Πώς λειτουργεί η διατήρηση δεδομένων και η αποθήκευση στο Kafka;

Question

Accepted Answer

Το Kafka **διατηρεί events** για ένα ρυθμιζόμενο χρονικό διάστημα (ή μέγεθος), κρατώντας τα στα partition logs ακόμα και μετά την κατανάλωση — επιτρέποντας replay και πολλαπλών καταναλωτών. Η κατανόηση της διατήρησης και της διαχείρισης των logs είναι σημαντική για τη χρήση του Kafka και τη διαχείριση του χώρου αποθήκευσης.

## Διατήρηση — τα events διατηρούνται

```text
Unlike traditional queues, Kafka RETAINS events (doesn't delete on consumption):
  → events stay in the partition log for a configured RETENTION period (e.g. 7 days) or
    SIZE limit
  → enables: REPLAY (re-read history), multiple consumers reading independently, late
    consumers catching up
  → after retention expires → old segments are deleted (or compacted)
→ Kafka is a durable LOG, not just a transient queue
```

## Ρύθμιση διατήρησης

```text
→ TIME-based → retention.ms (keep events for N time, e.g. 7 days)
→ SIZE-based → retention.bytes (keep up to N bytes per partition)
→ configured per topic; events past the limit are removed (oldest first)
→ choose based on replay needs, consumer lag tolerance, and storage capacity
```

## Log compaction

```text
LOG COMPACTION → an alternative retention mode: keep the LATEST value per KEY (not all events):
  → retains the most recent record for each key, removing older ones for that key
  → useful for: changelog/state topics (the current state per key matters, not full history)
  → e.g. a topic of "user → latest profile" → keep the latest per user
→ vs time/size retention (keep recent history) — compaction keeps latest-per-key forever
```

## Γιατί έχει σημασία

Η κατανόηση της διατήρησης και αποθήκευσης δεδομένων στο Kafka είναι πολύτιμη επειδή **η διατήρηση είναι ένα διακριτικό, σημαντικό χαρακτηριστικό του Kafka** που επηρεάζει τις δυνατότητες και την αποθήκευση, οπότε είναι σχετική γνώση για τη χρήση και λειτουργία του Kafka.

Η διατήρηση events από το Kafka (κράτηση τους στα partition logs ακόμα και μετά την κατανάλωση) είναι μια βασική διαφορά από τις παραδοσιακές ουρές και επιτρέπει τις διακριτικές δυνατότητες του Kafka.

Η κατανόηση της **διατήρησης** — ότι το Kafka κρατά events για ένα ρυθμιζόμενο χρονικό διάστημα ή μέγεθος (χωρίς διαγραφή κατά την κατανάλωση), επιτρέποντας **replay** (ανάγνωση ιστορίας), πολλαπλούς καταναλωτές να διαβάζουν ανεξάρτητα, και καθυστερημένους καταναλωτές να ακολουθούν — διευκρινίζει γιατί το Kafka είναι ένα ανθεκτικό log και όχι μια παροδική ουρά, και πώς λειτουργούν οι δυνατότητες replay και πολλαπλών καταναλωτών.

Η κατανόηση της **ρύθμισης διατήρησης** — διατήρηση που βασίζεται στο χρόνο (retention.ms, π.χ. 7 ημέρες) και στο μέγεθος (retention.bytes), που ρυθμίζεται ανά topic, επιλογή βάσει αναγκών replay, ανοχής καθυστέρησης καταναλωτή, και χωρητικότητας αποθήκευσης — είναι σημαντική πρακτική γνώση για τη διαχείριση του χρόνου διατήρησης δεδομένων και της σχετικής αποθήκευσης.

Η κατανόηση του **log compaction** — ένας εναλλακτικός τρόπος διατήρησης που κρατά την **τελευταία τιμή ανά κλειδί** (αντί για όλα τα events), χρήσιμος για changelog/state topics όπου η τρέχουσα κατάσταση ανά κλειδί έχει σημασία (όπως "χρήστης → τελευταίο προφίλ," κρατώντας το τελευταίο ανά χρήστη) — είναι ένα διακριτικό, πολύτιμο χαρακτηριστικό του Kafka για state-oriented topics, σε αντίθεση με τη διατήρηση χρόνου/μεγέθους.

Η κατανόηση της διατήρησης και του compaction είναι σημαντική για τη χρήση των δυνατοτήτων του Kafka (replay, state topics) και τη διαχείριση του χώρου αποθήκευσης (η διατήρηση επηρεάζει πόσα δεδομένα αποθηκεύονται).

Αυτές οι έννοιες επηρεάζουν τόσο τη λειτουργικότητα (τι μπορούν να διαβάσουν και να αναπαράγουν οι καταναλωτές) όσο και τις λειτουργίες (διαχείριση χώρου αποθήκευσης).

Επειδή η διατήρηση είναι ένα διακριτικό, σημαντικό χαρακτηριστικό του Kafka (που επιτρέπει replay και πολλαπλούς καταναλωτές, διακρίνοντας το Kafka από ουρές) που επηρεάζει τις δυνατότητες και την αποθήκευση, και επειδή η κατανόηση της ρύθμισης διατήρησης και του log compaction είναι σχετική για τη χρήση των δυνατοτήτων του Kafka και τη διαχείριση του χώρου αποθήκευσης, η κατανόηση της διατήρησης και αποθήκευσης δεδομένων στο Kafka είναι πολύτιμη, πρακτικά σχετική γνώση — κεντρική για τις διακριτικές δυνατότητες του Kafka (replay, πολλαπλοί καταναλωτές) και για τη διαχείριση χώρου αποθήκευσης, με το log compaction να είναι ένα πολύτιμο χαρακτηριστικό για state topics, σημαντικό για την αποτελεσματική χρήση και λειτουργία του Kafka.