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learn.lianglianglee.com/专栏/Kafka核心技术与实战/40 Kafka Streams与其他流处理平台的差异在哪里？.md.html
周伟 0f006e4e9b add
2022-05-11 18:57:05 +08:00

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<p id="tip" align="center"></p>
<div><h1>40 Kafka Streams与其他流处理平台的差异在哪里？</h1>
<p>你好，我是胡夕。今天我要和你分享的主题是：Kafka Streams 与其他流处理平台的差异。</p>
<p>近些年来，开源流处理领域涌现出了很多优秀框架。光是在 Apache 基金会孵化的项目，关于流处理的大数据框架就有十几个之多，比如早期的 Apache Samza、Apache Storm，以及这两年火爆的 Spark 以及 Flink 等。</p>
<p>应该说，每个框架都有自己独特的地方，也都有自己的缺陷。面对这众多的流处理框架，我们应该如何选择呢？今天，我就来梳理几个主流的流处理平台，并重点分析一下 Kafka Streams 与其他流处理平台的差异。</p>
<h2>什么是流处理平台？</h2>
<p>首先，我们有必要了解一下流处理平台的概念。<a href="https://www.oreilly.com/library/view/streaming-systems/9781491983867/ch01.html">“Streaming Systems”</a>一书是这么定义“流处理平台”的：<strong>流处理平台（Streaming System）是处理无限数据集（Unbounded Dataset）的数据处理引擎，而流处理是与批处理（Batch Processing）相对应的。</strong></p>
<p>所谓的无限数据，是指数据永远没有尽头。流处理平台是专门处理这种数据集的系统或框架。当然，这并不是说批处理系统不能处理这种无限数据集，只是通常情况下，它更擅长处理有限数据集（Bounded Dataset）。</p>
<p>那流处理和批处理究竟该如何区分呢？下面这张图应该能帮助你快速且直观地理解它们的区别。</p>
<p><img src="assets/2f8e72ce532cf1d05306cb8b78510bb2.png" alt="img" /></p>
<p>好了，现在我来详细解释一下流处理和批处理的区别。</p>
<p>长期以来，流处理给人的印象通常是低延时，但是结果不准确。每来一条消息，它就能计算一次结果，但由于它处理的大多是无界数据，可能永远也不会结束，因此在流处理中，我们很难精确描述结果何时是精确的。理论上，流处理的计算结果会不断地逼近精确结果。</p>
<p>但是，它的竞争对手批处理则正好相反。批处理能提供准确的计算结果，但往往延时很高。</p>
<p>因此，业界的大神们扬长避短，将两者结合在一起使用。一方面，利用流处理快速地给出不那么精确的结果；另一方面，依托于批处理，最终实现数据一致性。这就是所谓的<strong>Lambda 架构</strong>。</p>
<p>延时低是个很好的特性，但如果计算结果不准确，流处理是无法完全替代批处理的。所谓计算结果准确，在教科书或文献中有个专属的名字，叫正确性（Correctness）。可以这么说，<strong>目前难以实现正确性是流处理取代批处理的最大障碍</strong>，而实现正确性的基石是精确一次处理语义（Exactly Once Semantics，EOS）。</p>
<p>这里的精确一次是流处理平台能提供的一类一致性保障。常见的一致性保障有三类：</p>
<ul>
<li>至多一次（At most once）语义：消息或事件对应用状态的影响最多只有一次。</li>
<li>至少一次（At least once）语义：消息或事件对应用状态的影响最少一次。</li>
<li>精确一次（Exactly once）语义：消息或事件对应用状态的影响有且只有一次。</li>
</ul>
<p>注意，我这里说的都是<strong>对应用状态的影响</strong>。对于很多有副作用（Side Effect）的操作而言，实现精确一次语义几乎是不可能的。举个例子，假设流处理中的某个步骤是发送邮件操作，当邮件发送出去后，倘若后面出现问题要回滚整个流处理流程，已发送的邮件是没法追回的，这就是所谓的副作用。当你的流处理逻辑中存在包含副作用的操作算子时，该操作算子的执行是无法保证精确一次处理的。因此，我们通常只是保证这类操作对应用状态的影响精确一次罢了。后面我们会重点讨论 Kafka Streams 是如何实现 EOS 的。</p>
<p>我们今天讨论的流处理既包含真正的实时流处理，也包含微批化（Microbatch）的流处理。<strong>所谓的微批化，其实就是重复地执行批处理引擎来实现对无限数据集的处理</strong>。典型的微批化实现平台就是<strong>Spark Streaming</strong>。</p>
