Java Clientで入門する Apache Kafka #jjug_ccc #ccc_e2

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2017年5月20日
1
ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部
データプラットフォーム本部開発4部パイプライン
森谷大輔
Java Clientで入門する
Apache Kafka
JJUG CCC 2017 Spring

自己紹介
• 森谷大輔
• インフラエンジニア
• どちらかというとBEアプリケーション開発
• ヤフーのデータパイプラインをつくったり運用したり
• 対外発表
• ストリーム処理プラットフォームにおけるKafka導入事例 (Apache Kafka Meetup Japan #1: 2016)
• Hadoop Summit 2016 @San Jose ストリーム処理関連の報告 (Stream Processing Casual Talks #1: 2016)
• Kafka 0.10.0アップデートプロダクション100ノードでやってみた (D&S Data Night vol.03: 2016)
• 噛み砕いてKafka Streams (Apache Kafka Meetup Japan #2: 2016)
• Elasticsearch 5.2とJava Clientで戯れる (第18回Elasticsearch勉強会: 2017)
2

ゴール（と注意）
Kafkaをこれから始めたい、始めたばか
りの人向けにKafkaの基本を実演ベース
で押さえて帰ってもらう
• ※既にガンガン使ってるぜという人は退屈
かも、でもちょっとはいい情報もあるかも
• ※現行最新のバージョン0.10.2.0を前提
3

アジェンダ
• Kafkaとは？
• Kafkaの基本
• Java ClientでKafkaを体感する
• まとめ
4

Kafkaとは？
5
時間を割きます

Apache Kafka
スケーラブルな分散pub/sub型
メッセージングシステムを実現するために
LinkedInが開発してOSS化した (2011年~)
Apacheトップレベルプロジェクトで配布（2012年~）
6

実績
7
https://kafka.apache.org/powered-by から一部を抜粋
Fortune 500の内
実に3分の1がKafkaを
利用しているらしい

Kafka Summit
• Confluent, inc.が主催
• SF (2016/4, 2017/8), NY (2017/5)
8

ユーザ会
• Apache Kafka JP
• https://kafka-apache-jp.connpass.com/
9
https://kafka.apache.org/events

Apache Kafka
スケーラブルな分散pub/sub型
メッセージングシステムを実現するために
LinkedInが開発してOSS化した (2011年~)
Apacheトップレベルプロジェクトで配布（2012年~）
10

publish/subscribeモデル
11
• Wikipediaには出版-購読型モデルとある
• データの送受信のかたち
• データの送信者(publisher)は受信者(subscriber)を気にしないでどんどん
送る
• 受信者は送信者を気にせず自分のタイミングで取る
publisher
publisher
publisher
仲介者
subscriber
subscriber
subscriber

publish/subscribeモデル
12
• つまりpublisherとsubscriberを非同期に分離した
• もしPUSH, PUSHだとどんな問題がある？
publisher
publisher
publisher
仲介者
subscriber
subscriber
subscriber
PULLPUSH
疎結合化

具体的にはなんの用途で使うの？
13
• 2つ
• データパイプライン
• ストリーム処理
と公式docのトップにもある

データパイプライン
14
Data Source
Data Source
Data Source
RDBMS

15
Data Source
Data Source
Data Source
RDBMS
Data Source
ストリーム処理
Data Source
Data Source

16
Data Source
Data Source
Data Source
RDBMS
Data Source
Data Source
Data Source
データレイク・・・
マイクロサービス・・・

17
Data Source
Data Source
Data Source
RDBMS
Data Source
Data Source
Data Source

ストリーム（リアルタイム）処理
18
• 課題：
このデイリーバッチが終わる明朝まで分析がで
きないよ・・・
• ASAPの意思決定

19
• モジュールの日次クリック率推移を知りたい
• モジュールのクリック率急増を知りたい
• 遅延が多い路線を知りたい
• 電車の遅延を知りたい
• 2016年に話題になったツイートワードを知りたい
• 今見ているテレビ番組のバズツイートワードを知りたい
• ABテストの分析をしたい
• 非常に悪い結果を出しているバケットテストをすぐに停止したい
• マシンの故障率を知りたい
• マシンが故障しそうになったら知りたい
• ユーザの平均的な興味から広告を出したい
• ユーザが今だけ興味を持っている広告を出したい
変化の通知が、実際に変化した点から時
間が経つに連れて価値が低下する
高価値
数秒〜10分価値の低下
バッチ
ストリーム

