به بهانه انتشار نسخه ۴ آپاچی کافکا

همزمان با فرا رسیدن سال جدید شمسی، نسخه Apache Kafka 4.0 منتشر شد و جامعه توسعه‌دهندگان بالاخره شاهد نهایی شدن یکی از بزرگ‌ترین تغییرات این پلتفرم یعنی حذف زوکیپر هستند. این نسخه جدید تغییرات مهمی را به همراه دارد که تأثیر زیادی بر نحوه استفاده از کافکا در پروژه‌های مختلف خواهد داشت. در ادامه، به بررسی ویژگی‌های کلیدی این نسخه می‌پردازیم و توضیح می‌دهیم که چرا این تغییرات برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های مهندسی داده حیاتی هستند.

۱. حذف نهایی زوکیپر از کافکا

فرآیند حذف ZooKeeper از کافکا از نسخه ۲٫۸ آغاز شد، و اکنون در نسخه ۴ به‌طور کامل به پایان رسیده است. حذف زوکیپر به معنای تغییر اساسی در معماری مدیریت متادیتای کافکا است.

✅ چرا این تغییر مهم است؟

• کاهش پیچیدگی زیرساخت: قبلاً برای راه‌اندازی یک کلاستر کافکا، نیاز به راه‌اندازی زوکیپر جداگانه‌ای بود که نگهداری و مدیریت آن، هزینه‌بر و پیچیده بود. با این تغییر، مدیریت کافکا ساده‌تر می‌شود.
• افزایش پایداری و عملکرد: زوکیپر مشکلات مقیاس‌پذیری و پایداری خاص خود را داشت که باعث می‌شد در برخی شرایط، کلاسترهای کافکا دچار ناپایداری شوند. حذف آن باعث بهبود مدیریت متادیتا و افزایش مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scalability) کافکا شده است.
• بهینه‌سازی عملیات در DevOps: از آنجایی که دیگر نیازی به تنظیم و نگهداری زوکیپر نیست، تیم‌های DevOps و SRE می‌توانند مدیریت کلاسترهای کافکا را ساده‌تر کنند.

جایگزین زوکیپر چیست؟
Apache Kafka از مکانیزم جدیدی به نام KRaft (Kafka Raft) Metadata Mode برای مدیریت متادیتا استفاده می‌کند. این معماری بر پایه Raft Consensus Algorithm بنا شده که به طور ذاتی در خود کافکا تعبیه شده است.

۲. امکان Shared Partition در Apache Kafka 4.0: صف به سبک کافکا!

با انتشار Apache Kafka 4.0، یکی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که به این نسخه اضافه شده، امکان Shared Partition است. این قابلیت، به Kafka اجازه می‌دهد تا نقش یک صف پیام (Queue) را با انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های خاص خودش ایفا کند.

تا پیش از این، کافکا بیشتر به عنوان یک پلتفرم استریمینگ شناخته می‌شد تا یک سیستم صف پیام (Message Queue). اما بسیاری از توسعه‌دهندگان نیاز داشتند که داده‌ها به همان ترتیبی که وارد می‌شوند، پردازش شوند.

چرا Shared Partition ضروری بود؟

تا پیش از این، در معماری Kafka، هر پارتیشن فقط به یک Consumer در داخل یک Consumer Group اختصاص داده می‌شد. این طراحی باعث ایجاد محدودیت‌هایی برای توسعه‌دهندگان می‌شد:

• اگر تعداد پارتیشن‌ها کمتر از تعداد Consumerها بود، برخی از Consumerها بی‌کار می‌ماندند.
• برای افزایش مقیاس‌پذیری و مصرف هم‌زمان داده‌ها، توسعه‌دهندگان مجبور بودند تعداد پارتیشن‌ها را بیش از نیاز واقعی افزایش دهند که به آن Over-Partitioning می‌گویند.
• پیاده‌سازی سناریوهای صف (Queue) که در آن پیام‌ها می‌توانند توسط چندین پردازشگر مستقل مصرف شوند، چالش‌برانگیز بود.

Shared Partition چیست و چگونه کار می‌کند؟

در Kafka 4.0، با معرفی Share Groups، محدودیت مصرف‌کنندگان در ارتباط با پارتیشن‌ها برداشته شده است. اکنون:

1. یک پارتیشن می‌تواند به چندین Consumer تخصیص داده شود.
2. مصرف‌کنندگان می‌توانند رکوردهای موجود را به صورت اشتراکی پردازش کنند.
3. هر رکورد به‌صورت جداگانه تأیید (ack) می‌شود، نه کل پارتیشن!
4. اگر یک رکورد پردازش نشود، پس از یک مدت مشخص، دوباره برای مصرف‌کننده‌های دیگر در دسترس قرار می‌گیرد.
5. امکان کنترل تعداد دفعات تلاش برای پردازش هر رکورد وجود دارد.

