2024/04/10に行われたOCHaCafe Season 8-3「シン・Kafka」で使用したスライドです
![シン・Kafka / shin-kafka](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/27b74625332d9060830a07c27a8418878021df44/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F4344a2e159ef4defa435438fc2d15274%2Fslide_0.jpg%3F29691697)
CNDT2023 プレイベント 登壇資料
メッセージキュー について書いている連載の続きとして、今週末は分散型メッセージングを実行するための様々なライブラリを詳細に分析していきたいと思います。今回の分析では、APIの特性、デプロイメントやメンテナンスの容易さ、そしてパフォーマンスの質を含めて2、3種類の異なる側面に着目します。メッセージキューは2つのグループに分類できます。ブローカレス(brokerless)とブローカード(brokered)です。ブローカードなキューはエンドポイント間に何かしらのサーバを挟んでいますが、ブローカレスなメッセージキューは、メッセージ送信の際でも間に何も挾まないP2Pです。 今回分析するのは以下のシステムです。 ブローカレス nanomsg ZeroMQ ブローカード ActiveMQ gnatsd Kafka Kestrel NATS NSQ RabbitMQ Redis 取り掛かりとして、ほぼ間違
LINEの開発組織のそれぞれの部門やプロジェクトについて、その役割や体制、技術スタック、今後の課題やロードマップなどを具体的に紹介していく「Team & Project」シリーズ。 今回は、LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用をしているチームについて紹介します。Z PartチームのWonpill Seo、井出真広、Javier Luca de Tena、河村勇人に話を聞きました。 ―― まず、自己紹介をお願いします。 Wonpill:LINEのMessaging Server開発業務、Apache Kafkaプラットフォームの開発・運用を担当しているZ Partチームでマネージャーとして働いています。 井出:今所属しているZ Partでは、主にMessaging platformで利用しているRedisクラスタの運用やRe
レッドハットでインテグレーションのためのミドルウェアのテクニカルサポートを担当している山下です。 最近はマイクロサービスでシステムを開発しているという話もよく聞くようになってきました。ではそこでメッセージング、そしてKafkaを使ってますでしょうか?マイクロサービスでは何故かRESTばかりが世の中に注目されてしまうことも多いために、今回はメッセージング推しの内容にしています。 マイクロサービスではメッセージングを用いたコマンドやイベントこそ中心であって不可欠です。マイクロサービスの中でメッセージングはどのように利用され、そしてなぜ必要なのでしょうか。今回は「マイクロサービスとメッセージングのなぜ [概要編]」と題してそれを概観していきます。 Kafkaの簡単なおさらい どこでメッセージングは利用されるのか? RESTはお手軽な解決策? なぜマイクロサービスにメッセージング(Kafka)が必
Haskell製の新しいメッセージングシステムfranz(フランツ)の紹介。 github.com 背景 取引所にあるマシンで取引プログラムを実行するのが我々の仕事だが、朝8時に起動したらあとは昼寝したり酒を飲んだりというわけにはいかない。モニタリングしたり、分析のためにデータを残しておく必要がある。そのため、プログラムによって解析しやすい形でログを出力する。 今までは複数の種類のレコードをシリアライズし、一つのファイルに連結させる独自のフォーマットを10年近く使っていたが、書いていて恥ずかしくなるような多数の問題を抱えていた。 柔軟性が乏しい: 32bit整数や文字列などの単純な値しか格納できず、例えばレコードを含むレコードなどを表現できない。その結果、複雑なデータは一旦文字列に変換するような運用がされており、そのプリティプリンタやパーサは十分にテストされていない。 コードがまとまってい
2019年7月17日、kafka.apache.jpが主催するイベント「Apache Kafka Meetup Japan #7」がLINE株式会社にて開催されました。分散ストリーミングプラットフォーム「Apache Kafka」に関するナレッジや最新情報を共有する本イベント。今回は4人のエンジニアが、自身や自社における知見を語りました。プレゼンテーション「Kafka Broker performance degradation by mysterious JVM pause」に登壇したのは、LINE株式会社の河村勇人氏。ある日Kafkaに起こった突然のパフォーマンス低下とその原因について、解決までの軌跡を語りました。講演資料はこちら Apache Kafkaのパフォーマンス低下とその原因 河村勇人氏:よろしくお願いします。最初に自己紹介をします。河村勇人といいます。 LINEで全社向けの
『C++11/14 コア言語』を読んで C++ に惹かれ、使ってみたくなったので、Apache Kafka を実装してみました。 作ったもの Cafca C++ を書くならせっかくだしミドルウェアを作ってみよう、というわけで比較的構造がシンプルな Apache Kafka を移植しました。 とはいっても習作であり、プロダクトとして利用できるレベルではないです。 Produce API, Fetch API あたりしか実装していません。 分散周りが未実装で、無数のバグがあり、かつパフォーマンスも出ないであろうという状態です。 C++ 感想 C++ は想像していたより先進的な機能が多く、自分のようなモダンプログラマでも楽しめる言語でした。 テンプレートやラムダ式を駆使すれば表現力に定評のある Scala に負けないくらい、パワフルな記述が可能です。 例えばテンプレート特殊化を使えば型クラスっぽ
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている.Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか(特にメッセージの読み出しについて)? を簡単にまとめておく(メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです). バージョンは 0.8.2 を対象に書いている. Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである.Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ(e.g., ログやイベント)を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている.公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ. Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
ログ収集ツールとしてはFluentd、Logstash、Flume等が挙げられる。ファイルやメール、syslog、DB、センサからログデータを読込み、必要なログをフィルタして、jsonやxmlに整形してアウトプットする機能を持つ。 メリット プラグインが300+公開されており、様々な形式のデータをインプット、アウトプットできる 単体でログのフィルタ、バッファ、ルーティングができる 2000+を超える企業に利用されている 日本語の情報が多い デメリット 単体で動作するためfluentdが落ちたらバッファしているログが消える 想定外のログが入力されると大量のスタックトレースが吐かれる 引用:http://changineer.info/server/logging/fluentd-td-agent.html#fluentd-2 Logstash メリット フィルタを簡単にカスタマイズできる F
2016年8月、トレタの増井雄一郎さん(「IT芸人」「フログラマー」で検索!)はPHPからScalaへの移行を表明していたChatWork CTOの山本正喜さんに「本当にScala化できるんですか?」と直球で聞きました(「PHPからScalaに乗り換えたチャットワークさん、その後どうですか?(前編)」)。そして2017年2月。「移行できたら、ぜひもう一回来てください」との誘いを受けて、再び増井さんがチャットワークにやってきました! 増井 Scala化、おめでとうございます! 山本 ありがとうございます。 増井 前回も聞きましたが、読んでない方もいるでしょうから、もう一度聞かせてください。Scalaを入れようと思った時期はいつなんでしょうか。 山本 そのあたりはBlog(「チャットワークがScalaを採用する理由、これからのチャレンジ。」)に書いたんですが、2年半前──合宿をしてScala化
This document discusses messaging queues and platforms. It begins with an introduction to messaging queues and their core components. It then provides a table comparing 8 popular open source messaging platforms: Apache Kafka, ActiveMQ, RabbitMQ, NATS, NSQ, Redis, ZeroMQ, and Nanomsg. The document discusses using Apache Kafka for streaming and integration with Google Pub/Sub, Dataflow, and BigQuery
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