Files de messages vs systèmes de streaming : principales différences et cas d’utilisation
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Dans le monde du traitement des données et des systèmes de messagerie, des termes comme « file d’attente » et « streaming » reviennent souvent. Bien qu’ils puissent sembler similaires, ils ont des rôles distincts et peuvent influencer considérablement la façon dont les systèmes gèrent les données. Décomposons leurs différences de manière simple.
Qu’est-ce qu’une file d’attente de messages ?
Imaginez un café où les clients passent des commandes en ligne ou en personne. Une fois une commande traitée, le client est notifié pour la récupérer. Dans cette analogie, les commandes fonctionnent comme des messages dans une file d’attente, et le barista les traite une à une, retirant chaque commande de la file une fois terminée. C’est essentiellement ainsi qu’opère une file d’attente de messages.
Chaque message représente une tâche distincte à gérer indépendamment. Les messages dans la file sont consommés dans l’ordre, et leur consommation est généralement destructive, ce qui signifie qu’une fois un message traité, il est supprimé de la file.
- Communication asynchrone : Les producteurs peuvent envoyer des messages sans que les consommateurs doivent être prêts simultanément. Comme pour commander un café, vous n’avez pas besoin d’attendre pendant qu’il est préparé.
- Premier entré, premier sorti (FIFO) : Les messages sont traités dans l’ordre où ils sont reçus, ce qui est crucial pour les opérations qui dépendent d’un séquençage strict, comme les transactions bancaires. Certaines files d’attente peuvent permettre un traitement non-FIFO, selon la configuration.
- Durabilité : Les messages sont stockés de façon fiable jusqu’à ce qu’un consommateur les traite. Cela garantit qu’aucun message n’est perdu, même en cas de pannes système.
- Livraison exclusive : Chaque message est consommé par une seule instance de consommateur, garantissant qu’il n’y a pas de traitement en double. Les messages sont supprimés une fois reconnus par le consommateur.
Cas d’utilisation courants pour les files d’attente :
- Gestion des stocks : Suivi et mise à jour des niveaux de stock en temps réel.
- Systèmes de santé : Gestion du flux de patients et de la planification des rendez-vous.
- Opérations de restaurant : Gestion des commandes des clients et des réservations.
Qu’est-ce que les messages en streaming ?
Imaginez maintenant un concert en direct où la musique s’écoule de manière continue, et le public en fait l’expérience en temps réel. Les messages en streaming se concentrent sur un flux continu de données et un traitement en temps réel.
- Traitement en temps réel : Les messages en streaming sont consommés immédiatement lorsqu’ils sont produits, un peu comme écouter de la musique sur un service de streaming.
- Architecture axée sur les événements : Les données sont poussées vers les consommateurs dès qu’elles sont disponibles, permettant des réactions instantanées. Par exemple, les fils d’actualité des réseaux sociaux se mettent à jour de façon dynamique avec de nouveaux posts, likes et commentaires.
- Évolutivité : Les systèmes de streaming peuvent traiter des volumes massifs de données, les rendant adaptés à l’analyse en temps réel, la surveillance et l’apprentissage automatique.
- Rétention des messages : Les messages sont stockés pendant une période spécifiée et peuvent être rejoués pour un traitement par lots ou une récupération d’erreur. La rétention est basée sur le temps (par exemple, 7 jours) ou la taille (par exemple, 1 Go par partition).
Cas d’utilisation courants pour le streaming :
- Surveillance des prix des actions : Fournir des mises à jour en temps réel aux traders.
- Détection de fraude : Identifier instantanément les activités suspectes.
- Analytique du service client : Suivi des interactions et des sentiments en temps réel.
Pourquoi utiliser les files d’attente dans Apache Kafka ?
Chez Confluent, notre objectif est de faire d’Apache Kafka une solution universelle pour divers traitements de données, éliminant la dépendance aux systèmes propriétaires. Les systèmes de messagerie traditionnels obligent souvent les utilisateurs à choisir entre l’ordre et la vitesse. Kafka comble désormais cette lacune en introduisant le support des files d’attente, offrant aux utilisateurs la flexibilité de traiter les messages de manière séquentielle ou concurrente.
Cette addition améliore la polyvalence de Kafka, lui permettant de supporter à la fois des flux en streaming et des flux basés sur des files d’attente, répondant ainsi à une plus large gamme de cas d’utilisation.
Comment les files d’attente sont-elles prises en charge dans Apache Kafka ?
Kafka utilise une architecture basée sur le log où chaque message se voit attribuer un identifiant unique. Les consommateurs lisent les messages de manière séquentielle, assurant la tolérance aux pannes et permettant la relecture des messages. Avec le nouveau modèle hybride, Kafka combine les avantages des files d’attente traditionnelles et de son design basé sur le log :
- Traitement parallèle : Les messages peuvent être consommés par plusieurs consommateurs simultanément.
- Capacité de relecture : Les messages peuvent être rejoués pour une récupération ou un retraitement.
- Débit élevé : Kafka maintient sa scalabilité et sa fiabilité tout en permettant un traitement hors ordre lorsque nécessaire.
Groupes de consommateurs vs. groupes de partage dans Kafka
Dans Kafka, les groupes de consommateurs gèrent la façon dont les données sont consommées à partir des sujets. Chaque groupe de consommateurs est composé de plusieurs consommateurs travaillant ensemble pour lire les partitions d’un sujet. Il existe une relation 1:1 entre les partitions et les consommateurs au sein d’un groupe. Cependant, l’évolutivité peut devenir inefficace lorsque le nombre de consommateurs dépasse le nombre de partitions.
Les groupes de partage offrent une approche plus flexible, en particulier pour les charges de travail ressemblant à des systèmes de file d’attente traditionnels. Ils permettent à plusieurs consommateurs de lire les mêmes partitions, offrant un contrôle plus fin sur le partage et le traitement des données.
- Lecture concurrente : Plusieurs consommateurs dans un groupe de partage peuvent lire la même partition.
- Évolutivité dynamique : Plus de consommateurs peuvent être ajoutés pour gérer les pics de charge sans avoir besoin de repartitionner les sujets.
- Accusés de réception individuels : Les messages sont accusés de réception un par un, optimisant le traitement en lot tout en permettant la retransmission des messages non traités.
- Consommation indépendante : Les consommateurs dans différents groupes de partage peuvent accéder aux mêmes sujets sans interférence.
Les groupes de partage garantissent-ils l’ordre ?
Exemple du monde réel : événement de vente au détail
- Traitement parallèle : Les commandes sont réparties entre plusieurs travailleurs pour un traitement concurrent.
- Allocation dynamique des ressources : Le système peut ajouter des consommateurs pendant les périodes de pointe et réduire l’échelle pendant les périodes creuses.
- Traitement efficace : Les commandes sont traitées rapidement sans nécessiter un séquençage strict.
