การจัดการความทนทานและความสม่ำเสมอด้วย in Apache Kafka Node.js

การจัดการความทนทาน

Kafka การกำหนดค่าการจำลองแบบและ การ แบ่งพาร์ติชันใน : เมื่อสร้าง a topic คุณสามารถระบุจำนวนของพาร์ติชันสำหรับสิ่งนั้น topic พร้อมกับ replication factor คือ replication factor จำนวนของการจำลองสำหรับแต่ละรายการ partition ซึ่งกำหนดจำนวนของโบรกเกอร์ที่แต่ละข้อความจะถูกจำลอง

ตัวอย่าง: สมมติว่าคุณมี a orders topic ที่มี 3 พาร์ติชัน และ a replication factor จาก 2 ซึ่งหมายความว่าแต่ละข้อความจะถูกจำลองไปยัง 2 โบรกเกอร์ที่แตกต่างกัน ในกรณีที่ ข้อความ หนึ่ง broker ประสบความล้มเหลว คุณยังสามารถเข้าถึงข้อความจากข้อความที่เหลือ broker

รับประกันความสม่ำเสมอ

กลไกการตอบรับเมื่อส่งและรับข้อความ: ใน Apache Kafka คุณสามารถใช้กลไกการตอบรับเมื่อส่งและรับข้อความเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความทนทาน กลไกนี้ทำให้แน่ใจว่าข้อความถูกส่งสำเร็จหรือรับทราบก่อนที่คุณจะดำเนินการต่อไป

ตัวอย่าง: เมื่อส่งข้อความ คุณสามารถใช้ acks ตัวเลือกเพื่อระบุการกำหนดค่าการรับทราบ ตัวอย่างเช่น ตรวจ สอบ acks: 1 ให้แน่ใจว่าข้อความถูกส่งไปยังผู้นำ broker ของ partition เมื่อรอการตอบรับ คุณจะทราบเมื่อข้อความได้รับการจัดเก็บอย่างปลอดภัยก่อนที่จะทำงานอื่นๆ ต่อไป

const { Kafka } = require('kafkajs');  
  
const kafka = new Kafka({  
  clientId: 'your-client-id',  
  brokers: ['broker1:port1', 'broker2:port2'],  
});  
  
const producer = kafka.producer();  
  
const sendMessages = async() => {  
  await producer.connect();  
  await producer.send({  
    topic: 'your-topic',  
    messages: [{ value: 'Hello Kafka!' }],  
    acks: 1, // Acknowledge after the message is successfully sent  
  });  
  await producer.disconnect();  
};  
  
sendMessages();  

บันทึก:

• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้แทนที่ 'your-client-id', , และค่าอื่นๆ ด้วยข้อมูลจริง 'broker1:port1' ของ 'your-topic' โครงการของคุณ
• ตัวเลือกการกำหนดค่าและกลไกการรับทราบอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ

ด้วยการกำหนดค่าการแบ่งพาร์ติชัน การจำลองแบบ การใช้กลไกการตอบรับ และ ตัว เลือกการจำลอง คุณสามารถจัดการความทนทานและรับประกันความสอดคล้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ Apache Kafka เมื่อใช้ Node.js