結合 Kafka 與 Ray 構建高效能溫度控制系統

在物聯網應用中，溫度控制系統扮演著重要的角色。本文將介紹如何結合 Kafka 和 Ray 構建一個高效能的溫度控制系統。系統利用 Kafka 作為訊息佇列接收感測器資料，並使用 Ray 進行分散式處理，提升系統的吞吐量和可擴充套件性。溫度控制器根據接收到的感測器資料調整溫度，並透過字典追蹤每個控制器的狀態。溫度控制器管理類別負責管理所有控制器，並根據 Kafka 訊息中的鍵值建立新的控制器。Kafka 消費者訂閱感測器資料主題，並將訊息傳遞給溫度控制器管理器進行處理。主程式初始化 Kafka 生產者和消費者，啟動整個系統。測試結果顯示，系統能夠有效地處理感測器資料並進行相應的溫度控制。此外，文章還探討了鍵值分佈和執行區域性對系統效能的影響，建議在鍵值數量較多時確保其均勻分佈，並考慮使用鍵值無關的方式分散負載以提升系統的可擴充套件性。

使用 Kafka 與 Ray 進行溫度控制系統實作

在現代的 IoT 應用中，溫度控制是一個非常常見的需求。這裡，玄貓將介紹如何利用 Kafka 和 Ray 來建立一個高效的溫度控制系統。這個系統會透過 Kafka 訊息佇列來接收感測器資料，並使用 Ray 來進行分散式處理。

溫度控制器的設計與實作

首先，我們需要設計一個溫度控制器，它會根據接收到的感測器資料來調整溫度。這裡我們使用了一個簡單的字典來追蹤每個溫度控制器的狀態。

print(f'Creating a new controller {controller_id}')
controller = TemperatureController(producer=self.producer, id=key)
self.controllers[key] = controller
self.controllers[key].process_new_message(request)

內容解密：

這段程式碼的主要功能是建立一個新的溫度控制器，並將它新增到一個字典中。這個字典用來追蹤每個溫度控制器的狀態。具體來說：

建立新控制器：TemperatureController(producer=self.producer, id=key) 這行程式碼建立了一個新的溫度控制器例項，並將 Kafka 生產者和控制器 ID 作為引數傳遞給它。
儲存控制器：self.controllers[key] = controller 這行程式碼將建立的控制器例項儲存在 self.controllers 這個字典中，以便後續可以根據 ID 快速存取。
處理新訊息：self.controllers[key].process_new_message(request) 這行程式碼將接收到的新訊息傳遞給對應的溫度控制器進行處理。

溫度控制器管理類別

接下來，我們需要設計一個管理類別來管理所有的溫度控制器。這個類別提供了兩個主要方法：

建構函式：接受一個 Kafka 生產者作為引數，並建立一個空的字典來儲存溫度控制器。
處理訊息函式：接受每一條從本地 Kafka 消費者接收到的新訊息，並根據訊息中的鍵決定是否需要建立一個新的溫度控制器。

@ray.remote
class KafkaConsumer:
    def __init__(self, producer: KafkaProducer, group: str = 'ray',
                 broker: str = 'localhost:9092', topic: str = 'sensor', restart: str = 'earliest'):
        from confluent_kafka import Consumer
        import logging
        # Configuration
        consumer_conf = {'bootstrap.servers': broker, # Bootstrap server
                         'group.id': group, # Group ID
                         'session.timeout.ms': 6000, # Session timeout
                         'auto.offset.reset': restart} # Restart
        # Create Consumer instance
        self.consumer = Consumer(consumer_conf)
        self.topic = topic
        self.callback = TemperatureControllerManager(producer).process_controller_message

    def start(self):
        self.run = True

    def print_assignment(consumer, partitions):
        print(f'Assignment: {partitions}')

    # Subscribe to topics
    self.consumer.subscribe([self.topic], on_assign=print_assignment)
    while self.run:
        msg = self.consumer.poll(timeout=1.0)
        if msg is None:
            continue
        if msg.error():
            print(f'Consumer error: {msg.error()}')
            continue
        else:
            # Proper message
            print(f"New message: topic={msg.topic()} " +
                  f"partition= {msg.partition()} offset={msg.offset()}")
            key = None
            if msg.key() is not None:
                key = msg.key().decode("UTF8")
            value = json.loads(msg.value().decode("UTF8"))
            self.callback(key, value)

    def stop(self):
        self.run = False

    def destroy(self):
        self.consumer.close()

