Kafka 状态存储

Kafka Streams 是 Apache Kafka 的强大功能，它允许实时处理和转换记录流。Kafka Streams 中支持有状态处理的一个重要细节是 Kafka 状态存储。本文深入探讨了 Kafka 状态存储的概念，解释了它们的功能、类型和实际应用，并提供了代码示例来说明状态存储在实际 Kafka Streams 应用中的工作原理。

Kafka 状态存储允许流处理应用程序维护状态，从而实现比简单消息转换更复杂的处理。它们将数据本地存储在 Kafka Streams 应用程序中，便于进行聚合、窗口处理和流连接等操作。此外，Kafka 可确保这种状态具有容错性和可恢复性，使得状态存储成为可靠流处理应用程序的重要组成部分。

在本详细指南中，我们将探讨 Kafka 状态存储的架构、不同类型、在 Kafka Streams 中的集成以及有助于你在实际应用中实现它们的实用示例。

Kafka 状态存储简介

Kafka 状态存储是 Kafka Streams 应用程序中的一个存储引擎，用于存储与流处理任务相关的键值数据。简单来说，它允许 Kafka Streams 应用程序在处理数据时“记住”状态。这在执行聚合、窗口化、连接和计数等复杂转换时尤其有用。

Kafka 状态存储是 Kafka Streams 中实现有状态流处理的核心机制。例如，在处理点击流数据时，你可能需要跟踪用户对特定产品的点击次数。此记录存储在 Kafka 状态存储中，允许你在新数据可用时计算运行总计。

Kafka Streams 提供了对这些状态存储的内置支持，使开发人员能够更轻松地构建有状态流处理应用程序，而无需担心手动管理状态的底层复杂性。

有状态处理 vs. 无状态处理

在进一步探讨状态存储之前，了解有状态和无状态流处理之间的区别很重要。

无状态处理：在此模型中，流中的每个记录都独立于其他记录进行处理。无需维护先前数据中的任何信息。无状态操作的示例包括简单的转换（例如，将字符串转换为小写）或过滤掉不需要的数据。

有状态处理：另一方面，有状态处理要求应用程序记住先前处理过的数据中的一些信息才能处理新数据。聚合（例如，按时间累加值）、窗口操作（例如，每分钟平均收入）以及多个流之间的连接是有状态操作的示例。

当需要有状态处理时，Kafka 状态存储就发挥作用了，因为它们存储了流处理任务的中间结果。

为什么使用 Kafka 状态存储？

Kafka 状态存储是许多流处理用例的关键功能。它们允许应用程序随着时间的推移和跨多个数据分区跟踪信息。使用 Kafka 状态存储的一些关键优势包括：

1. 聚合：存储数据的运行计数、总和或平均值。例如，计算特定事件发生的次数。
2. 窗口化：存储特定时间窗口内的数据，包括按分钟聚合网站访问次数。
3. 连接：在一个流中保留中间数据，同时等待另一个流中的数据以执行连接操作。
4. 容错性：Kafka 状态存储会自动将数据备份到 Kafka 主题，从而确保在发生故障时可以恢复状态。
   对于需要“记住”一段时间内某些数据的任何用例，Kafka 状态存储都提供了高效且容错的解决方案。

Kafka 状态存储的类型

Kafka 状态存储是 Kafka Streams API 的基本组成部分，允许应用程序在流处理过程中维护和查询状态。了解可用的不同类型状态存储对于设计高效的流处理应用程序至关重要。Kafka 状态存储的两个主要类别是键值存储和窗口存储，包括会话存储和 RocksDB 状态存储。下面，我们将探讨每种类型的功能、用例和实现。

1 键值存储

键值存储是 Kafka Streams 中最常用的状态存储类型。它们允许应用程序根据唯一的键存储和检索值。键值存储中的每个条目都包含一个键（唯一标识符）和一个值（与该键关联的任何数据）。

