如何在Rails应用程序中使用Kafka？
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了如何在Rails应用程序中使用Kafka？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
有那么一段时间，我们的系统需要用到分布式流式处理和消息系统，而 Apache Kafka 似乎成了我们建立业务关键型应用程序的坚实基础。它可用于很多场景下，比如产品更新管道、订单跟踪、实时用户通知、商户账单等。
接下来的故事讲述了我们如何将 Kafka 引入到我们的 Rails 单体代码库中，内容包括技术细节、我们面临的挑战以及我们在此过程中所做的技术决策。
第一个问题是 Kafka 只提供了相对较底层的抽象。虽然这具有一定的优势，但同时也意味着客户端开发者需要面对更多的 API，需要处理更多的细节，实现一个 Kafka 客户端也因此变成了一项艰巨的任务。
作为一个基于 Ruby 的项目，我们尝试了各种使用 Ruby 开发的 Kafka 客户端，但总是碰到一些难以诊断的错误。 Ruby 缺乏并发原语，要写出一个高效的客户端并不容易。
我们通过多种方式来归避这些问题：通过独立服务来隐藏底层的复杂性，只为客户端提供最小化的 API 集合。这个服务可以使用 Ruby 以外的语言开发，所以我们就可以用上久经验证的 librdkafka，我们在其他的 Python 和 Go 应用程序中也使用过这个库。
于是，我们开发了 Rafka——位于 Kafka 前端的代理服务，并通过简单的语义和 API 把它暴露出来。它提供了合理的默认配置，为用户隐藏了很多繁杂的细节。我们选择了 Go 语言，因为它已经有一个健壮的基于 librdkafka 的 Kafka 客户端，并提供了必要的工具来实现我们需要的功能。
为了避免让客户端的开发变复杂，我们选择使用 Redis 协议的一个子集。我们所要做的只是在 Ruby 的 Redis 客户端之上添加一个层。
几天后，我们便有了一个使用 Ruby 开发的客户端，打包成一个名为 rafka-rb 的 gem，其中包含了消费者和生产者。
有了 Rafka 及其配套的 Ruby 客户端，我们的服务和 Rails 应用程序就可以轻松地从 Kafka 读取数据和往 Kafka 写入数据。
大部分开发人员的时间都花在了我们的 Rails 主应用程序上，因此，能够在应用程序内轻松使用 Kafka 消费者和生产者就变得非常重要。接下来就是让 Rails 开发人员直接用上 Kafka 消费者和生产者。
将生产者集成到现有的应用程序中其实很简单，因为即使需要使用多个主题，也只需要一个生产者。
因此，我们使用了单个生产者实例，并在应用程序初始化的时候创建它，整个代码库都使用这个实例：
# config/initializers/kafka_producer.rb
Skroutz.kafka_producer = Rafka::Producer.new(...)发送消息非常简单：
Skroutz.kafka_producer.produce("greetings", "Hello there!")使用消费者就有点不一样了，因为消费消息需要长时间运行。接下来，我们将看到如何在 Rails 代码库中通过 Rafka 来使用 Kafka 消费者。
文末提供了相关组件源代码的链接。
消费者是普通的 Ruby 对象，它们的类是在 Rails 应用程序中定义的。它们继承了 KafkaConsumer 抽象类，这个抽象类集成了用于统计的 statsd 和用于错误跟踪的 Sentry，在将来可能还会集成其他东西。它们的类名以“Consumer”作为后缀，相应的文件按照 Rails 惯例来命名。
典型的消费者看起来如下：
在这里，每个消费者都使用了 Rafka :: Consumer 实例。
在写好新的消费者之后，需要在配置文件中启用它：
- name: "price_drops"
scale: 2按照 Rails 惯例，消费者的名字来自类名。
关键是，所有消费者实例基本上都是独立的 Kafka 消费者，它们同属于一个消费者群组。
在部署时，Capistrano 会读取配置文件，并在服务器上创建适当的消费者实例。
这些就是开发和部署消费者所要做的事情。
下一个问题来了：如何将消费者作为长时间运行的进程？
在实现了消费者之后，下一步就是运行它们。
我们使用了一个名为 KafkaConsumerWorker 的类，这个类封装了消费者对象，并让它们成为长时间运行的进程。下面给出了这个类的简化版代码：
KafkaConsumerWorker 不断调用底层消费者的 #process 方法来循环处理消息。它还提供了优雅的退出功能。它还将消费者与 systemd 集成在一起，用以提供健壮性、活跃度检查、可见性和监控能力。
在不需要直接与 KafkaConsumerWorker 发生交互的情况下进行开发或调试也很容易：
consumer = PriceDropsConsumer.new(...)
