本記事では、カフカを使ったアプリケーションにおける負荷分散の課題とその解決策について説明しています。
まず、カフカの並列処理機能であるパーティションを使うことで、メッセージを複数のキューに分散させ、様々なプロセッサーで並列に処理できるようになります。しかし、メッセージごとの処理負荷の違いや、消費者の処理速度の差異により、負荷の偏りが発生する可能性があります。これにより、ボトルネックや遅延、システム全体の不安定性が引き起こされ、追加のメンテナンスや資源の割り当てが必要になります。
そこで、この問題に対処するため、2つの動的な手法を提案しています。
遅延認識プロデューサー
遅延認識コンシューマー
これらの手法を導入することで、Agodaのサプライシステムにおいて、リソースを50%削減しつつ、サービスレベル合意(SLA)を維持できるようになりました。また、パーティションごとの遅延の偏りも大幅に改善されました。
負荷分散の最適化は、カフカベースのアプリケーションの性能向上に重要な役割を果たします。適切な手法を選択し、アプリケーションの要件に合わせて最適化を行うことが重要です。
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Approfondimenti chiave tratti da
by Agoda Engine... alle medium.com 05-16-2024
https://medium.com/agoda-engineering/how-we-solve-load-balancing-challenges-in-apache-kafka-8cd88fdad02bDomande più approfondite