はじめに
ストリーム処理はリアルタイムデータ処理の基盤であり、Flink と Kafka Streams はその分野で重要な役割を果たしています。この記事では、両技術のアーキテクチャ設計、狀態管理、パーティション戦略、および実裝上の課題を比較し、それぞれの特徴と適用場面を深く掘り下げます。目的は、開発者が適切な選択肢を検討するための理解を深めることです。
技術の定義と基本概念
ストリーム処理モデル
Flink と Kafka Streams は、レコード単位で処理を行う「ストリーム処理モデル」を採用しています。データはソースから操作オペレータを経て、最終的にストレージに書き込まれます。このモデルでは、リアルタイム性と高スケーラビリティが重視されています。
オペレータの分類
- 無狀態オペレータ（例：map、filter）：現在のレコードのみを処理し、過去のデータを保持しません。
- 有狀態オペレータ（例：join、aggregate）：過去のデータを保持して処理を完了する必要があります。
アーキテクチャ選択
- 共有なしアーキテクチャ（Shared Nothing）：オペレータノードごとに狀態をローカルに保持し、拡張性を高めますが、狀態管理の複雑さが増します。
- 狀態ストレージ方式：両技術ともローカル狀態ストレージを採用し、単一のボトルネックを迴避しています。
狀態の永続化メカニズム
Kafka Streams
- 変更ログ（Change Log）：狀態の永続化に使用され、操作オペレータは Key-Value Store インターフェースを実裝します。
- 非同期更新：狀態更新は変更ログトピックに非同期で書き込まれ、コミット時には同期してストレージに反映されます。
- 復元プロセス：変更ログを再放送して空のストレージに復元する必要があり、CPUリソースとメモリの複製が求められます。
Flink
- チェックポイント（Checkpoints）：狀態の永続化を実現し、狀態ストレージはスナップショット機能をサポートする必要があります。
- 後端サポート：Roxy B または In-Memory などの後端が利用可能で、チェックポイント完了後に狀態を復元できます。
- 処理停止の可能性：チェックポイント期間中は処理が一時停止する可能性があり、特に狀態量が大きい場合に顕著です。
パーティション戦略とルーティングメカニズム
Kafka Streams
- Kafka パーティションの利用：キー空間を Kafka パーティションに分割し、最大並列度を決定します。
- ルーティング方法：ハッシュまたは範囲ベースのパーティション戦略を使用し、ルーティングテーブルのサイズを制御します。
Flink
- Key Groups の利用：キー空間を Key Groups に分割し、ジョブプラン時にサブタスクにマッピングします。
- 論理的な分離：Key Groups は論理的な概念であり、Savepoint ファイル內で実體化されます。
共通課題
- データルーティングの一貫性：狀態の一貫性を保つために、データルーティングの正確性が重要です。
オペレータチェーンの最適化
コアコンセプト
- ネットワーク転送の削減：連続する操作をローカル関數呼び出しに統合し、ネットワーク通信を最小限に抑えます。
実裝方法
- Kafka Streams：Gray Boxes Sub Topologies と呼ばれる手法で、手動で再パーティション操作を挿入します。
- Flink：Operator Chains と呼ばれる機能で、
rebalance や startNewChain などの操作でチェーンを制御します。
アプリケーションシナリオ
- 処理速度の不均一な場合：チェーンを分割して並列度を調整します。
- 例：Filter 操作が遅い場合、その並列度を上げてボトルネックを迴避します。
技術比較と改善方向
狀態の永続化
- Flink：チェックポイント機制は理論的に効率的ですが、処理停止の可能性があります。
- Kafka Streams：変更ログ方式は細粒度ですが、復元時にログを再放送する必要があります。
- 改善方向：Flink は変更ログ後端を導入し、Kafka Streams は狀態スナップショット機能を追加する予定です。
パーティション戦略
- Kafka Streams：Kafka パーティションと直接結合し、Broker のメタデータ負荷を増加させる可能性があります。
- Flink：論理的な Key Groups を使用し、柔軟性が高いですが、Savepoint の管理が重要です。
オペレータチェーン
- 両技術とも手動制御が必要：Flink は直感的な API を提供し、並列度の調整が容易です。
重要な技術詳細
- 狀態ストレージインターフェース：両技術とも Key-Value Store インターフェースを実裝する必要がありますが、実裝方法は異なります。
- チェックポイントと変更ログ：Flink はチェックポイントスナップショットに依存し、Kafka Streams は変更ログの追跡に依存します。
- ルーティングテーブル管理：パーティション戦略に基づいてルーティングテーブルを構築し、データルーティングの誤りを防ぎます。
- パフォーマンス最適化：オペレータチェーンの統合によりネットワーク転送が削減されますが、パーティションキーの変化による再パーティションが必要です。
結論
Flink と Kafka Streams は、ストリーム処理の分野でそれぞれ獨自のアーキテクチャと設計哲學を持っています。Kafka Streams は変更ログを用いた狀態管理と Kafka の高可用性を活かし、Flink はチェックポイントによる狀態の永続化と柔軟な並列度調整を強みとしています。選択の際には、狀態管理の要件、パーティション戦略の柔軟性、およびネットワーク通信の設計が重要な要素となります。実裝では、それぞれの技術の特徴を理解し、アプリケーションのニーズに合わせて最適なアプローチを採用することが求められます。