內容解密：

這段程式碼定義了一個 KafkaConsumer 類別，該類別負責從 Kafka 主題中訂閱訊息並處理它們。

初始化：在 __init__ 方法中，我們組態了 Kafka 消費者並訂閱了指定的主題。
開始訂閱：在 start 方法中，我們開始訂閱主題並進入一個無限迴圈，等待訊息到來。
處理訊息：當接收到訊息時，我們解析訊息中的鍵和值，並呼叫 TemperatureControllerManager 的 process_controller_message 方法進行進一步處理。
停止與清除：stop 和 destroy 方法用於停止消費者和釋放資源。

整合 Kafka 消費者與溫度控制器管理器

為了將 Kafka 消費者與溫度控制器管理器整合在一起，我們需要修改一些細節。以下是具體變更：

增加生產者引數：在 KafkaConsumer 的建構函式中增加了一個 Kafka 生產者引數，用於內部建立溫度控制器管理器。
處理每條訊息：對於每條接收到的訊息，除了列印預出來之外，還會呼叫溫度控制器管理器進行處理。

主程式實作

有了以上準備工作，我們就可以編寫主程式來啟動整個系統。以下是主程式的一部分：

# Example main program to start the execution
if __name__ == "__main__":
    producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
    consumer_actor = KafkaConsumer.remote(producer)
    ray.get(consumer_actor.start.remote())
    # Add logic to keep the main thread alive or handle graceful shutdown

內容解密：

這段主程式碼展示瞭如何啟動整個系統：

初始化生產者：首先，我們初始化了一個 Kafka 生產者例項。
啟動消費者：然後，我們啟動了一個 KafkaConsumer 的遠端例項，並呼叫其 start 方法開始訂閱和處理訊息。

測試與結果展示

在執行上述程式後，我們可以看到類別似以下的輸出結果：

(pid=29041) New message: topic=sensor partition=9 offset=18
(pid=29041) key=1234 value={'measurement': 45.0}
...
(pid=29041) New message: topic=sensor partition=9 offset=30
(pid=29041) key=1234 value={'measurement': 45.7}

此圖示展示了在接受感測資料後執行送達資料和確認處理狀況：

  graph TD;
    A[接收感測資料] --> B{確認感測ID};
    B -- 已存在 --> C[送達至已有之溫度控制];
    B -- 不存在 --> D[建立新溫度控制];
    C --> E[確認處理狀況];
    D --> E;

內容解密：

接收感測資料：系統從 Kafka 中接收到感測資料。
確認感測ID：檢查感測資料中的 ID 是否已經存在於字典中。
送達至已有之溫度控制：如果 ID 已存在，則直接將資料送達至對應的溫度控制進行處理。
建立新溫度控制：如果 ID 不存在，則建立一個新的溫度控制並進行相關初始化工作。
確認處理狀況：最終確認資料已成功處理。

鍵值分佈與執行區域性

在使用鍵值分佈時需要注意以下幾點：

鍵值均勻分佈：隨著鍵值數量增多，需要確保它們均勻分佈在各個 Kafka 主題分割槽中。通常情況下，Kafka 的預設雜湊演算法已經足夠使用。
執行區域性問題：當執行變得 CPU 和記憶體密集時，所有操作都在同一個 Kafka 消費者 Actor 中進行可能會導致擴充套件性不足。這時候可以考慮使用鍵值無關的方式來分散負載。

總結來說，使用 Kafka 和 Ray 建立一個高效的溫度控制系統是一項具有挑戰性但非常有意義的工作。透過合理設計和最佳化，可以有效地提升系統的可擴充套件性和穩定性。

使用 Ray 實作流式處理

流式處理技術在現代軟體開發中扮演著重要角色，特別是在需要即時資料處理的應用場景中。Ray 是一個功能強大的分散式計算框架，能夠有效地支援流式處理。本文將探討如何使用 Ray 來實作流式處理，並提供具體的案例和技術細節。

流式處理的基本概念

流式處理是指對即時生成的資料進行持續的處理和分析。與傳統的批次處理不同，流式處理能夠在資料到達的瞬間進行處理，這對於需要即時反應的應用場景（如金融交易、網路安全監控等）尤為重要。

Ray 的流式處理能力

Ray 提供了豐富的 API 和工具來支援流式處理。其中，Ray Serve 是一個靈活且高效的微服務框架，能夠輕鬆地將業務邏輯佈署為微服務。透過 Ray Serve，開發者可以方便地實作流式處理應用。

Key-Independent Approach

在 Key-Independent Approach 中，溫度控制器和溫度控制器管理器這兩個 Python 物件被轉換為 Ray Actors。這樣做的好處是使這兩個元件能夠獨立地被識別和定位，進而提升了系統的可擴充套件性。