مثالی عملی از Shared Partition

فرض کنید یک سیستم پردازش سفارشات را توسعه داده‌اید که نیاز دارد درخواست‌های مشتریان را با بیشترین سرعت ممکن پردازش کند. در معماری قبلی Kafka، برای اطمینان از پردازش موازی، مجبور بودید تعداد زیادی پارتیشن ایجاد کنید، درحالی‌که این کار هزینه مدیریت و پیچیدگی را بالا می‌برد.

اما با Shared Partition، می‌توان تنها یک پارتیشن داشت و چندین پردازشگر (Consumer) به‌صورت هم‌زمان روی آن کار کنند. هر پردازشگر، پیام‌هایی را دریافت کرده و پردازش می‌کند. اگر پردازش موفقیت‌آمیز باشد، پیام تأیید (acknowledge) می‌شود، اما اگر مشکلی وجود داشته باشد، پیام دوباره در اختیار دیگر پردازشگرها قرار می‌گیرد.

تفاوت Consumer Groups و Share Groups

ویژگی‌های کلیدی Shared Partition

1. افزایش انعطاف‌پذیری در پردازش پیام‌ها
   • دیگر نیازی به Over-Partitioning نیست و می‌توان از Kafka به‌عنوان یک صف واقعی استفاده کرد.
2. مکانیزم قفل زمان‌دار (Time-Limited Locking)
   • هر پیام در یک بازه زمانی مشخص در اختیار یک Consumer قرار می‌گیرد، اگر پردازش نشود، مجدداً به دیگر Consumerها تخصیص داده می‌شود.
3. محدودیت تلاش برای پردازش (Delivery Attempts Counter)
   • اگر یک پیام بارها پردازش نشود، Kafka می‌تواند آن را به عنوان “پردازش‌ناپذیر” علامت‌گذاری کند.
4. مدیریت بهینه بارکاری
   • سیستم به صورت خودکار میزان پردازش را بین Consumerها متعادل می‌کند.

افزوده شدن Shared Partition به Kafka 4.0 باعث شده است که این ابزار، علاوه بر سیستم پردازش رویدادها (Event Streaming)، بتواند به عنوان یک صف پیام قدرتمند نیز عمل کند. این تغییر، نیاز توسعه‌دهندگان به استفاده از ابزارهای مجزا مانند RabbitMQ را کاهش داده و مدیریت مقیاس‌پذیری را در Kafka ساده‌تر می‌کند.

۳. تعادل بار پویاتر بین کانسیومرها (Dynamic Consumer Rebalancing)

در نسخه ۴، نحوه توزیع بار بین کانسیومرها به‌صورت داینامیک‌تر و کارآمدتر تغییر کرده است.

✅ ویژگی‌های جدید:

• کاهش زمان قطعی (Downtime) هنگام اضافه یا حذف کانسیومرها.
• مدیریت بهینه‌تر پارتیشن‌های تخصیص‌یافته به کانسیومرها در گروه‌های مصرف‌کننده.
• بهبود پایداری سیستم‌های بلادرنگ که روی کافکا اجرا می‌شوند.

✅ چرا این تغییر مهم است؟

• در نسخه‌های قبلی، فرآیند Rebalancing ممکن بود چند ثانیه طول بکشد که باعث کندی پردازش داده‌ها می‌شد.
• در معماری‌های Microservices که سرویس‌ها به‌طور پویا مقیاس‌بندی می‌شوند، اضافه یا حذف یک کانسیومر باعث اختلال کمتری در عملکرد کلی سیستم خواهد شد.

۴. بهبودهای دیگر در نسخه ۴

علاوه بر این تغییرات بزرگ، کافکا ۴ شامل بهینه‌سازی‌های دیگری نیز هست:

🔹 بهینه‌سازی کارایی و کاهش Latency در عملیات خواندن و نوشتن
🔹 افزایش امنیت با بهبود قابلیت‌های رمزنگاری و احراز هویت
🔹 بهبود Kafka Streams برای پردازش داده‌های لحظه‌ای

جمع‌بندی: چرا باید به Kafka 4 مهاجرت کنیم؟

✅ مدیریت ساده‌تر بدون نیاز به زوکیپر
✅ عملکرد بالاتر و مقیاس‌پذیری بهتر
✅ امکان استفاده به‌عنوان Message Queue به‌طور بهینه
✅ تعادل بار پویاتر برای کاهش تأخیر و بهبود پایداری

🔗 برای مطالعه توضیحات بیشتر و بررسی مستندات رسمی، می‌توانید به وبلاگ شرکت Confluent مراجعه کنید:
👉 مطالعه بیشتر درباره Kafka 4.0