借助 Apache Kafka 和 Kafka Streams 框架可以更好地搭建以流为中心的架构和开发分布式流处理应用程序。Confluent 的 CEO Jay Kreps 在上周举行的 2016 响应式峰会上为我们带来了有关流处理和微服务的演讲。
Jay 说，人们已经在数据库技术上做了很多研究，但在消息队列上做得并不多。在基于微服务的系统架构里，消息传递可以作为服务的强有力后盾。
他提到了三种编程范式：请求 / 响应、批处理和流处理，以及这三种范式之间的区别。流处理同时适用于在线和批处理两种场景。流处理并不是更快的 MapReduce，而是处理和分析数据的另一种范式。Jay 介绍了 Kafka 的四种有关流处理的核心API ：Producer、Consumer、Connector 和Streams。
Kafka Streams 是一个 Java 类库，可以用来构建具有容错能力的分布式流处理应用程序。它支持 map、filter、aggregate（count、sum）和 join 这些方法。
在大会的另一个演讲里，来自UC Santa Cruz 的 Peter Alvaro 谈到如何为大规模分布式容错系统做自动故障测试。他提到了沿袭驱动故障注入（Lineage-Drive Fault Injection， LDFI ）方法，这种方法利用日志跟踪信息来识别冗余计算，有助于测试的进行。
Peter 总结了系统故障测试需要具备的四个条件：
- 真实的问题
- 真实的系统
- 思考时间
- 故障自由
关于这个话题的更多信息，可以在 Netflix博客上看到。
大会第二天的活动内容包括Jan Machacek 带来的“从单体到微服务”以及Anil Gursel 和Akara Sucharitakul 带来的“使用Akka Streams 和Kafka 进行回压”。
Jan Machacek 介绍了如何使用 Akka、Scala 和 Kafka 开发一个微服务系统。这个系统还使用了 Apache Cassandra 作为数据存储，还有 RabbitMQ，以及在 Apache Spark 里运行的批处理分析代码。他建议我们在开发分布式系统时要有很好的监控和跟踪能力。每个微服务都可能会发布自己的内部 API，开发者们要知道如何使用它们。
Anil Gursel 和 Akara Sucharitakul 讲述了他们在 PayPal 利用 Akka Streams 和 Kafka 的回压能力来应对突发性负载的经历。他们举了一个 Web 爬虫的例子，并告诉我们他们是如何利用 Kafka 的缓冲能力和 Akka Streams 的回压异步处理能力来应对突发性负载的。
Akka Streams 框架提供了纯异步流处理，具有响应式流的特点。他们还讲到了 Squbs ，Squbs 是 PayPal 开发的一个响应式平台，并具有引导启动、生命周期管理能力，可以用于构建松耦合的模块化系统，并为日志和监控提供了集成接口。
查看英文原文： Jay Kreps on Distributed Stream Processing with Apache Kafka and Kafka Streams
感谢冬雨对本文的审校。
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