20
• ストリーミングデータ
• 終わりがない、連続的に発生するデータ
• を処理するためにはキューイングの機能が必要
• 類似：ActiveMQ, RabbitMQ, ZeroMQ, Redis
• https://www.slideshare.net/laclefyoshi/ss-67658888

Kafkaは
• データパイプラインをシンプルにする
• ストリーミングデータを扱える
を両方実現できるように設計された
• 特徴
• バッチ・リアルタイム分析共にサポート
• 受け取ったレコードは直ちに永続化
• スケーラビリティ
• デイリー1兆4千万のレコードを捌く@LinkedIn
• フォールトトレラント
21

Kafkaの基本
22

pub/sub
23
publisher
publisher
publisher
仲介者
subscriber
subscriber
subscriber

Kafkaを構成する4コンポーネント
24
Producer
Producer
Producer
Broker
Consumer
Consumer
Consumer
ZooKeeper狭義にはこれだけを
Kafkaと言うこともある

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• Producer
• Consumer
• Broker
• ZooKeeper
Kafkaを構成する4コンポーネント

ZooKeeper
26
• Apache ZooKeeper
• 可用性と信頼性の高い分散コーディネーションシステム
（詳細は割愛）
• Hadoop等でも使われるOSS
• Kafkaでは↓のために使われる
• クラスタマネジメント
• 死活管理
• ACL情報のストア

Message
27
Producer
Producer
Producer
Broker
Consumer
Consumer
Consumer
ZooKeeper
Message（＝Record）
• Kafka独自フォーマットのバイナリ
• keyとvalueとtimestamp等のメタデータで構
成
• key, valueはユーザ任意の型

Topic
28
Producer
Producer
Producer
Broker
Consumer
Consumer
Consumer
weblog
purchase
customer
Topic
• Messageストリームのラベル
• ユーザが名付ける
• Producerは1個か複数のtopicにMessageを投げ
る

Partition
29
Producer
weblog: partition
purchase: partition • Topicはさらに負荷分散のた
めにPartitionに分割される
• Partition数はTopic毎にユー
ザが決める
• Partition数は増やせるが減ら
せない
weblog: partition
purchase: partition
weblog: partition
purchase: partition

Producer: key partitioning
30
Producer
weblog: partition
purchase: partition
weblog: partition
purchase: partition
weblog: partition
purchase: partition
• keyのハッシュ値から投入先
partitionを決定する
• 同じkeyのMessageは同じ
partitionに投入される
• keyを指定しなければラウンド
ロビン
• またはpartition割り振りロジッ
クをユーザがカスタマイズす
る

Log
31
Producer
weblog: partition
purchase: partition
weblog: partition
purchase: partition
weblog: partition
purchase: partition
• partitionは任意のディレクトリ
パスにファイルとして永続化
される
• これをLogという
• 紛らわしいことにKafkaそのも
ののシステムログも別に存在
する、がそれではない
• 保持期間が指定できる

Consumer Group
32
Producer
Broker
Consumer
Consumer
Consumer
purchase
• グルーピングされたconsumerは他のconsumerを
気にせずtopicのMessageを漏れなく分散
consumeする
group.id=shopping
group.id=marketing

Offset
33
Consumer
Consumer
Consumer
group.id=shopping
group.id=marketing
ということはConsumer Group毎に
どこまで読んだかをConsumerが覚えている
partition 0
0 1 2
partition 1
0 1

Offset
34
Consumer
Consumer
Consumer
group.id=shopping
group.id=marketing
partition 0
0 1 2
partition 1
0 1
Offsetは一度決まったら変わらない
• 「group.id=shoppingとしてtopic=purchaseのpartition=0のoffset=2まで読ん
だ」
• この情報はKafkaの専用topicに書き込まれる

