系统迁移中的 Kafka 组件

Kafka 中的“系统迁移”用例是一项基本软件，它允许公司在不损害数据完整性、连续性或可访问性的情况下，在不同架构、数据库或数据存储技术之间进行迁移。利用 Kafka 作为核心消息代理，企业可以简化复杂的数据迁移过程，确保在整个过程中不会丢失、延迟或重复任何数据。以下是 Kafka 在系统迁移中使用的详细说明。

概述

• 系统迁移包括将数据、工作负载和应用程序从一个环境迁移到另一个环境，例如从本地设置迁移到云，或在不同云供应商之间进行迁移。
• Kafka 作为中间人，促进数据在源（现有系统）和目标（新系统）之间进行流式传输，即使在迁移过程中也能确保连续的数据流。

系统迁移中的 Kafka 组件

以下是 Kafka 的每个组件在系统迁移中作用的详细介绍。

1. 生产者
   
   • 生产者是发送数据到 Kafka 主题的应用程序或服务。在系统迁移中，源系统（例如数据库、旧系统或应用程序）充当生产者。生产者捕获实时更改，如插入、更新或删除，并将它们作为事件发送到 Kafka。从源系统持续流式传输的数据有助于确保所有历史记录和任何新更新都流式传输到 Kafka，从而实现无缝迁移，而不会丢失任何数据更改。
2. 主题和分区
   
   • Kafka 中的主题作为数据流的主要单位。每个主题包含来自特定源的数据，例如数据库中的特定表或应用程序中的事件类型。对于系统迁移，可以设置主题来对来自源系统不同组件的数据进行分类。
   • 主题中的分区允许 Kafka 水平扩展。通过对主题进行分区，Kafka 可以处理高吞吐量需求，因为分区将数据分布到多个 Kafka 代理。分区在迁移中特别有用，因为它允许并行数据处理，从而提高大量数据传输的速度和效率。
3. 消费者
   
   • 消费者是从 Kafka 主题中提取数据的应用程序。在系统迁移过程中，目标系统充当消费者，从 Kafka 中读取数据并将其导入新环境。可以配置消费者从多个主题或特定分区读取，从而对迁移过程进行精细控制。
   • 多个消费者可以并行工作，从不同分区检索数据，提高数据摄取速度，并允许更快的迁移。Kafka 的消费者组在消费者失败时也提供容错能力，因为另一个消费者可以接管其分配的分区的处理。
4. 连接器
   
   • Kafka Connect 简化了 Kafka 与其他数据源或目标的集成，这在迁移中特别有用。连接器是预构建的插件，允许数据在 Kafka 和各种系统之间无缝流动，而无需大量自定义代码。

基于 Kafka 的系统迁移架构

在基于 Kafka 的系统迁移架构中，Kafka 作为中心枢纽，在源系统和目标系统之间流式传输数据。Kafka 的事件流能力使其成为迁移大量数据集的绝佳解决方案，同时确保数据一致性、可扩展性和容错性。

以下是基于 Kafka 的系统迁移架构中每个阶段和组件的详细介绍。

1. 数据提取
   
   • 目的：从源系统（例如数据库、旧应用程序或 ERP 系统）提取数据。
   • Kafka 生产者：源系统配备 Kafka 生产者，用于将数据发送到 Kafka 主题。这些生产者可以是自定义应用程序，也可以是为源系统数据类型设计的 Kafka Connect 源连接器。
   • 变更数据捕获 (CDC)： CDC 技术，通常在 数据库 中使用，可以捕获源系统中的实时更改（插入、更新和删除）。CDC 工具（例如 Debezium）可以与 Kafka 生产者集成，将源数据库中的每个更改推送到 Kafka 主题，从而实现实时增量数据迁移，而不是一次性批量传输。
   • 历史和增量数据提取：历史数据被批量提取，然后持续流式传输增量更改。这种双重方法确保目标系统同时拥有完整的历史数据集和来自源的任何正在进行的更新。
2. 数据流和存储
   
   • Kafka 主题：Kafka 主题充当数据流的主要通道。每个主题可以代表源系统中的特定数据实体（例如表或数据类型）。
   • 主题组织：主题根据它们存储的数据类型进行组织，例如按数据库表或业务实体（例如客户、订单、库存）。这种模块化组织确保了数据分段，并允许目标系统仅订阅与其配置相关的​​主题。
   • 用于可扩展性的分区：每个主题都可以进行分区以支持高数据吞吐量。分区允许 Kafka 在多个代理之间分配负载，从而实现并行数据处理和更快的迁移速度。例如，包含数百万条记录的大表可以划分为多个分区，从而实现并发提取和摄取。
3. 数据加载
   
