Nachrichtenwarteschlangen vs. Streaming-Systeme: Wichtige Unterschiede und Anwendungsfälle
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In der Welt der Datenverarbeitung und Nachrichtensysteme tauchen häufig Begriffe wie „Warteschlange“ und „Streaming“ auf. Obwohl sie ähnlich klingen mögen, haben sie unterschiedliche Zwecke und können erheblich beeinflussen, wie Systeme Daten handhaben. Lassen Sie uns ihre Unterschiede auf einfache Weise erklären.
Was sind Nachrichten-Warteschlangen?
Stellen Sie sich ein Café vor, in dem Kunden Bestellungen online oder persönlich aufgeben. Sobald eine Bestellung bearbeitet ist, wird der Kunde darüber informiert, dass er sie abholen kann. In dieser Analogie funktionieren Bestellungen wie Nachrichten in einer Warteschlange, und der Barista bearbeitet sie einzeln und entfernt jede Bestellung aus der Warteschlange, sobald sie fertiggestellt ist. So funktioniert im Wesentlichen eine Nachrichten-Warteschlange.
Jede Nachricht stellt eine eigenständige Aufgabe dar, die unabhängig bearbeitet wird. Nachrichten in der Warteschlange werden der Reihenfolge nach konsumiert, und ihr Verbrauch ist typischerweise zerstörerisch, d. h., sobald eine Nachricht verarbeitet ist, wird sie aus der Warteschlange gelöscht.
- Asynchrone Kommunikation: Produzenten können Nachrichten senden, ohne dass Verbraucher gleichzeitig bereit sein müssen. So wie beim Kaffeebestellen muss man nicht danebenstehen, während er zubereitet wird.
- First In, First Out (FIFO): Nachrichten werden in der Reihenfolge verarbeitet, in der sie empfangen werden, was für Vorgänge entscheidend ist, die auf strikte Reihenfolge angewiesen sind, wie z.B. Banktransaktionen. Einige Warteschlangen ermöglichen je nach Konfiguration eine nicht-FIFO-Verarbeitung.
- Dauerhaftigkeit: Nachrichten werden zuverlässig gespeichert, bis ein Verbraucher sie verarbeitet. Dies stellt sicher, dass keine Nachrichten verloren gehen, selbst wenn es zu Systemausfällen kommt.
- Exklusive Zustellung: Jede Nachricht wird nur von einer Verbraucherinstanz konsumiert, was eine doppelte Verarbeitung verhindert. Nachrichten werden gelöscht, sobald sie vom Verbraucher bestätigt werden.
Häufige Anwendungsfälle für Warteschlangen:
- Bestandsverwaltung: Verfolgung und Aktualisierung der Lagerbestände in Echtzeit.
- Gesundheitssysteme: Verwaltung von Patientenfluss und Terminplanung.
- Restaurantbetrieb: Bearbeitung von Kundenbestellungen und Reservierungen.
Was sind Streaming-Nachrichten?
Stellen Sie sich nun ein Live-Konzert vor, bei dem die Musik kontinuierlich fließt und das Publikum sie in Echtzeit erlebt. Streaming-Nachrichten konzentrieren sich auf einen kontinuierlichen Datenfluss und die Echtzeitverarbeitung.
- Echtzeitverarbeitung: Streaming-Nachrichten werden sofort konsumiert, sobald sie produziert werden, ähnlich wie beim Musikhören bei einem Streaming-Dienst.
- Ereignisgesteuerte Architektur: Daten werden an Verbraucher weitergeleitet, sobald sie verfügbar sind, was sofortige Reaktionen ermöglicht. So aktualisieren sich beispielsweise Feeds in sozialen Medien dynamisch mit neuen Posts, Likes und Kommentaren.
- Skalierbarkeit: Streaming-Systeme können riesige Datenmengen verarbeiten, was sie geeignet für Echtzeitanalysen, Monitoring und maschinelles Lernen macht.
- Nachrichtenaufbewahrung: Nachrichten werden für einen bestimmten Zeitraum gespeichert und können für Batch-Verarbeitung oder Fehlerbehebung wieder abgespielt werden. Die Aufbewahrung basiert auf der Zeit (z. B. 7 Tage) oder der Größe (z. B. 1GB pro Partition).
