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Kafka: O Guia Definitivo, 2ª Edição

by Gwen Shapira, Todd Palino, Rajini Sivaram, Krit Petty

April 2025

Intermediate to advanced

488 pages

15h 37m

Portuguese (Portugal, Brazil)

O'Reilly Media, Inc.

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Quem deve ler este livroConvenções utilizadas neste livroUtilizar exemplos de códigoAprendizagem em linha da O'ReillyComo contactar-nosAgradecimentos
Mensagens de publicação/assinaturaComo começaSistemas individuais de filas de esperaEntra em KafkaMensagens e lotesEsquemasTópicos e partiçõesProdutores e consumidoresCorretores e clustersVários clustersPorquê Kafka?Vários produtoresConsumidores múltiplosRetenção baseada em discoEscalávelAlto desempenhoCaraterísticas da plataformaO ecossistema de dadosCasos de utilizaçãoA origem de KafkaO problema do LinkedInO nascimento de KafkaCódigo abertoCompromisso comercialO nomeComeça a utilizar o Kafka
Configuração do ambienteEscolher um sistema operativoInstalar o JavaInstalar o ZooKeeperInstalar um corretor KafkaConfigurar o BrokerParâmetros gerais do BrokerPredefinições de tópicosSeleção de hardwareRendimento do discoCapacidade do discoMemóriaNetwork+CPUKafka na CloudMicrosoft AzureAmazon Web ServicesConfigurar clusters do KafkaQuantos corretores?Configuração do BrokerAfinação do SOPreocupações com a produçãoOpções do coletor de lixoDisposição do centro de dadosColocação de aplicações no ZooKeeperResumo
Visão geral do produtorConstruir um Produtor KafkaEnviar uma mensagem para o KafkaEnviar uma mensagem de forma síncronaEnviar uma mensagem de forma assíncronaConfiguração de produtorescliente.idacksTempo de entrega da mensagemdemora.msbuffer.memorycompressão.tipotamanho do lotemax.in.flight.requests.per.connectiontamanho.máximo.do.pedidorecebe.buffer.bytes e envia.buffer.bytesativa.idempotênciaSerializadoresSerializadores personalizadosSerializando usando o Apache AvroUtilizar registos Avro com o KafkaDivisóriasCabeçalhosInterceptoresQuotas e estrangulamentoResumo
Conceitos de consumidor KafkaConsumidores e grupos de consumidoresGrupos de consumidores e reequilíbrio da partilhaAssociação de grupos estáticosCriar um consumidor KafkaSubscrição de tópicosO ciclo da sondagemSegurança da threadConfiguração de consumidoresbusca.min.bytesbusca.max.wait.msbusca.max.bytesmax.poll.recordsmax.partition.fetch.bytessession.timeout.ms e heartbeat.interval.msmax.poll.interval.msdefault.api.timeout.msrequest.timeout.msauto.offset.resetativar.auto.commitpartição.atribuição.estratégiacliente.idcliente.rackgroup.instance.idrecebe.buffer.bytes e envia.buffer.bytescompensações.retenção.minutosCompromissos e compensaçõesCompromisso automáticoCommit Current OffsetCompromisso assíncronoCombinação de commits síncronos e assíncronosComprometer um desvio especificadoReequilibra os ouvintesConsumo de registos com desvios específicosMas como é que saímos?DeserializadoresDeserializadores personalizadosUtiliza a desserialização Avro com o consumidor KafkaConsumidor autónomo: Porquê e como utilizar um consumidor sem um grupoResumo
Visão geral do AdminClientAPI assíncrona e eventualmente consistenteOpçõesHierarquia planaNotas adicionaisCiclo de vida do AdminClient: Criação, configuração e encerramentocliente.dns.lookuprequest.timeout.msGestão de tópicos essenciaisGestão da configuraçãoGestão de grupos de consumidoresExplorar os grupos de consumidoresModificação de grupos de consumidoresMetadados do clusterOperações administrativas avançadasAdicionar partições a um tópicoEliminar registos de um tópicoEleição do líderReatribuição de réplicasTestesResumo
Membro do clusterO controladorKRaft: O novo controlador baseado em jangadas da KafkaReplicaçãoProcessamento de pedidosProduzir pedidosPedidos de buscaOutros pedidosArmazenamento físicoArmazenamento em camadasAtribuição de partiçõesGestão de ficheirosFormato do ficheiroÍndicesCompactaçãoComo funciona a compactaçãoEventos eliminadosQuando é que os tópicos são compactados?Resumo
Garantias de fiabilidadeReplicaçãoConfiguração do BrokerFator de replicaçãoEleição do líder impuroMínimo de réplicas em sincroniaMantendo as réplicas sincronizadasPersistindo no discoUtilização de produtores num sistema fiávelEnviar agradecimentosConfiguração das tentativas do produtorTratamento adicional de errosUtilizar os consumidores num sistema fiávelPropriedades importantes de configuração do consumidor para um processamento fiávelCompromisso explícito de compensações nos consumidoresValidação da fiabilidade do sistemaValidação da configuraçãoValidação de aplicaçõesMonitorização da fiabilidade na produçãoResumo