<h2>Kafka Streams 的特色</h2>
<p>相比于其他流处理平台，<strong>Kafka Streams 最大的特色就是它不是一个平台</strong>，至少它不是一个具备完整功能（Full-Fledged）的平台，比如其他框架中自带的调度器和资源管理器，就是 Kafka Streams 不提供的。</p>
<p>Kafka 官网明确定义 Kafka Streams 是一个<strong>Java 客户端库</strong>（Client Library）。<strong>你可以使用这个库来构建高伸缩性、高弹性、高容错性的分布式应用以及微服务</strong>。</p>
<p>使用 Kafka Streams API 构建的应用就是一个普通的 Java 应用程序。你可以选择任何熟悉的技术或框架对其进行编译、打包、部署和上线。</p>
<p>在我看来，这是 Kafka Streams 与 Storm、Spark Streaming 或 Flink 最大的区别。</p>
<p>Java 客户端库的定位既可以说是特色，也可以说是一个缺陷。目前 Kafka Streams 在国内推广缓慢的一个重要原因也在于此。毕竟，很多公司希望它是一个功能完备的平台，既能提供流处理应用 API，也能提供集群资源管理与调度方面的能力。所以，这个定位到底是特色还是缺陷，仁者见仁、智者见智吧。</p>
<h2>Kafka Streams 与其他框架的差异</h2>
<p>接下来，我从应用部署、上下游数据源、协调方式和消息语义保障（Semantic Guarantees）4 个方面，详细分析一下 Kafka Streams 与其他框架的差异。</p>
<h3>应用部署</h3>
<p>首先，我们从流处理应用部署方式上对 Kafka Streams 及其他框架进行区分。</p>
<p>我们刚刚提到过，Kafka Streams 应用需要开发人员自行打包和部署，你甚至可以将 Kafka Streams 应用嵌入到其他 Java 应用中。因此，作为开发者的你，除了要开发代码之外，还要自行管理 Kafka Streams 应用的生命周期，要么将其打包成独立的 jar 包单独运行，要么将流处理逻辑嵌入到微服务中，开放给其他服务调用。</p>
<p>但不论是哪种部署方式，你需要自己处理，不要指望 Kafka Streams 帮你做这些事情。</p>
<p>相反地，其他流处理平台则提供了完整的部署方案。我以 Apache Flink 为例来解释一下。在 Flink 中，流处理应用会被建模成单个的流处理计算逻辑，并封装进 Flink 的作业中。类似地，Spark 中也有作业的概念，而在 Storm 中则叫拓扑（Topology）。作业的生命周期由框架来管理，特别是在 Flink 中，Flink 框架自行负责管理作业，包括作业的部署和更新等。这些都无需应用开发人员干预。</p>
<p>另外，Flink 这类框架都存在<strong>资源管理器</strong>（Resource Manager）的角色。一个作业所需的资源完全由框架层的资源管理器来支持。常见的资源管理器，如 YARN、Kubernetes、Mesos 等，比较新的流处理框架（如 Spark、Flink 等）都是支持的。像 Spark 和 Flink 这样的框架，也支持 Standalone 集群的方式，即不借助于任何已有的资源管理器，完全由集群自己来管理资源。这些都是 Kafka Streams 无法提供的。</p>
<p>因此，从应用部署方面来看，Kafka Streams 更倾向于将部署交给开发人员来做，而不是依赖于框架自己实现。</p>
<h3>上下游数据源</h3>
<p>谈完了部署方式的差异，我们来说说连接上下游数据源方面的差异。简单来说，<strong>Kafka Streams 目前只支持从 Kafka 读数据以及向 Kafka 写数据</strong>。在没有 Kafka Connect 组件的支持下，Kafka Streams 只能读取 Kafka 集群上的主题数据，在完成流处理逻辑后也只能将结果写回到 Kafka 主题上。</p>
<p>反观 Spark Streaming 和 Flink 这类框架，它们都集成了丰富的上下游数据源连接器（Connector），比如常见的连接器 MySQL、ElasticSearch、HBase、HDFS、Kafka 等。如果使用这些框架，你可以很方便地集成这些外部框架，无需二次开发。</p>
<p>当然，由于开发 Connector 通常需要同时掌握流处理框架和外部框架，因此在实际使用过程中，Connector 的质量参差不齐，在具体使用的时候，你可以多查查对应的<strong>jira 官网</strong>，看看有没有明显的“坑”，然后再决定是否使用。</p>