Häufige Anwendungsfälle für Streaming:
- Aktienkursüberwachung: Bereitstellung von Echtzeit-Updates für Händler.
- Betrugserkennung: Sofortige Erkennung verdächtiger Aktivitäten.
- Kundenservice-Analytik: Überwachung der Interaktionen und Stimmungen in Echtzeit.
Warum Warteschlangen in Apache Kafka verwenden?
Bei Confluent wollen wir Apache Kafka zu einer universellen Lösung für vielfältige Datenlasten machen und Abhängigkeiten von proprietären Systemen beseitigen. Traditionelle Nachrichtensysteme erfordern oft, dass Benutzer zwischen Ordnung und Geschwindigkeit wählen. Kafka überbrückt diese Lücke nun, indem es Warteschlangensupport einführt, der den Benutzern die Flexibilität bietet, Nachrichten entweder sequentiell oder gleichzeitig zu verarbeiten.
Diese Ergänzung erhöht Kafkas Vielseitigkeit, indem es sowohl Streaming- als auch Warteschlangen-basierte Workflows unterstützt und damit eine breitere Palette von Anwendungsfällen abdeckt.
Wie werden Warteschlangen in Apache Kafka unterstützt?
Kafka verwendet eine logbasierte Architektur, bei der jede Nachricht eine eindeutige Offset-Zuweisung erhält. Verbraucher lesen Nachrichten der Reihe nach, was Ausfallsicherheit gewährleistet und das Wiederabspielen von Nachrichten ermöglicht. Mit dem neuen hybriden Modell kombiniert Kafka die Vorteile traditioneller Warteschlangen mit seinem logbasierten Design:
- Parallele Verarbeitung: Nachrichten können von mehreren Verbrauchern gleichzeitig konsumiert werden.
- Wiedergabefähigkeit: Nachrichten können zum Zwecke der Wiederherstellung oder erneuten Verarbeitung abgespielt werden.
- Hoher Durchsatz: Kafka behält seine Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit bei, während es wenn nötig eine nicht-sequenzielle Verarbeitung ermöglicht.
Verbrauchergruppen vs. Share-Gruppen in Kafka
In Kafka verwalten Verbrauchergruppen, wie Daten aus Themen konsumiert werden. Jede Verbrauchergruppe besteht aus mehreren Verbrauchern, die zusammenarbeiten, um die Partitionen eines Themas zu lesen. Innerhalb einer Gruppe besteht eine 1:1 Beziehung zwischen Partitionen und Verbrauchern. Allerdings kann die Skalierung ineffizient werden, wenn die Anzahl der Verbraucher die Anzahl der Partitionen übersteigt.
Share-Gruppen bieten einen flexibleren Ansatz, insbesondere für Arbeitslasten, die traditionellen Warteschlangensystemen ähneln. Sie ermöglichen es mehreren Verbrauchern, von denselben Partitionen zu lesen und so eine feinere Kontrolle über die Datenfreigabe und -verarbeitung zu erhalten.
- Gleichzeitiges Lesen: Mehrere Verbraucher in einer Share-Gruppe können von derselben Partition lesen.
- Dynamische Skalierung: Es können mehr Verbraucher hinzugefügt werden, um Spitzenlasten zu bewältigen, ohne Themen neu zu partitionieren.
- Einzelbestätigungen: Nachrichten werden einzeln bestätigt, was die Batch-Verarbeitung optimiert und die erneute Zustellung unverarbeiteter Nachrichten ermöglicht.
- Unabhängiger Konsum: Verbraucher in verschiedenen Share-Gruppen können auf dieselben Themen zugreifen, ohne sich zu beeinträchtigen.
Garantiert die Share-Gruppe die Reihenfolge?
Praxisbeispiel: Große Verkaufsveranstaltung im Einzelhandel
- Parallele Verarbeitung: Die Bestellungen werden auf mehrere Mitarbeiter zur gleichzeitigen Verarbeitung verteilt.
- Dynamische Ressourcenallokation: Das System kann in Spitzenzeiten Verbraucher hinzufügen und während Ruhephasen reduzieren.
- Effiziente Verarbeitung: Bestellungen werden schnell bearbeitet, ohne dass eine strikte Reihenfolge erforderlich ist.