   • 目标系统中的 Kafka 消费者：目标系统配备 Kafka 消费者（或 Sink 连接器），用于从 Kafka 主题检索和加载数据。这些消费者实时从主题拉取数据并将其加载到新系统中，确保目标环境接收历史数据和增量数据。
4. 实时同步
   
   • 持续数据捕获：初始批量迁移完成后，Kafka 会实时捕获源系统中的任何新数据或更新数据，并将其与目标系统同步。这确保了两个系统在源系统处理新数据时保持同步。
5. 数据验证和测试
   
   • 一致性验证：数据加载到目标系统后，会执行验证过程以确保数据准确。这包括比较源系统和目标系统之间的数据计数、校验和和样本数据，以确保所有数据都已成功迁移。
   • 回滚和可重放性：如果初步迁移中发现错误，Kafka 的日志保留功能允许重新处理数据。此功能允许在不重新开始迁移的情况下回滚或重放数据流，从而节省时间并降低风险。
6. 带有 Kafka 的高层系统迁移架构

以下阶段总结了端到端的基于 Kafka 的系统迁移架构。

阶段 1：数据提取

Kafka 生产者或源连接器从源系统捕获数据。

CDC 工具捕获实时更改并将其发送到 Kafka 主题。

阶段 2：数据流和存储

设置 Kafka 主题和分区以处理和组织传入的数据。

数据以持久、容错的方式进行保留和存储。

阶段 3：数据加载

目标系统中的 Kafka 消费者或 Sink 连接器从 Kafka 主题中提取数据。

在数据到达目标之前，使用 Kafka Streams 或 KSQL 进行实时数据转换（如果需要）。

阶段 4：实时同步

来自源的任何新更改都会持续捕获并流式传输到目标，从而保持两个系统同步。

阶段 5：数据验证和测试

完成数据一致性检查、模式验证和数据完整性评估，以验证迁移成功。

阶段 6：系统切换和清理

验证完成后，目标系统将成为主系统。可以从源停止 Kafka 的数据流，并根据需要清理迁移环境。

基于 Kafka 的系统迁移的关键考虑因素

1. 数据一致性
   
   • 迁移中一致性的重要性：数据一致性在迁移中至关重要，尤其是在移动事务性数据（例如银行交易、股票更新）时，其中每个条目的顺序和完整性必须得到维护。如果数据到达顺序不正确，可能会导致目标系统中数据解释错误，影响操作和报告。
   • Kafka 的排序保证：Kafka 保证每个分区内的排序，确保事件以它们被记录的精确顺序进行处理。这种排序有助于保持数据顺序，因为消费者可以按照写入的顺序读取每个分区的数据，从而在迁移过程中保持一致的事务流程。
2. 数据转换
   
   • 转换的需要：在迁移过程中，可能需要重新格式化、重构或丰富源系统的数据，以满足目标系统的要求。数据可能需要更改模式（例如，列名、字段类型）、规范化或反规范化，以与新环境保持一致。
   • Kafka Streams 用于复杂转换：Kafka Streams 是 Kafka 中用于处理和重塑数据流的 Java 库。它提供了一个灵活的框架，可以在流式数据上应用聚合、联接、过滤和丰富等转换，从而在数据从源流向目标时进行基于规则的复杂数据修改。
   
   示例：如果迁移 电子商务 数据，Kafka Streams 可用于联接客户数据与订单数据，转换产品 ID 以适应新格式，或过滤掉不必要的字段。
3. 零停机
   
   • 并行系统运行的重要性：在业务连续性至关重要的场景中，例如电子商务、金融或医疗保健，零停机至关重要。Kafka 的设计支持连续的实时数据流，允许源系统和目标系统同时运行，而不会影响用户体验。
4. 模式演进
   
   • 模式演进的挑战：在迁移过程中，源系统可能会遇到模式更改，例如添加字段或更改数据类型。如果这些更改未得到妥善管理，它们可能会中断数据处理并导致目标系统不兼容。Kafka 的 Schema Registry 在管理这些不断变化的模式以确保兼容性方面至关重要。

结论

Kafka 通过确保源系统和目标系统之间的连续、实时数据流，为强大的系统迁移解决方案提供了支持。它提供了一个高度可扩展、容错的平台，支持复杂、企业级的数据迁移，而不会损害数据完整性或需要停机时间。通过 Kafka，企业可以迁移到现代化系统，提高性能并增强可扩展性，使其成为系统迁移项目的首选。