Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Kafkaを利用したアプリケーションでのオフセットの制御について/Kafka Offsets
Search
Tomoyoshi Ogura
May 15, 2017
Programming
1
1.1k
Kafkaを利用したアプリケーションでのオフセットの制御について/Kafka Offsets
2017-05-14に行われた「Scala将軍達の後の祭り2017」で発表した時の資料です。
Tomoyoshi Ogura
May 15, 2017
Tweet
Share
More Decks by Tomoyoshi Ogura
See All by Tomoyoshi Ogura
Apache Kafkaとストリーム処理/Reactive Streams
tarugo07
4
3.1k
DDDで利用するアーキテクチャと プレゼンテーション層について/DDD Architecture
tarugo07
0
3.7k
Other Decks in Programming
See All in Programming
LLM生成文章の精度評価自動化とプロンプトチューニングの効率化について
layerx
PRO
2
190
Arm移行タイムアタック
qnighy
0
330
ECS Service Connectのこれまでのアップデートと今後のRoadmapを見てみる
tkikuc
2
250
3 Effective Rules for Using Signals in Angular
manfredsteyer
PRO
1
100
Streams APIとTCPフロー制御 / Web Streams API and TCP flow control
tasshi
2
350
CSC509 Lecture 12
javiergs
PRO
0
160
ペアーズにおけるAmazon Bedrockを⽤いた障害対応⽀援 ⽣成AIツールの導⼊事例 @ 20241115配信AWSウェビナー登壇
fukubaka0825
6
2k
Flutterを言い訳にしない!アプリの使い心地改善テクニック5選🔥
kno3a87
1
190
NSOutlineView何もわからん:( 前編 / I Don't Understand About NSOutlineView :( Pt. 1
usagimaru
0
340
Why Jakarta EE Matters to Spring - and Vice Versa
ivargrimstad
0
1.1k
Click-free releases & the making of a CLI app
oheyadam
2
120
Figma Dev Modeで変わる!Flutterの開発体験
watanave
0
140
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
44
2.2k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
329
21k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
28
9.1k
RailsConf 2023
tenderlove
29
900
Docker and Python
trallard
40
3.1k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
788
250k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
88
5.7k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Bash Introduction
62gerente
608
210k
Speed Design
sergeychernyshev
25
620
Writing Fast Ruby
sferik
627
61k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
109
49k
Transcript
Kafkaを利用したアプリケーションで のオフセットの制御について Tomoyoshi Ogura 2017/05/14 Scala将軍達の後の祭り2017
自己紹介 Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • 小椋友芳
• ChatWork株式会社コアテクノロジー開発室所属 • Scala歴4年 • twitter: @tomoyoshi_ogura • github: tarugo07
アジェンダ Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • Kafkaのオフセットの重要性
• オフセットとコミットの基本 • アプリの処理に合わせたオフセットの制御方法
オフセットとアプリケーション Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • オフセットはアプリケーションに大きな影響を与える
◦ 同じメッセージを重複して処理 ◦ メッセージをロストする危険性 ◦ パフォーマンスの劣化
オフセットとコミット Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • オフセットとはパーティション内でメッセージを一意に識別する番号
• コンシューマはパーティションのメッセージをどこまで読み取ったかオフセット で追跡する • オフセットは特別な__consumer_offsetsトピックで管理される • コミットはパーティションの現在のオフセットを更新すること
Consumerの重要なプロパティ Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • auto.offset.reset
◦ オフセットがない場合の動作 ◦ デフォルトはlatest • enable.auto.commit ◦ コンシューマが自動的にオフセットをコミット • max.poll.records ◦ 一回のpoll()で取得するメッセージ件数
コミットの方法 Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • オフセットのコミット方法は複数ある
◦ 自動コミット ◦ commitSync() ◦ commitAsync()
自動コミット Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • コンシューマが自動でオフセットをコミットする
• enable.auto.commit = true • コミット間隔のデフォルトは5秒 ◦ auto.commit.interval.msで制御 • poll()で取得したメッセージの最大のオフセットをコミット
commitSync() Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • オフセットのコミットを明示的に制御したい場合に使用
• auto.commit.offset = false • メッセージの欠落を排除しリバランスでの重複メッセージの件数を減らす • commitSync()はpoll()で取得した最新のオフセットをコミット ◦ 明示的にオフセット値を指定することも可能 • コミットに失敗すると例外
commitAsync() Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • commitSync()の非同期版
• auto.commit.offset = false • poll()で取得した最新のオフセットをコミット • ブローカーのレスポンスを待たずにコミットのリクエストを投げて終了 • コミットのリトライをしない
アプリでAt Most Onceの処理をしたい Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved.
• At Most Once ◦ 最高1回処理するが保証がない • 自動コミットを利用する ◦ enable.auto.commit = true ◦ auto.commit.interval.msは短く設定 • consumer.commitSync()を実行しない • poll()でオフセットがコミットされる
アプリでAt Least Onceの処理をしたい Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved.
• At Least Once ◦ 最低一回処理するが重複する可能性もある • commitSync()をアプリの処理が終わった後に実行 ◦ auto.commit.offset = false
アプリでExactly Onceの処理をしたい Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. •
Exactly Once ◦ 正確に一回処理する • オフセットの管理とアプリケーションの処理を一つのアトミックなトランザク ションで処理する ◦ オフセットをRDBなどの外部ストレージに保存すると簡単 • ConsumerRebalanceListerとseek()を利用 ◦ auto.commit.offset = false
Exactly Onceの実装イメージ Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved.
Exactly Onceの実装イメージ Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved.
まとめ Scala将軍達の後の祭り2017 2017/05/14 © ChatWork All rights reserved. • Kakfaを使う場合はオフセットの管理に気をつけよう
• アプリケーションの性質に合わせて正しいオフセットの制御を ◦ At Most Once ◦ At Least Once ◦ Exactly Once