特性

快速查找：键值存储根据键高效地检索值，使其成为需要快速访问状态的情况的理想选择。

持久性：键值存储中的数据是持久化的，这意味着它们可以在应用程序重启和故障后保留。

可伸缩性：通过将数据分区到多个节点，可以水平扩展键值存储。

用例

用户配置文件：在 Web 服务中维护用户配置文件，其中每个用户都有唯一的标识符。

缓存：存储经常访问的数据，例如配置设置或中间计算结果。

实施

在 Kafka Streams 中创建键值存储非常简单。示例如下：

在此场景中，键值存储用于管理基于主题流事件的用户配置文件。每个用户配置文件都可以基于用户 ID 有效地更新或检索。

2 窗口存储

窗口存储设计用于在特定时间窗口内存储数据。它们允许基于时间的聚合，并且在需要将数据分析按时间段划分的情况下特别有用。

特性

基于时间的细分：数据存储在窗口中，可以按持续时间（例如，五分钟、一小时）或特定时间戳定义。

自动过期：根据窗口保留策略，可以自动清除旧数据，从而减少存储需求。

事件时间和处理时间：支持事件时间和处理时间语义，为基于时间而计算提供了灵活性。

用例

实时分析：按分钟或小时分析点击次数或交易次数等指标。

会话分析：跟踪预定义的会话窗口内的用户交互。

实施

创建窗口存储涉及指定聚合的时间窗口。以下是如何实现它的方法：

在此示例中，页面浏览量按分钟分组，计数存储在名为 page-view-counts-store 的窗口存储中。这使得应用程序可以轻松访问每分钟的页面浏览量。

3 会话存储

会话存储是一种专门的状态存储形式，用于根据用户活动跟踪会话。与使用固定时间窗口的传统窗口存储不同，会话存储允许基于用户活动和不活动的可变持续时间会话。

特性

• 动态会话管理：会话的持续时间可能不同，并且通过一段用户活动后跟不活动来定义。
• 状态保留：只要会话保持活动状态，就会保留状态，这使其适用于需要跟踪正在进行的交互的应用程序。

用例

• 用户会话跟踪：跟踪网站或应用程序上的用户会话，包括页面浏览、点击或购买等活动。
• 实时推荐：根据当前会话的活动提供个性化推荐。

实施

要在 Kafka Streams 中创建会话存储，你可以使用 SessionWindows 类。示例如下：

在此场景中，用户活动根据半小时的不活动时间分组为会话，从而使应用程序能够有效地跟踪会话期间的用户行为。

4 RocksDB 状态存储

RocksDB 状态存储利用 RocksDB 作为 Kafka Streams 的底层存储引擎。RocksDB 是 Facebook 开发的高性能键值存储，针对快速存储进行了优化。它提供了压缩、列族和精细调优的配置选项等高级功能。

特性

高吞吐量：RocksDB 针对高读写吞吐量进行了优化，使其适用于具有繁重数据负载的大规模应用程序。

可配置性能：提供各种设置，可根据硬件和用例优化性能。

持久性和恢复：数据持久化到磁盘，确保耐用性和恢复能力。

用例

海量数据处理：需要低延迟处理海量数据的应用程序，例如金融交易或点击流分析。

复杂状态管理：需要长时间管理复杂有状态操作的系统。

实施

要在 Kafka Streams 中将 RocksDB 用作状态存储，可以在创建状态存储时指定它：

在此实现中，rocksDBStoreBuilder 指定 RocksDB 将用于状态存储，从而实现键值对的高效处理。

状态存储操作：查询和更新

Kafka 状态存储提供了强大的机制来查询和更新在流处理过程中维护的状态。了解如何正确执行这些操作对于构建动态、有状态的应用程序至关重要。在本节中，我们将深入探讨状态存储的各种可用操作，重点关注查询、更新和管理 Kafka Streams 中的状态。

1. 查询状态存储

查询状态存储允许你根据特定键或标准检索数据。Kafka Streams 提供了一种简单的方法来执行状态存储查询，这些查询可以在处理流时进行，也可以作为独立查询。查询状态存储的基本技术是交互式查询和直接状态存储查询。

交互式查询

交互式查询允许你直接从外部应用程序或客户端查询状态存储。这种方法允许你在不通过流处理应用程序的情况下访问状态，这对于实时分析和监控非常有用。

特性

实时访问：提供对状态数据的即时访问。

解耦架构：允许关注点分离，使不同的服务能够独立访问状态数据。

实施

要执行交互式查询，通常需要：

在你的 Kafka Streams 应用程序中公开 REST 端点或 gRPC 服务。

使用 KeyValueStore 接口根据键检索值。

以下是一个使用 Spring Boot 演示简单 REST 端点以查询键值存储的示例：

在此示例中，创建了一个 REST 端点，允许外部应用程序查询存储在状态存储中的用户配置文件。客户端可以通过提供用户 ID 来检索用户配置文件数据。

直接状态存储查询

可以使用 Kafka Streams 应用程序执行直接状态存储查询。当您需要在流处理期间访问状态时，此方法很有用。您可以使用 ProcessorContext 获取对状态存储的引用并执行查找。