<p>在这个方面，我是有前车之鉴的。曾经，我使用过一个 Connector，我发现它在读取 Kafka 消息向其他系统写入的时候似乎总是重复消费。费了很多周折之后，我才发现这是一个已知的 Bug，而且早就被记录在 jira 官网上了。因此，我推荐你多逛下 jira，也许能提前避开一些“坑”。</p>
<p><strong>总之，目前 Kafka Streams 只支持与 Kafka 集群进行交互，它没有提供开箱即用的外部数据源连接器。</strong></p>
<h3>协调方式</h3>
<p>在分布式协调方面，Kafka Streams 应用依赖于 Kafka 集群提供的协调功能，来提供<strong>高容错性和高伸缩性</strong>。</p>
<p><strong>Kafka Streams 应用底层使用了消费者组机制来实现任意的流处理扩缩容</strong>。应用的每个实例或节点，本质上都是相同消费者组下的独立消费者，彼此互不影响。它们之间的协调工作，由 Kafka 集群 Broker 上对应的协调者组件来完成。当有实例增加或退出时，协调者自动感知并重新分配负载。</p>
<p>我画了一张图来展示每个 Kafka Streams 实例内部的构造，从这张图中，我们可以看出，每个实例都由一个消费者实例、特定的流处理逻辑，以及一个生产者实例组成，而这些实例中的消费者实例，共同构成了一个消费者组。</p>
<p><img src="assets/c2ef5ebb19a75f3a16017c0c1f7a9a0b.png" alt="img" /></p>
<p>通过这个机制，Kafka Streams 应用同时实现了<strong>高伸缩性和高容错性</strong>，而这一切都是自动提供的，不需要你手动实现。</p>
<p>而像 Flink 这样的框架，它的容错性和扩展性是通过专属的主节点（Master Node）全局来协调控制的。</p>
<p>Flink 支持通过 ZooKeeper 实现主节点的高可用性，避免单点失效：<strong>某个节点出现故障会自动触发恢复操作</strong>。<strong>这种全局性协调模型对于流处理中的作业而言非常实用，但不太适配单独的流处理应用程序</strong>。原因就在于它不像 Kafka Streams 那样轻量级，应用程序必须要实现特定的 API 来开启检查点机制（checkpointing），同时还需要亲身参与到错误恢复的过程中。</p>
<p>应该这样说，在不同的场景下，Kafka Streams 和 Flink 这种重量级的协调模型各有优劣。</p>
<h3>消息语义保障</h3>
<p>我们刚刚提到过 EOS，目前很多流处理框架都宣称它们实现了 EOS，也包括 Kafka Streams 本身。关于精确一次处理语义，有一些地方需要澄清一下。</p>
<p>实际上，当把 Spark、Flink 与 Kafka 结合使用时，如果不使用 Kafka 在 0.11.0.0 版本引入的幂等性 Producer 和事务型 Producer，这些框架是无法实现端到端的 EOS 的。</p>
<p>因为这些框架与 Kafka 是相互独立的，彼此之间没有任何语义保障机制。但如果使用了事务机制，情况就不同了。这些外部系统利用 Kafka 的事务机制，保障了消息从 Kafka 读取到计算再到写入 Kafka 的全流程 EOS。这就是所谓的端到端精确一次处理语义。</p>
<p>之前 Spark 和 Flink 宣称的 EOS 都是在各自的框架内实现的，无法实现端到端的 EOS。只有使用了 Kafka 的事务机制，它们对应的 Connector 才有可能支持端到端精确一次处理语义。</p>
<p>Spark 官网上明确指出了<strong>用户若要实现与 Kafka 的 EOS，必须自己确保幂等输出和位移保存在同一个事务中。如果你不能自己实现这套机制，那么就要依赖于 Kafka 提供的事务机制来保证</strong>。</p>
<p>而 Flink 在 Kafka 0.11 之前也宣称提供 EOS，不过是有前提条件的，即每条消息对<strong>Flink 应用状态</strong>的影响有且只有一次。</p>
<p>举个例子，如果你使用 Flink 从 Kafka 读取消息，然后不加任何处理直接写入到 MySQL，那么这个操作就是无状态的，此时 Flink 无法保证端到端的 EOS。</p>
<p>换句话说，Flink 最后写入到 MySQL 的 Kafka 消息可能有重复的。当然，Flink 社区自 1.4 版本起正式实现了端到端的 EOS，其基本设计思想正是基于 Kafka 0.11 幂等性 Producer 的两阶段提交机制。</p>
<p>两阶段提交（2-Phase Commit，2PC）机制是一种分布式事务机制，用于实现分布式系统上跨多个节点事务的原子性提交。下面这张图来自于神书“Designing Data-Intensive Applications”中关于 2PC 讲解的章节。它清晰地描述了一次成功 2PC 的过程。在这张图中，两个数据库参与到分布式事务的提交过程中，它们各自做了一些变更，现在需要使用 2PC 来保证两个数据库的变更被原子性地提交。如图所示，2PC 被分为两个阶段：Prepare 阶段和 Commit 阶段。只有完整地执行了这两个阶段，这个分布式事务才算是提交成功。</p>