溫度控制器範例

以下是一個簡單的溫度控制器範例：

import ray
from ray import serve

@serve.deployment
class TemperatureController:
    def __call__(self, request):
        temp = request.query_params["temp"]
        conversion_type = request.query_params["type"]
        if conversion_type == "CF":
            return {"Fahrenheit temperature": (9.0 / 5.0) * float(temp) + 32.0}
        elif conversion_type == "FC":
            return {"Celsius temperature": (float(temp) - 32.0) * 5.0 / 9.0}
        else:
            return {"Unknown conversion code": conversion_type}

TemperatureController.deploy()

溫度控制器管理器範例

@serve.deployment
class TemperatureControllerManager:
    def __call__(self, request):
        # 管理多個溫度控制器
        pass

TemperatureControllerManager.deploy()

溫度控制器 Manager 的 HTTP 介面

import requests

print(requests.get("http://127.0.0.1:8000/TemperatureController?temp=100.0&type=CF").text)
print(requests.get("http://127.0.0.1:8000/TemperatureController?temp=100.0&type=FC").text)
print(requests.get("http://127.0.0.1:8000/TemperatureController?temp=100.0&type=CC").text)

使用 Kafka 與 Ray 整合

Kafka 是一個廣泛使用的流式處理基礎設施，它能夠高效地處理大量即時資料。Ray 提供了原生的 Kafka 整合能力，使得開發者可以方便地將 Kafka 與 Ray 整合在一起。

Kafka 與 Ray 的整合步驟

安裝必要的 Python 函式庫：

pip install ray kafka-python

定義 Kafka 消費者：

from kafka import KafkaConsumer

consumer = KafkaConsumer('topic_name', bootstrap_servers=['localhost:9092'])

將 Kafka 訊息轉發到 Ray Actors：

import ray

@ray.remote
class KafkaProcessor:
    def process(self, message):
        # 處理 Kafka 訊息
        pass

processor = KafkaProcessor.remote()

for message in consumer:
    ray.get(processor.process.remote(message.value))

使用 Rayvens 拓展流式處理能力

除了直接使用 Kafka，開發者還可以利用外部函式庫來拓展 Ray 的流式處理能力。Rayvens 是一個根據 Apache Camel 的通用整合框架，支援多種訊息基礎設施。

Rayvens 的基本概念

Rayvens 根據 Apache Camel，提供了豐富的整合選項。它支援兩種主要模式：

本地模式：Camel 源或接收器與 Stream Actor 在同一執行環境中執行。
Operator 模式：Camel 源或接收器在 Kubernetes 叢集中執行，依賴 Camel Operator 進行管理。

Conclusion

透過本文，我們探討瞭如何使用 Ray 來實作流式處理。我們介紹了 Key-Independent Approach 的概念、如何與 Kafka 整合以及如何利用 Rayvens 拓展流式處理能力。這些技術和工具能夠幫助開發者構建高效且可擴充套件的流式處理應用。

在未來，Ray 將繼續發展和最佳化其流式處理能力，提供更多靈活且高效的解決方案。開發者可以根據具體需求選擇合適的技術和工具，構建出符合需求的流式處理應用。

次章預告：Ray 的微服務架構

在下一章中，我們將介紹 Ray 的微服務架構及其在模型服務中的應用。讀者將學習如何利用 Ray Serve 構建通用微服務架構並將其應用於機器學習模型的佈署和管理。

此圖示展示了 Ray 名稱空間（Namespace）與 actors 的關係：

  graph LR;
    A[Namespace] --> B[Actors];
    B --> C[Stateful];
    B --> D[Stateless];
    C --> E[Controller];
    C --> F[Router];
    D --> G[Worker Replica];

內容解密：

Namespace：名稱空間是一種隔離機制，允許不同應用程式在同一叢集中執行而不會互相干擾。
Actors：Actors 是 Ray 中的一種計算單元，它們可以執行程式碼並儲存狀態。
Stateful：有狀態的 Actor 能夠儲存狀態資訊並在多次呼叫之間保持狀態。
Stateless：無狀態的 Actor 不會儲存狀態資訊，每次呼叫都是獨立的。
Controller：控制器負責管理整個微服務架構中的資源分配和排程。
Router：路由器負責接收來自外部請求並將其轉發給適當的工作副本。
Worker Replica：工作副本負責執行實際的業務邏輯並回應請求。

以上內容完整呈現瞭如何利用 Ray 進行流式處理及其擴充套件能力。希望對讀者有所幫助！

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。