worker = KafkaConsumerWorker.new(consumer)
# start work loop
worker.work下一步是使用 systemd 启动 KafkaConsumerWorker。我们使用了一个简单的 systemd 服务文件：
每个消费者实例使用包含消费者名称和实例编号（例如 price_drops：1）的字符串作为标识，该实例编号作为模板参数（％i 部分）传递给 systemd。这样我们就可以使用相同的服务文件生成不同的消费者实例。
将消费者与 systemd 集成意味着我们可以使用消费者内置的很多功能：
消费者管理命令（start、stop、restart、status）
在消费者发生异常时发出告警
可见性：每个消费者的状态（工作中、等待作业、已关闭）、其当前偏移量 / 主题 / 分区（使用 sd_notify（3））
自动重启失效的消费者
通过 systemd watchdog 计时器自动重启被挂起的消费者
简化的日志：我们只需将日志打到 stdout/stderr，systemd 负责处理其余部分
通过检查消费者实例，我们可以得到非常有用的信息输出，在出现问题时，这些信息可用于调试问题：
最后要解决的问题是，为了重启消费者，systemd 需要调用哪个命令。这个命令实际上是一个普通的 rake 任务，它将消费者设置为 worker 并运行它。
与其他组件类似，该任务的相关代码也放在 Rails 代码库中：
由于我们使用 Capistrano 进行部署，所以添加了一个 Capistrano 任务，负责停止和启动消费者。它的简化版本如下：
kafkactl 是一个包装脚本，负责执行必要的 systemctl 命令。
当有人部署应用程序时，Capistrano 会读取 YAML 配置文件并创建消费者：
在部署好消费者后，我们查看 Grafana 仪表盘，确保一切正常，同时我们也会查看 Slack，确保没有触发任何告警。
我们的 Kafka/Rails 集成基础架构包含以下组件：
Rafka：具有简单语义和最小化 API 集合的 Kafka 代理服务
rafka-rb：Rafka 的 Ruby 客户端
KafkaConsumer：一个 Ruby 抽象类，具体的消费者实现类会继承这个类
KafkaConsumerWorker：一个 Ruby 类，用于将消费者作为长时间运行的进程
kafka:consumer：运行消费者实例的 rake 任务
kafka_consumers.yml：一个配置文件，用于控制哪些消费者应该在生产环境中运行以及使用多少个实例
kafka-consumer@.service：通过调用 rake 任务生成消费者的 systemd 服务文件
它们之间交互如下图所示：
从图中可以看到，这些组件是正交分布的，无论是用于调试、测试还是原型设计，它们中的每一个都可以与其他组件的分开使用。
因为很多消费者需要执行关键任务，所以必须对它们进行充分的监控。
监控发生在各个层面，每个消费者都提供了如下特性：
当消费者失效时，Icinga 发出告警（通过 systemd）
当发生异常时发出 Sentry 事件
统计：作业进程时间和消费者吞吐量（已处理消息数 / 秒）
当消费者消费速度落后时（通过 Burrow 和 Grafana）
这些功能主要得益于我们使用了通用的消费者基础架构。
我们非常喜欢通过这种方式与 Kafka 进行交互，并且收到了非常积极的反馈。
通过几个简单的步骤就能开发和部署好消费者，这极大提升了开发团队的效率，而且，我们能够以一致和高效的方式基于 Kafka 开发应用程序。
将来，我们希望将本文中描述的所有组件开源出来，让其他组织也能从中受益。
最后，我们计划向 Rafka 和消费者 / 生产者基础架构中添加更多功能，包括：
批处理功能
多主题消费者
基于 KSQL 的原语（聚合、连接等）
消费者钩子（hook）
Rafka：https://github.com/skroutz/rafka
rafka-rb：https://github.com/skroutz/rafka-rb
Rails 消费者基础架构：https://github.com/skroutz/rails-kafka-consumers
原文链接可点击「阅读原文」
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