实施

以下是如何在 Kafka Streams 处理器中查询状态存储的方法：

在此处理器实现中，通过 get 方法访问 userProfileStore，从而可以查询传入的流数据。

2. 更新状态存储

更新状态存储是 Kafka Streams 中的一项基本操作，它允许应用程序在新的数据流入时维护和修改状态。状态存储支持各种更新操作，包括放置、删除和替换。

将值放置到状态存储中

put 操作用于添加新的键值对或更新状态存储中的现有条目。此操作对于维护准确且最新的状态数据至关重要。

实施

以下是在处理器中使用 put 操作的示例：

在此场景中，在处理传入值时，将用户配置文件序列化，然后使用 put 方法将其存储在状态存储中。

从状态存储中删除值

delete 操作会从状态存储中删除条目。这对于不再相关的数据或需要根据业务逻辑进行清除的情况很有用。

实施

以下是如何实现 delete 操作的方法：

在此实现中，调用 delete 方法根据特定条件删除用户配置文件，确保状态存储保持准确。

更新状态存储中的值

虽然 put 操作可用于替换现有值，但您可能需要执行更复杂的更新并修改存储在状态存储中的对象的特定字段。

实施

以下是一个展示如何替换状态存储中对象的特定字段的示例：

在此示例中，检索现有用户配置文件，进行修改，然后将其更新到状态存储中。

3. 状态存储管理

成功管理状态存储对于保持 Kafka Streams 应用程序的性能和可靠性至关重要。以下是一些管理状态存储的最佳实践：

状态存储配置：优化状态存储的配置，包括清理、保留和大小限制的设置。

变更日志主题：监控状态存储的变更日志主题，以确保为容错而有效地记录数据。

分区：设计状态存储分区策略，以平衡实例之间的负载并避免瓶颈。

指标和监控：使用 Kafka Streams 的指标来监控状态存储的性能和运行状况。

Kafka 状态存储的容错性

Kafka 状态存储的一个关键功能是容错性。Kafka 通过将状态存储的所有更新记录到称为变更日志主题的特殊 Kafka 主题中来实现这一点。该主题存储状态存储的所有更改，从而能够在发生故障时恢复状态。

状态恢复：当 Kafka Streams 应用程序重启时，它会通过重放变更日志主题自动恢复状态。这确保了状态是一致的，并且即使在崩溃的情况下也不会丢失任何数据。

复制：变更日志主题可以跨 Kafka 代理进行复制，从而确保即使在硬件故障的情况下，状态也是容错且可恢复的。

状态存储管理和 API

Kafka Streams 提供了几种用于处理状态存储的 API：

Stores API：此 API 用于创建和管理状态存储。您可以使用此 API 定义持久化、内存或窗口化状态存储。

可查询状态：Kafka Streams 应用程序可以将状态存储公开给外部应用程序，允许它们在运行时查询状态。此功能对于需要检索中间处理结果或实时查询状态的应用程序特别有用。

Kafka 状态存储的实际用例

Kafka 状态存储对于实现实际用例至关重要，包括：

实时分析：实时聚合指标，例如计算一段时间窗口内的页面浏览量或销售量。

会话监控：跟踪用户会话并计算每个会话的会话时长或总交互次数等指标。

欺诈检测：监控交易数据并跟踪用户行为模式，以实时检测欺诈活动。

示例：使用状态存储构建词频统计应用程序

让我们使用 Kafka 状态存储构建一个词频统计应用程序。该应用程序将统计文本流中单词的出现次数，并将计数存储在状态存储中。

设置 Kafka Streams

首先，设置一个简单的 Kafka Streams 应用程序：

结论

Kafka 状态存储对于使用 Kafka Streams 构建有状态流处理应用程序至关重要。它们通过以容错和可伸缩的方式存储中间结果，实现了聚合、连接和窗口化处理等操作。借助状态存储，开发人员可以构建能够处理大量流式数据的复杂实时分析和处理系统。

通过了解如何有效地使用 Kafka 状态存储，您可以实现高效、有状态的流处理应用程序，从而提供实时洞察和结果。无论您是跟踪用户会话、计算事件次数还是执行实时连接，Kafka 状态存储都是流处理领域中一个多功能且必不可少的工具。