song song và tăng tốc độ đọc dữ liệu.
• Broker (Máy chủ môi giới): Broker là trái tim của hệ thống Kafka. Mỗi broker là một máy chủ Kafka đang chạy. Một tập hợp nhiều broker hoạt động cùng nhau được gọi là một Kafka Cluster (Cụm Kafka). Các broker chịu trách nhiệm nhận tin nhắn từ producer, lưu trữ chúng một cách an toàn trên đĩa, và phục vụ cho các consumer khi có yêu cầu. Việc chạy Kafka trên một cluster gồm nhiều broker đảm bảo tính chịu lỗi và khả năng mở rộng. Nếu một broker gặp sự cố, các broker khác vẫn tiếp tục hoạt động để duy trì hệ thống.
• Topic (Chủ đề): Topic là một danh mục hoặc một kênh (feed name) mà các bản ghi được gửi đến. Producer gửi dữ liệu vào một topic cụ thể và consumer đọc dữ liệu từ một topic cụ thể. Ví dụ, bạn có thể có topic user_clicks để lưu trữ dữ liệu nhấp chuột, và topic payment_transactions để lưu trữ dữ liệu giao dịch. Topic giúp tổ chức và phân loại các luồng dữ liệu khác nhau.
• Partition (Phân vùng): Mỗi topic trong Kafka được chia thành một hoặc nhiều partition. Partition là đơn vị cơ bản của tính song song trong Kafka. Dữ liệu của một topic sẽ được phân bổ trên các partition này. Các tin nhắn trong cùng một partition được đảm bảo có thứ tự. Việc chia topic thành nhiều partition cho phép nhiều consumer trong một group có thể đọc dữ liệu từ các partition khác nhau cùng một lúc, từ đó tăng thông lượng (throughput) của hệ thống lên đáng kể.

Bạn đọc tham khảo thêm: 

Jenkins là gì? Tìm hiểu công cụ CI/CD phổ biến nhất hiện nay

JSON là gì? Khám phá cấu trúc dữ liệu quyền lực trong lập trình

2.3. Tính năng nổi bật

Kiến trúc thông minh của Apache Kafka mang lại những tính năng ưu việt, biến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho các hệ thống dữ liệu hiện đại. Đây không chỉ là những lời quảng cáo hoa mỹ mà là những đặc tính đã được kiểm chứng trong các môi trường sản xuất khắc nghiệt nhất. Dưới đây là những đặc điểm cốt lõi làm nên tên tuổi của Kafka.

• Khả năng mở rộng ngang (Horizontal Scalability): Đây là một trong những tính năng mạnh mẽ nhất của Kafka. Thay vì phải nâng cấp một máy chủ duy nhất cho mạnh hơn (mở rộng dọc - vertical scaling), vốn rất tốn kém và có giới hạn, Kafka cho phép bạn tăng hiệu năng bằng cách thêm các máy chủ (broker) mới vào cluster. Kiến trúc phân tán và cơ chế partition cho phép tải công việc được phân bổ đều trên toàn bộ cluster. Điều này có nghĩa là hệ thống của bạn có thể phát triển vô hạn cùng với sự tăng trưởng của dữ liệu.
• Độ bền và độ tin cậy cao (Durability and Reliability): Dữ liệu là tài sản quý giá, và Kafka hiểu điều đó. Dữ liệu được ghi vào Kafka sẽ được lưu trữ an toàn trên đĩa và có thể được cấu hình để tồn tại trong một khoảng thời gian dài (thậm chí là vĩnh viễn). Quan trọng hơn, Kafka sử dụng cơ chế sao chép (replication). Dữ liệu của mỗi partition sẽ được sao chép ra nhiều broker khác nhau. Nếu một broker gặp sự cố, một bản sao (replica) trên broker khác sẽ tự động được chọn làm lãnh đạo (leader) để tiếp tục phục vụ dữ liệu, đảm bảo không có dữ liệu nào bị mất và hệ thống không bị gián đoạn.
• Hiệu năng cao trong môi trường sản xuất (High Performance): Kafka được thiết kế để đạt được thông lượng (throughput) cực cao, có thể xử lý hàng trăm megabyte dữ liệu mỗi giây từ hàng ngàn client. Bí quyết đằng sau hiệu năng ấn tượng này đến từ nhiều kỹ thuật tối ưu. Kafka ghi và đọc dữ liệu từ đĩa một cách tuần tự (sequential I/O), một thao tác cực nhanh trên các hệ thống lưu trữ hiện đại. Nó cũng sử dụng kỹ thuật "zero-copy" để truyền dữ liệu trực tiếp từ bộ đệm của hệ điều hành đến card mạng mà không cần sao chép qua bộ nhớ của ứng dụng, giúp giảm tải CPU và tăng tốc độ truyền tải.