Java ClientでKafkaを体
感する
35

Java Client
• Producer, Consumer APIとしてJava Client
が公式に用意されている
• しかし3rdパーティ製で他言語でも使える
（C/C++, Go, Python等）
• 特にConsumerはアプリケーションコードを書
くことが多い
36

Consumer Client
• 特にConsumerはアプリケーションコードを書くことが
多い
• よりハイレベルなAPIやフレームワークもある
• Java Clientは最もローレベルなAPIともいえる
37
Kafka Streams

ハイレベルAPIがあるのにわざわざ
ローレベルAPIの使い方を見る必要がある？
ある
• ハイレベルAPIを使いこなすのは簡単でない、Java Clientを把握
していることはハイレベルAPIを使いこなす上でとても有用
• フレームワークは構築から試すまでがかなり大変、ちょっとした
アプリやテストならJava Clientが一番低コストだったり
• ローレベルといっても直感的でないわけではない
• （旧APIのSimpleConsumerさんとはわけが違う）
38

これから試すこと
• Kafkaアプリケーションの全ての基本
• サンプルデータをProducerがBrokerにproduce
する
• ConsumerがBrokerからそのデータをconsume
して確認する
39
Producer Broker Consumer
k: null, v: “こんにちは世界” “こんにちは世界” ?

どうやって動作確認する？
• Producer, Consumer, Broker, ZooKeeper
1. ZooKeeper, Kafkaを開発機にインストール
2. ZooKeeper daemonとBroker daemonを起動して
3. お試しProducerコードを書いてjarを配備して起動して
4. お試しConsumerコードを書いてjarを配備して起動して
40

面倒！
• フレームワークだともっと面倒
41

これがあれば一連の流れが試せる
4つの最低限コンポーネント
• ZooKeeper: JVMで動く
• Kafka Broker: JVMで動く
• Kafka Producer: JVMで動く
• Kafka Consumer: JVMで動く
• Javaコードペラ一枚でできるのでは？
42

A. できる
• つまりJUnit上で試せる
• Kafkaアプリケーションを開発するときはこ
の手を使ってテストすると良い
• ConsumerがStormやKafka Streamsだった
としても、それもJVMなので同じ手が使える
43

• ZooKeeperとBrokerをJavaコード上で起動する方法は公
式docのFAQにある
• https://cwiki.apache.org/confluence/display/KAFKA/FAQ#FAQ-Unittesting
• やや長いのでライブラリを作って一行くらいで起動できる
ようにしておくと吉
• 今回はすみません、自作のものを使います
• 使い勝手は違いますが基本やっていることはFAQと同じ
44

Java Client【とJUnit】
でKafkaを体感する
（今度こそ）
45

これから試すこと（再掲）
• Kafkaアプリケーションの全ての基本
• サンプルデータをProducerがBrokerにproduce
する
• ConsumerがBrokerからそのデータをconsume
して確認する
46
Producer Broker Consumer
k: null, v: “こんにちは世界” “こんにちは世界” ?

デモ1
• pom
• テストコード
• broker partitionの実体を見てみましょう
• Producer, ConsumerのJavaDoc
• https://kafka.apache.org/0102/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/producer/KafkaProducer.html
• https://kafka.apache.org/0102/javadoc/index.html?org/apache/kafka/clients/consumer/KafkaConsumer.html
47

Consumer Groupを体感する
48
Producer
Broker
Consumer
test-topic
group.id=B
Consumer
group.id=A
• Aというgroup.idとBというgroup.idで同じ
topicのMessageを読んでみる

