در سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن، داده‌ها و رویدادها از منابع مختلف به صورت پیوسته تولید می‌شوند. برای مدیریت این داده‌ها و ارسال آن‌ها بین بخش‌های مختلف یک سیستم، از Messaging System استفاده می‌شود. با این حال، سیستم‌های سنتی پیام‌رسانی و مدیریت رویداد با چالش‌های متعددی مواجه هستند که توسعه‌دهندگان باید آن‌ها را بشناسند:
چالش‌های اصلی Messaging System:
- مقیاس‌پذیری محدود: بسیاری از سیستم‌های سنتی برای پردازش حجم بالای پیام‌ها طراحی نشده‌اند و با افزایش تعداد کاربران یا حجم داده‌ها، کارایی کاهش می‌یابد.
- تضمین Ordering پیام‌ها: اطمینان از اینکه پیام‌ها به ترتیب درست دریافت شوند در سیستم‌های پیچیده مشکل است.
- پایداری و ذخیره‌سازی: بسیاری از پیام‌ها ممکن است در حافظه موقت نگه داشته شوند و در صورت خطا از بین بروند.
- مدیریت Consumerها: تقسیم بار بین چند مصرف‌کننده و هماهنگی بین آن‌ها در سیستم‌های سنتی مشکل‌ساز است.
- Latency بالا: برخی سیستم‌ها برای پردازش پیام‌ها نیازمند تأخیرهای قابل توجه هستند، که مناسب پردازش بلادرنگ نیست.
چالش‌های Event Streaming:
- حجم بالای داده‌ها: جریان‌های داده در لحظه می‌توانند حجم بسیار بالایی داشته باشند و نیازمند زیرساختی با throughput بالا هستند.
- پردازش بلادرنگ: نیاز به پردازش و پاسخ سریع به رویدادها که سیستم باید بدون تأخیر عمل کند.
- پایداری داده‌ها: داده‌ها باید برای مصرف‌های بعدی نیز ذخیره شوند و قابلیت بازیابی داشته باشند.
- مقیاس‌پذیری Consumerها: سیستم باید بتواند تعداد زیادی مصرف‌کننده را مدیریت کند بدون اینکه پیام‌ها از دست بروند یا تکراری مصرف شوند.
راه‌حل Kafka برای این چالش‌ها:
- Kafka با معماری Partition و Broker، مقیاس‌پذیری افقی را فراهم می‌کند.
- با استفاده از Offset و Consumer Group، پیام‌ها با ترتیب درست و قابل اعتماد مصرف می‌شوند.
- پیام‌ها روی دیسک ذخیره می‌شوند و حتی در صورت خطا قابل بازیابی هستند.
- پردازش بلادرنگ و با latency پایین امکان‌پذیر است و سیستم توانایی مدیریت حجم بالا را دارد.