Kiến trúc của Apache Kafka

3. Kafka Stream là gì?

Chúng ta đã biết Apache Kafka là một cỗ máy vận chuyển dữ liệu siêu hạng. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn không chỉ muốn vận chuyển, mà còn muốn "biến đổi" và "xử lý" dữ liệu ngay trên đường đi của nó? Đây chính là lúc Kafka Stream tỏa sáng.

3.1. Khái niệm

Kafka Stream là một thư viện phía client (client library) được tích hợp sẵn trong dự án Apache Kafka. Mục đích chính của nó là để xây dựng các ứng dụng và microservices mà đầu vào và đầu ra của chúng đều là các topic của Kafka. Nói một cách đơn giản, Kafka Stream cho phép bạn thực hiện các tác vụ xử lý luồng dữ liệu (stream processing) phức tạp một cách real-time ngay bên trong ứng dụng của bạn, mà không cần phải triển khai một hệ thống xử lý phân tán riêng biệt.

Hãy quay lại với phép ẩn dụ về hệ thống thần kinh. Nếu Apache Kafka là các dây thần kinh truyền tín hiệu, thì Kafka Stream chính là các hạch thần kinh nhỏ, nằm ngay trên đường đi, có khả năng xử lý, lọc, và biến đổi các tín hiệu đó trước khi chúng đến não bộ. Nó biến Kafka từ một hệ thống chỉ để lưu trữ và truyền tải tin nhắn thành một nền tảng xử lý luồng sự kiện đầu cuối hoàn chỉnh.

3.2. Cách hoạt động

Sự kỳ diệu của Kafka Stream nằm ở cách nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng xử lý luồng phức tạp chỉ bằng vài dòng code Java hoặc Scala, trong khi vẫn tận dụng được toàn bộ sức mạnh phân tán và chịu lỗi của Apache Kafka. Cơ chế hoạt động của nó dựa trên một vài khái niệm cốt lõi đầy mạnh mẽ.

+ Dựa trên mô hình DAG với các processor nodes và state store: Mọi logic xử lý trong Kafka Stream được biểu diễn dưới dạng một Topology, vốn là một Đồ thị có hướng không chu trình (Directed Acyclic Graph - DAG). Trong đồ thị này, mỗi nút (node) là một Processor thực hiện một thao tác cụ thể như lọc (filter), biến đổi (map), gộp (merge), hoặc kết nối (join) các luồng dữ liệu. Dữ liệu sẽ chảy từ node này sang node khác theo các cạnh (edge) của đồ thị. Đặc biệt, Kafka Stream hỗ trợ các State Store, là nơi lưu trữ trạng thái cần thiết cho các phép toán phức tạp (ví dụ: đếm số lần xuất hiện của một từ). Các state store này cũng được lưu trữ một cách bền bỉ và chịu lỗi ngay trong Kafka.

+ Hỗ trợ xử lý stateful (có lưu trạng thái) và stateless (không lưu trạng thái): Kafka Stream cung cấp khả năng xử lý cho cả hai loại tác vụ.