Produtor idempotenteComo é que o Produtor Idempotente funciona?Limitações do Produtor IdempotenteComo é que utilizo o Produtor Idempotente Kafka?TransacçõesCasos de utilização de transacçõesQue problemas é que as transacções resolvem?Como é que as transacções garantem exatamente uma vez?Que problemas não são resolvidos pelas transacções?Como é que utilizo as transacções?IDs transaccionais e vedaçãoComo funcionam as transacçõesRealização de transacçõesResumo
Considerações sobre a criação de pipelines de dadosPontualidadeFiabilidadeRendimento elevado e variávelFormatos de dadosTransformaçõesSegurançaTratamento de falhasAcoplamento e AgileQuando utilizar o Kafka Connect em vez do Produtor e do ConsumidorLiga-te ao KafkaExecutar o Kafka ConnectExemplo de conetor: Fonte de ficheiro e sumidouro de ficheiroExemplo de conetor: MySQL para ElasticsearchTransformações de mensagem únicaVê melhor o Kafka ConnectAlternativas ao Kafka ConnectEstruturas de ingestão para outros armazenamentos de dadosFerramentas ETL baseadas em GUIEstruturas de processamento de fluxoResumo
Casos de uso de espelhamento entre clustersArquitecturas multiclusterAlgumas realidades da comunicação entre centros de dadosArquitetura Hub-and-SpokeArquitetura Ativo-AtivoArquitetura ativa-em esperaClusters de estiramentoMirrorMaker do Apache KafkaConfigurando o MirrorMakerTopologia de replicação multiclusterProtegendo o MirrorMakerImplementando o MirrorMaker na produçãoAfinação do MirrorMakerOutras soluções de espelhamento entre clustersUber uReplicatorLinkedIn BrooklinSoluções Confluent de espelhamento entre centros de dadosResumo
Bloquear o KafkaProtocolos de segurançaAutenticaçãoSSLSASLReautenticaçãoAtualizações de segurança sem tempo de inatividadeEncriptaçãoEncriptação de ponta a pontaAutorizaçãoAclAuthorizerPersonalização da autorizaçãoConsiderações sobre segurançaAuditoriaProtegendo o ZooKeeperSASLSSLAutorizaçãoProteger a plataformaProteção por palavra-passeResumo
Tópico OperaçõesCriar um novo tópicoListagem de todos os tópicos de um clusterDescrever os pormenores do tópicoAdicionar partiçõesReduzir as divisóriasEliminar um tópicoGrupos de consumidoresEnumera e descreve gruposEliminar grupoGestão de compensaçõesAlterações de configuração dinâmicaSubstituir as predefinições de configuração de tópicosSubstituir as predefinições de configuração do cliente e do utilizadorSubstituir as predefinições de configuração do BrokerDescrição das substituições de configuraçãoRemoção de substituições de configuraçãoProduzir e consumirProdutor de consolasConsola do consumidorGestão de partiçõesEleição da réplica preferidaAlterando as réplicas de uma partiçãoDespejar segmentos de logVerificação de réplicasOutras ferramentasOperações insegurasMover o controlador de clusterRemoção de tópicos a serem eliminadosEliminar tópicos manualmenteResumo
Noções básicas do sistema métricoOnde estão as métricas?De que métricas preciso?Verificações de integridade da aplicaçãoObjectivos ao nível do serviçoDefinições do nível de serviçoQuais são as métricas que fazem bons SLIs?Usando SLOs em alertasMétricas do corretor KafkaDiagnosticar problemas do clusterA arte das partições pouco replicadasMétricas do corretorMétricas de tópico e de partiçãoMonitorização da JVMMonitorização do SORegistoMonitorização de clientesMétricas do produtorMétricas de consumoQuotasMonitorização de atrasosMonitorização de ponta a pontaResumo
O que é o processamento de fluxo?Conceitos de processamento de fluxoTopologiaTempoEstadoDualidade entre fluxo e tabelaJanelas de tempoGarantias de processamentoPadrões de design de processamento de fluxoProcessamento de evento únicoProcessamento com o Estado localProcessamento/Repartição multifásicaProcessamento com pesquisa externa: União de tabelas de fluxoUnião de tabela a tabelaStreaming Junta-teEventos fora de seqüênciaReprocessamentoConsultas interactivasExemplos de fluxos do KafkaContagem de palavrasEstatísticas da bolsa de valoresEnriquecimento ClickStreamKafka Streams: Visão geral da arquiteturaConstruir uma topologiaOtimizar uma topologiaTestar uma topologiaDimensionamento de uma topologiaSobreviver aos fracassosCasos de uso de processamento de fluxoComo escolher uma estrutura de processamento de fluxoResumo
Instalar no WindowsUtiliza o subsistema Windows para LinuxUtilizar Java nativoInstalar no macOSUtilizar o HomebrewInstalar manualmente
Plataformas abrangentesImplementação e gestão de clustersMonitorização e exploração de dadosBibliotecas de clientesProcessamento de fluxos

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Capítulo 4. Consumidores Kafka: Lendo dados do Kafka

Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com

As aplicações que precisam de ler dados do Kafka utilizam um KafkaConsumer para subscrever tópicos do Kafka e receber mensagens desses tópicos. A leitura de dados do Kafka é um pouco diferente da leitura de dados de outros sistemas de mensagens, e existem alguns conceitos e ideias únicos envolvidos. Pode ser difícil entender como usar a API do consumidor sem entender esses conceitos primeiro. Começaremos por explicar alguns dos conceitos importantes e, em seguida, analisaremos alguns exemplos que mostram as diferentes formas como as APIs de consumidor podem ser utilizadas para implementar aplicações com requisitos variados.

Conceitos de consumidor Kafka

Para saberes como ler dados do Kafka, primeiro tens de compreender os seus consumidores e grupos de consumidores. As seções a seguir abordam esses conceitos.

Consumidores e grupos de consumidores

Suponha que tens uma aplicação que precisa de ler mensagens de um tópico do Kafka, executar algumas validações contra elas e escrever os resultados noutro armazenamento de dados. Neste caso, a aplicação cria um objeto consumidor, subscreve o tópico apropriado e começa a receber mensagens, a validá-las e a escrever os resultados. Isso pode funcionar bem por um tempo, mas e se a taxa na qual os produtores escrevem mensagens no tópico exceder a taxa na qual seu aplicativo ...