Apache Kafka creator 饶军谈Kafka未来规划
Kafka 最初被设计为一款高度可伸缩的消息系统;而今,它已成为一个全特性的分布式流处理平台,支持流数据的发布订阅、存储和处理。目前有大量公司将 Apache Kafka用到了关键业务中。
在即将于 4月 20日举行的 QCon全球软件开发大会(北京站)上,我们有幸邀请到 Confluent的联合创始人、Apache Kafka项目委员会主席(PMC chair)饶军老师,分享《Apache Kafka的过去、现在和未来》。我们在会前采访了饶军老师,识别二维码快速了解演讲内容。
我在 Confluent主要做三件事。
一是 Apache Kafka上的开发,不过现在直接写代码的机会比较少了,大多数时间花在新功能的设计和代码评审上。
二是把 Kafka上的知识传播给 Confluent的不同部门,例如技术支持、咨询、培训和云服务等。
另外,我有时也会给一些客户做上门咨询。
我们从 2015年开始发布 Kafka Streams. 这是一个基于 Kafka的流处理平台。和其他开源流处理平台比起来,Kafka Streams有如下几个特点。
第一,它是 Apache Kafka的一部分。因此,它和 Kafka的订阅消息系统结合紧密, 能够更有效地利用 Kafka的核心功能(例如 compacted topic)。每四个月 Kafka发布新版本,都会有对应的 Kafka Streams的新版本利用到新增加的功能。其他开源流处理平台更新 Kafka库的速度一般没有那么快。
第二, Kafka Streams设计为一个轻便的客户端库。很容易嵌入在应用程序内,非常适合微服务开发。
第三, Kafka Streams的设计里中到了本地存储,使流处理过程中的状态更新效率更高。
2017年,我们发布了 KSQL。有了 KSQL,非程序员也可以开发流处理应用。
未来我们会在这两个方向继续发展。
过去 6个月,我们主要增加了 KSQL的稳定性和可使用性。 今年 3月,我们刚刚宣布 KSQL的第一个正式版,意味着 KSQL可以开始上线使用了。其他 KSQL变化包括 Avro支持、在线监视,以及一些新的分析函数。
饶军:Kafka Streams主要面向 Java开发者。KSQL的包括的面更广。不懂 Java,甚至不懂程序语言的技术工作者,也可以使用 KSQL进行流处理开发。这可以解放更多的技术工作者,推进数据的民主化。
传统数据库在服务端不但做数据存储,而且还做数据处理。在数据处理逐渐增加后,服务端往往会成为瓶颈. Kafka解决这个问题的方法是把存储和处理分开。Kafka的订阅消息系统负责存储。KSQL/KStreams负责处理。这样的设计结构可以支持更大规模的实时数据处理。
我简要介绍一下 Kafka的订阅消息系统上的未来规划。我们计划继续增强 Kafka的在线扩展能力。当消费端成为瓶颈时,最简单的方法是增加 topic的分区数量,从而增加消费端的并行度。
未来我们想支持超过百万级分区数量,并且可以让用户自由增加分区。我们还计划增强 Kafka在多数据中心的支持。例如,多数据中心可能会增加一些不确定性。我们在考虑如何减少生产端到消费端的延迟。
我觉得未来的趋势是,很多基础软件都将是开源的。开源产品的商业化有挑战,但也有机会。Confluent在去年发布了 Confluent Cloud。它提供 Apache Kafka及其他相关系统的云端运行支持。这将为用户提供更多价值。
研发企业产品并不是唯一的手段。前边提到的云端服务也是一个。避免开源产品走向封闭并不像想象中的那么难。如果一个功能会大幅增加软件的使用度,最好的办法就是将其开源,使用者的群体增加了,客户的群体自然增加了。
更多细节,饶军老师会在 QCon北京现场分享。另外,我们还邀请到 Pinterest广告系统架构工程师陈博玚,分享用 Kafka Streams搭建实时广告消费系统的经验,识别二维码或点击「 阅读原文 」了解更多。
目前大会9折报名中,立减 680元。有任何问题欢迎咨询票务经理 Hanna,电话:010-84782011,微信:qcon-0410。
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