<p><img src="assets/2d3915230d70d42627b41cec375dfa4d.png" alt="img" /></p>
<p>分布式系统中的 2PC 常见于数据库内部实现或以 XA 事务的方式供各种异质系统使用。Kafka 也借鉴了 2PC 的思想，在 Kafka 内部实现了基于 2PC 的事务机制。</p>
<p>但是，对于 Kafka Streams 而言，情况就不同了。它天然支持端到端的 EOS，因为它本来就是和 Kafka 紧密相连的。</p>
<p>下图展示了一个典型的 Kafka Streams 应用的执行逻辑。</p>
<p><img src="assets/1b86724a906b88921d3281a2e1032520.jpg" alt="img" /></p>
<p>通常情况下，一个 Kafka Streams 需要执行 5 个步骤：</p>
<ol>
<li>读取最新处理的消息位移；</li>
<li>读取消息数据；</li>
<li>执行处理逻辑；</li>
<li>将处理结果写回到 Kafka；</li>
<li>保存位置信息。</li>
</ol>
<p>这五步的执行必须是<strong>原子性</strong>的，否则无法实现精确一次处理语义。</p>
<p>在设计上，Kafka Streams 在底层大量使用 Kafka 事务机制和幂等性 Producer 来实现多分区的原子性写入，又因为它只能读写 Kafka，因此 Kafka Streams 很容易地就实现了端到端的 EOS。</p>
<p>总之，虽然 Flink 自 1.4 版本也提供与 Kafka 的 EOS，但从适配性来考量的话，应该说 Kafka Streams 与 Kafka 的适配性是最好的。</p>
<h2>小结</h2>
<p>好了，我们来小结一下。今天，我重点分享了 Kafka Streams 与其他流处理框架或平台的差异。总的来说，Kafka Streams 是一个轻量级的客户端库，而其他流处理平台都是功能完备的流处理解决方案。这是 Kafka Streams 的特色所在，但同时可能也是缺陷。不过，我认为很多情况下我们并不需要重量级的流处理解决方案，采用轻量级的库 API 帮助我们实现实时计算是很方便的情形，我想，这或许是 Kafka Streams 未来的破局之路吧。</p>
<p>在专栏后面的内容中，我会详细介绍如何使用 Kafka Streams API 实现实时计算，并跟你分享一个实际的案例，希望这些能激发你对 Kafka Streams 的兴趣，并为你以后的探索奠定基础。</p>
<p><img src="assets/d2d0b922414c3776d34523946feeae0e.jpg" alt="img" /></p>
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gtag('config', 'G-NPSEEVD756');
var path = window.location.pathname
var cookie = getCookie("lastPath");
console.log(path)
if (path.replace("/", "") === "") {
if (cookie.replace("/", "") !== "") {
console.log(cookie)
document.getElementById("tip").innerHTML = "<a href='" + cookie + "'>跳转到上次进度</a>"
}
} else {
setCookie("lastPath", path)
}
function setCookie(cname, cvalue) {
var d = new Date();
d.setTime(d.getTime() + (180 * 24 * 60 * 60 * 1000));
var expires = "expires=" + d.toGMTString();
document.cookie = cname + "=" + cvalue + "; " + expires + ";path = /";
}
function getCookie(cname) {
var name = cname + "=";
var ca = document.cookie.split(';');
for (var i = 0; i < ca.length; i++) {
var c = ca[i].trim();
if (c.indexOf(name) === 0) return c.substring(name.length, c.length);
}
return "";
}
</script>
</html>
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