雖然這篇Kafka-python鄉民發文沒有被收入到精華區：在Kafka-python這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章
在 kafka-python產品中有1篇Facebook貼文，粉絲數超過10萬的網紅BorntoDev，也在其Facebook貼文中提到， เพื่อนๆ เคยปวดหัวกับ Request เยอะๆ จนทำให้ระบบล่มกันมั้ย? หากเคยเป็นแบบนี้แอดขอแนะนำให้รู้จัก Kafka 👏 . 📚 Kafka เป็น Distributed message queue สร้างขึ...
同時也有10000部Youtube影片，追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル，也在其Youtube影片中提到，...
-
kafka-python 在 コバにゃんチャンネル Youtube 的最佳貼文
2021-10-01 13:19:08![post-title]()
-
kafka-python 在 大象中醫 Youtube 的最讚貼文
2021-10-01 13:10:45![post-title]()
-
kafka-python 在 大象中醫 Youtube 的最佳貼文
2021-10-01 13:09:56![post-title]()
kafka-python 在 BorntoDev Facebook 的最佳解答
เพื่อนๆ เคยปวดหัวกับ Request เยอะๆ จนทำให้ระบบล่มกันมั้ย? หากเคยเป็นแบบนี้แอดขอแนะนำให้รู้จัก Kafka 👏
.
📚 Kafka เป็น Distributed message queue สร้างขึ้นโดย LinkedIn เป็น Open Source ซึ่งเป็น ลองนึกภาพตามง่ายๆ หากระบบของเรามีผู้เข้าใช้งาน 1,000,000 คนภายในไม่กี่นาทีมันก็จะทำให้เกิดปัญหาตามมามากมาย ไม่ว่าจะเป็น Data lost บ้าง ระบบล่มบ้าง ทำให้แตกกันไปข้างนึงเลยจ้ะพี่จ๋า555
.
✨ Kafka ก็จะมาช่วยแก้ปัญหาตรงนี้ ด้วยการจัดการ queue ให้เข้ามาทีละ request และเมื่อพร้อมก็ค่อยเรียกใช้งานแบบ asynchronous การใช้งานจริงๆ มันจะทำเรื่องนี้ได้ไวมากๆ เลยนะ ทีนี้จะกี่ request ก็ไม่มีดราม่า...เพราะเรามี Kafka นั่นเอง!!
.
📍 การทำงานของ Kafka มีดังนี้
.
✏️1) Producer - จะทำการส่ง Message ไปหา Kafka Server ในรูปแบบของ Array โดยทีละ record
.
✏️2) Consumer - จะทำการรับ Message จาก Kafka Server ที่ Producer ส่งมาและนำไปประมวลผลต่อ
.
✏️3) Kafka Server หรือ Broker เป็นตัวกลางในการ Exchange message โดยจะมี Zookeeper เป็นผู้ควบคุม
.
✏️4) Cluster เป็นกลุ่มของคอมพิวเตอร์ที่ทำงานร่วมกัน หรือ Multiple Broker ในเมื่อ Producer มีหลายอัน ก็ต้องมีหลายๆ Broker ด้วยนะ เวลารับ-ส่ง Message จะได้ไม่ติดขัด
.
✏️5) Topic เป็นที่เก็บชื่อ หรือ Key ทำให้ Kafka Server รู้ว่า Message ด้านในคืออะไร
.
✏️6) Partitions เนื่องจากเวลารับส่งข้อมูล อาจจะมีข้อมูลที่ใหญ่มาก Partitions ก็จะทำการแบ่งข้อมูลเป็นส่วนๆ เพื่อให้ Server รับไหว
.
✏️7) Offset เป็น Sequence id ของ Partitions เมื่อรับ-ส่งข้อมูลจะได้รู้ว่าข้อมูลไหนมาถึงก่อน
.
✏️8) Consumer Groups ก็คือกลุ่มของ Consumer นั่นแหละซึ่งจะช่วยกันทำงานรับข้อมูลจากหลายๆ Producer มาประมวลผลต่อก่อนจะส่งให้ Data Center
.
💥 เพื่อนๆ คนไหนอยากลองใช้งาน Kafka สามารถกดลิงค์นี้ไปลองใช้งานได้เลย >> https://docs.confluent.io/clients-confluent-kafka-python/current/overview.html
.
borntoDev - 🦖 สร้างการเรียนรู้ที่ดีสำหรับสายไอทีในทุกวัน