作者丨Andrew Mills
编译丨诺亚
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
关于Kafka到底能否被认为是数据库的讨论由来已久。支持方认为，Kafka不应该仅仅是一个消息队列，其工作机制涉及到海量数据的存储与处理，根据需求Kafka 是可以作为数据库来使用的。而反对方则表示，Kafka 没有传统数据库的数据模型，也不能很好地支持查询优化，而且Kafka没有严格的隔离机制，也就无从保证在并发读写情况下的数据准确。
本文作者Andrew Mills是开源数据库公司Instaclustr的高级解决方案架构师，在他看来，将Kafka作为一个数据库来使用并不能解决问题。2016年，Andrew开始了他的数据流之旅，此后他设计和实现了几个以Kafka为核心的大数据管道，对Apache Kafka及其生态系统有了深厚的沉淀。
企业总是在与其现有的关系数据库的性能和可伸缩性限制作斗争。负责寻找新解决方案的团队，着眼于事件驱动架构，发现了Apache Kafka，惊叹：“这就是我们需要的数据库解决方案！”它速度快、可扩展、高可用，正是他们期待的完美新解法。
这些团队将Kafka设置为他们的数据库，并期望它作为他们的可信单一数据源（SSOT），存取他们可能需要的所有数据。但是，这就是问题开始的时候。核心问题是Kafka实际上并不是一个数据库，使用它作为数据库并不能解决他们所遇到的可扩展性和性能问题。
1、“什么是数据库”正在被挑战
当开发人员来定义一个数据库时，他们通常会想到具有二级索引和表的数据存储，就像大多数SQL和NoSQL解决方案一样。另一个传统需求是遵循ACID原则：即原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）和持久性（Durability）。
然而，关于数据库定义的传统思维正在不断受到挑战。例如，Redis没有表，RocksDB没有二级索引。两者都不遵循ACID。但是，两者通常都被称为数据库。还有，比如Apache Cassandra被称为NoSQL数据库，但它同样不遵循ACID。
我在Kafka上划清了界限，我认为它不是数据库，而且在很大程度上不应该被用作数据库。冒昧地说，我觉得Kafka社区大部分人在很大程度上都持有相似的观点。
Kafka没有查询语言。你可以访问特定时间段的特定记录，但是你访问的是预写日志。Kafka确实有偏移量和主题，但它们不能替代索引和表。而且，Kafka不符合ACID原则。虽然可以使用Kafka作为数据存储或创建自己版本的数据库，但Kafka本身并不是数据库。
这就引出了一系列问题：千方百计地使用Kafka作为数据库是否有意义？你的用例真的需要它吗？从长远来看，迫使Kafka像数据库一样运行，你又是否有足够的专业知识来承担随之而来的技术债务?对于大多数用户和用例，我的答案是坚决的否定。
2、Kafka取代不了关系数据库
为用例选择正确的技术，关键都在于，让解决方案与你试图解决的问题相匹配。Kafka旨在作为一个分布式事件流平台，仅此而已。虽然它可以用作长期数据存储(技术上)，但这样做意味着在访问这些数据时需要进行重大权衡。
Kafka生态系统中的工具，比如ksqlDB，可以让Kafka感觉更像一个数据库，但这种方法只适用于中等规模的用例。大多数选择实现Apache Kafka的企业都有高速数据，而ksqlDB无法满足他们的需求。
正确的策略是让Kafka做它最擅长的事情，即以快速可靠的方式接收和分发事件。例如，考虑一个带有API的电子商务网站，该API通常会将所有数据直接保存到具有大量表的关系数据库中，因此性能、可扩展性和可用性都很差。引入Kafka，我们可以设计一个高级的事件驱动生态系统，将API中的数据作为事件推送到Kafka。
这种事件驱动的方法将处理分离为单独的组件。一个事件可能包含客户数据，另一个事件可能包含订单数据，等等——支持多个作业同时独立地处理事件。这种方法是企业架构的下一个发展方向。我们已经从单体到微服务，现在又发展到事件驱动架构，它拥有与微服务相同的诸多优点，比如，具有更高的可用性和更快的速度。
一旦事件被保存在Kafka中，你就可以非常灵活地处理它们。如果有需要将原始事件存储在关系数据库中，那么可以使用Kafka Connect这样的生态系统工具来简化这一过程。
关系数据库仍然是现代企业架构中的一个关键工具，特别是当你考虑到，使用熟悉的工具和成熟的生态系统的优势是有优势的。Kafka并不是我们所熟悉的这些工具的替代品。它只是使我们能够处理我们所看到的大量涌入的数据。
3、可插拔且多功能，但不是一个数据库
Kafka在支持数据聚合和实时指标等用例方面提供了最大的价值。使用Kafka和Apache生态系统工具(如Spark、Flink或KStreams)，开发人员可以对流数据进行聚合和转换，然后将这些数据推送到所需的数据库。其中一些工具还可以以时间序列或窗口方式聚合数据，并将其推送到报告引擎以获得实时指标。
如果开发人员希望将某些数据保存到缓存中——可能是为了支持网站或CRM系统——很简单，可以利用Kafka数据流并将数据推送到Redis或一个压缩的Kafka主题。来自Kafka的数据流允许团队添加他们认为合适的各种组件，而不用担心服务的降级，因为Kafka具有非常好的可扩展性、可靠性和可用性。这包括将数据输入任何数据存储，无论是Apache Cassandra、大数据平台、数据湖，还是几乎任何其他选择。
如果数据是现代企业的命脉，那么Kafka应该是数据生态系统的核心。使用Kafka，用户可以将数据传输到任何需要的地方。通过这种方式，Kafka是你的数据库的补充，但不应该是你的数据库。正确利用Kafka的方式应该包括“按其预期使用”的方向作为，这意味着将它视为一个强大的消息代理，事件流的处理中心、组织的核心数据管道。
参考链接：https://www.infoworld.com/article/3711181/dont-make-apache-kafka-your-database.html