+ Stateless processing (Xử lý không trạng thái): Đây là các thao tác đơn giản, không cần thông tin từ quá khứ. Ví dụ: lọc bỏ các tin nhắn không hợp lệ, hoặc biến đổi định dạng của từng tin nhắn một cách độc lập.

+ Stateful processing (Xử lý có trạng thái): Đây là sức mạnh thực sự của Kafka Stream. Nó cho phép thực hiện các phép toán phức tạp cần ghi nhớ thông tin. Ví dụ: đếm số lượng giao dịch trong một cửa sổ thời gian 5 phút (windowing), hoặc kết nối (join) luồng dữ liệu thông tin người dùng với luồng dữ liệu giao dịch của họ để làm giàu thông tin.

Bằng cách trừu tượng hóa các hoạt động xử lý luồng phức tạp này thành các API cấp cao và trực quan, Kafka Stream giúp các nhà phát triển có thể tập trung hoàn toàn vào logic nghiệp vụ của ứng dụng. Phần còn lại – như quản lý trạng thái, xử lý lỗi, cân bằng tải – đều được thư viện tự động xử lý một cách minh bạch.

Sự kỳ diệu của Kafka Stream nằm ở cách nó cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng xử lý luồng phức tạp

3.3. Ưu điểm của Kafka Stream

Việc được thiết kế như một thư viện gọn nhẹ và tích hợp chặt chẽ với hệ sinh thái Apache Kafka mang lại cho Kafka Stream những lợi thế cạnh tranh cực kỳ rõ rệt, đặc biệt khi so sánh với các framework xử lý luồng dữ liệu cồng kềnh khác.

• Không cần thêm hệ thống như Spark hay Flink: Đây là ưu điểm lớn nhất. Để xử lý luồng với các công cụ như Apache Spark Streaming hay Apache Flink, bạn thường phải thiết lập và vận hành một cluster riêng biệt cho chúng, bên cạnh cluster Kafka của bạn. Điều này làm tăng gấp đôi sự phức tạp về mặt hạ tầng và chi phí vận hành. Với Kafka Stream, logic xử lý chỉ đơn giản là một phần của ứng dụng của bạn. Không cần thêm cluster, không cần thêm gánh nặng quản lý.
• Tích hợp tốt với microservices: Kafka Stream là lựa chọn hoàn hảo cho kiến trúc microservices. Mỗi microservice có thể tự chứa logic xử lý luồng của riêng nó, đọc dữ liệu từ một topic Kafka, xử lý nó, và publish kết quả ra một topic khác. Mô hình này giúp các service hoàn toàn độc lập, dễ dàng triển khai, mở rộng và nâng cấp mà không ảnh hưởng đến các service khác.
• Triển khai đơn giản, hỗ trợ ngôn ngữ Java/Scala: Vì Kafka Stream chỉ là một thư viện (một file JAR), việc tích hợp nó vào ứng dụng Java hoặc Scala của bạn vô cùng đơn giản. Bạn chỉ cần thêm nó như một dependency trong project của mình. Việc triển khai ứng dụng cũng giống như triển khai bất kỳ ứng dụng Java nào khác. Không có quy trình phức tạp, không có các thành phần phụ thuộc bên ngoài.

Chính sự đơn giản, gọn nhẹ nhưng không kém phần mạnh mẽ này đã làm cho Kafka Stream trở thành một lựa chọn ngày càng hấp dẫn cho các bài toán xử lý dữ liệu real-time, đặc biệt là khi bạn muốn giữ cho kiến trúc hệ thống của mình tinh gọn và hiệu quả nhất có thể.

Hy vọng qua bài viết chi tiết từ Devwork, bạn đã có cái nhìn toàn diện về Kafka là gì cũng như sức mạnh của Apache Kafka và Kafka Stream. Nắm vững công cụ này chính là chìa khóa then chốt giúp bạn và doanh nghiệp của mình tự tin chinh phục những thách thức về dữ liệu trong các dự án tương lai.