デモ2
49

• 5件投げたら5件ずつ、合計10件読
めた
• consumer group BをAに変えてもう
一回試すとどうなるか
50

デモ2.1
51

• 1スレッドだけが5件読んでもう1スレッドは働
かなかった
• なぜかは後で
• とりあえずconsumer groupを分ければ別とし
て読めることがわかった
52

partitioningで負荷分散を体感する
• topic毎にpartition数を指定できる
• partition=1だとBroker nodeを何台増やしても拡張しない
• 1partitionは1Consumerからしか読まれない
• 1partitionを2Consumerから同時に読むことはできない、
2partitionなら可能
• さっき1スレッドだけが5件読んでもう1スレッドが働かな
かった理由はそれ
53

デモ3
• partition数を2にしてさっきのコードを実行して
みます
• broker partitionの実体も変わっていることを確
認
54

今回は同プロセス内スレッドで分散さ
せたが、本番ではnode間で分散され
ることになるはず
55

key partitioning
• Aさんのログイン失敗が30分以内に5回以上を検知
• Kafka Consumerで実装した場合
56
partition
0
partition
1
partition
2
2回失敗
？
2回失敗
？
1回失敗
？Consumer Consumer Consumer

こんなときに使える
• keyでgroupingして集約したい
• keyでストリームデータ同士をjoinしたい
• uniqueKeyを入れてウィンドウで重複除
去したい
57

デモ4
• Aという文字列をkeyに入れてさっきの
2partitionに投げてみます
• さっきは分散したが今回は？
58

デモ5
• 圧縮
• するとしないのとではネットワークトラフィック、
Brokerのディスク消費が大きく変わる
• その代わりCPUを食う
• gzip, snappy, lz4
• Consumerで読むときはなにで圧縮されたか気
にする必要は無い
59

マルチスレッド実装の注意点
• テストのためにConsumerはマルチスレッドで試してきた
• 本番でも性能を出すために恐らくマルチスレッド実装する
• KafkaProducerクラスはスレッドセーフ
• KafkaConsumerクラスはスレッドセーフではない
（※wakeupメソッドだけ例外）
• Consumerオブジェクトをスレッド間で共有して操作すると
ConcurrentModificationException
• 各スレッドで作るようにすればOK
60

KafkaConsumer 0.10.2で使える便利メソッド紹介
61
返り値型メソッド機能、使いどころ
void • commitSync()
• commitSync(Map<TopicPartition, OffsetAndMetadata>
offsets)
• commitAsync(OffsetCommitCallback callback)
Offsetのコミットを自動定期に任せない場合、自分でOffset
コミットしたいタイミングを指定する。
特定のpartitionについて特定のOffsetでコミット、ということ
もできる。
処理を含めてAt-least-onceを実現する場合は必須。
Map<TopicPar
tition,
OffsetAndTim
estamp>
• offsetsForTimes(Map<TopicPartition, Long>
timestampsToSearch)
最近追加された強力な機能。
MessageのtimestampからOffsetを逆引きする。
下記のseekと合わせて使うことで何時何分のデータから何
時何分のデータを再度consumeし直すといったユースケー
スを実現できる。
void • seek(TopicPartition partition, long offset)
• seekToBeginning(Collection<TopicPartition> partitions)
• seekToEnd(Collection<TopicPartition> partitions)
今読んでいるOffsetを途中で変える機能。
ほとんどのConsumerアプリケーションで稼働中に任意に
Offsetを変えたい要望が出てくるので重要度が高いメソッド。
void • pause(Collection<TopicPartition> partitions)
• resume(Collection<TopicPartition> partitions)
特定のpartitionのconsumeを一時停止したり再開させたり
する。「今だけ特定のpartitionのconsumeに集中させたい」
といった要件を実現する。
便利だが実装がやや難しい。

まとめ
62

このセッションで
• どんなときにKafkaを使うといいかわかった
• Kafkaを試すために最低限必要なコンポーネントを覚えた
• JUnitでKafkaを試せることがわかった
• Java ClientでKafkaのpartitioning, Consumer Groupの機
能を体感した
• マルチスレッドConsumerアプリケーションを書く上で最低
限注意すべきことがわかった
63

Kafka Meetup JP #3
7/6（木）開催
64
以下connpassで案内予定
https://kafka-apache-jp.connpass.com/
会場は LODGE@ヤフー

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