Apache Kafka完全ガイド｜分散ストリーミングプラットフォームの仕組みを徹底解説

Apache Kafkaって何？大量データを処理する仕組み

最近のWebサービスやアプリケーションでは、膨大な量のデータがリアルタイムで発生しますよね。

Apache Kafka（アパッチ カフカ）は、大量のデータをリアルタイムで処理・配信するための分散ストリーミングプラットフォームです。

身近な例で理解しよう

Kafkaを理解するために、まずは郵便配達に例えてみましょう。

従来の方法（直接配達）：

送信者A → 受信者X
送信者B → 受信者Y
送信者C → 受信者Z

それぞれが直接やり取りするため、送信者が多いと管理が複雑になります。

Kafkaの方法（郵便局を経由）：

送信者A ┐
送信者B ├→ Kafka（郵便局）→ 受信者X
送信者C ┘                  └→ 受信者Y
                           └→ 受信者Z

Kafkaが中継地点となり、データを一時的に保管して配送します。
これにより、送信者と受信者を分離でき、システムが柔軟になるんです。

Kafkaが解決する課題

問題1：大量のデータをどう処理する？

例えば、1秒間に10万件のアクセスログが発生するWebサイトがあったとします。
すべてのログをリアルタイムで処理するのは大変ですよね。

Kafkaの解決策：

• データを高速に受け取って一時保管
• 処理側は自分のペースで取り出せる
• スケールアウトで処理能力を増やせる

問題2：システム間の依存関係が複雑

複数のシステムが互いにデータをやり取りすると、依存関係が複雑になります。

Kafkaの解決策：

• データの送信側と受信側を分離
• 新しいシステムを簡単に追加できる
• 1つのシステムが停止しても他に影響しない

問題3：データの欠損を防ぎたい

一時的にシステムがダウンした時、データが消えてしまうと困ります。

Kafkaの解決策：

• データをディスクに永続化
• 複数のサーバーに複製して保管
• 後から過去のデータを再処理できる

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Kafkaが生まれた背景と歴史

Kafkaがなぜ作られたのか、その背景を知ると理解が深まります。

LinkedInでの誕生

2011年：

• LinkedInの社内プロジェクトとして開発
• ユーザーの行動データをリアルタイムで処理する必要があった
• 既存のメッセージングシステムでは性能が不足

開発の目的：

• 毎秒数百万のイベントを処理
• 低遅延（数ミリ秒）での配信
• 高い信頼性とスケーラビリティ

2011年：Apache Softwareプロジェクトとしてオープンソース化

現在の活用状況

利用している主な企業：

• LinkedIn（発祥の地）
• Netflix（視聴データの処理）
• Uber（位置情報の処理）
• Twitter（ツイートストリームの処理）
• Spotify（ユーザー行動の分析）

世界中の大規模Webサービスで採用されています。

名前の由来

「Kafka」という名前は、チェコの作家フランツ・カフカから取られています。
特に深い意味はなく、開発者が好きな作家の名前を付けたそうです。

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Kafkaの基本的な構成要素

Kafkaを理解するために、重要な構成要素を見ていきましょう。

Producer（プロデューサー）

役割：データを送信する側

• アプリケーションからKafkaにデータを送る
• データの生産者

具体例：

• Webサーバーがアクセスログを送信
• IoTセンサーが測定データを送信
• ユーザーのクリック情報を送信

イメージ：

Webアプリ（Producer） → データ送信 → Kafka

Consumer（コンシューマー）

役割：データを受信する側

• Kafkaからデータを取得して処理
• データの消費者

具体例：

• ログ分析システムがデータを取得
• データベースに保存するプログラム
• リアルタイムダッシュボードへの配信

イメージ：

Kafka → データ取得 → 分析システム（Consumer）

Topic（トピック）

役割：データのカテゴリ分け

• データを種類ごとに分類する単位
• 「チャンネル」や「郵便受け」のようなもの

具体例：

• access-logs：アクセスログ用のトピック
• user-clicks：クリック情報用のトピック
• orders：注文データ用のトピック

イメージ：

Producer → Topic「access-logs」 → Consumer（ログ分析）
Producer → Topic「user-clicks」 → Consumer（行動分析）
Producer → Topic「orders」     → Consumer（注文処理）

それぞれのトピックに関心のあるConsumerだけがデータを取得します。

Partition（パーティション）

役割：トピックをさらに分割

• 1つのトピックを複数のパーティションに分割
• 並列処理でスループットを向上

なぜ分割するのか：

1つのトピックに大量のデータが流れる場合、1台のサーバーでは処理しきれません。
パーティションに分割することで、複数のサーバーで分散処理できます。

イメージ：

Topic「access-logs」
├─ Partition 0（サーバーA）
├─ Partition 1（サーバーB）
└─ Partition 2（サーバーC）

データの分配方法：

• キー指定：同じキーのデータは同じパーティションへ
• ラウンドロビン：順番に振り分け

Broker（ブローカー）

役割：Kafkaサーバー本体

• データを受け取って保管するサーバー
• パーティションを管理
• 複数のブローカーでKafkaクラスターを構成

クラスター構成の利点：

• 高可用性：1台が故障しても継続稼働
• スケーラビリティ：サーバーを追加して性能向上
• 負荷分散：複数サーバーで処理を分散

イメージ：

Kafkaクラスター
├─ Broker 1（リーダー）
├─ Broker 2（レプリカ）
└─ Broker 3（レプリカ）

ZooKeeper（ズーキーパー）

役割：Kafkaクラスターの管理

• ブローカーの状態を監視
• リーダー選出を管理
• メタデータの保管

注意：
最新版のKafka（2.8以降）では、ZooKeeperなしでも動作するようになりました。
これを「KRaft（Kafka Raft）モード」と呼びます。

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Kafkaの動作原理を詳しく解説

実際にデータがどう流れるか、ステップバイステップで見ていきましょう。

データの送信フロー

ステップ1：Producerがメッセージを送信

Producer → メッセージ作成
  ├─ トピック：access-logs
  ├─ キー：user-123
  └─ 値：{"url": "/home", "time": "10:30:00"}

ステップ2：パーティションの決定

Kafkaは、キーのハッシュ値を使ってパーティションを決定します。

キー「user-123」のハッシュ値 % パーティション数 = Partition 1

同じキーのメッセージは、常に同じパーティションに送られます。

ステップ3：ブローカーがメッセージを保存

Broker 1（Partition 1のリーダー）
  └─ ディスクに書き込み
  └─ レプリカにも複製

ステップ4：Producerに確認応答

Broker → Producer：「メッセージを受信しました」

データの受信フロー

ステップ1：Consumerがトピックを購読

Consumer → Kafka：「access-logsトピックのデータをください」

ステップ2：Consumerグループの管理

複数のConsumerをConsumer Groupにまとめることで、並列処理ができます。

Consumer Group「log-processors」
├─ Consumer 1 → Partition 0を担当
├─ Consumer 2 → Partition 1を担当
└─ Consumer 3 → Partition 2を担当

各Consumerが異なるパーティションを担当するため、効率的に処理できます。

ステップ3：メッセージの取得

Consumer → Broker：「オフセット100から読み取り開始」
Broker → Consumer：メッセージを配信

オフセット（Offset）は、パーティション内のメッセージの位置を示す番号です。

ステップ4：オフセットの保存

Consumer → Kafka：「オフセット150まで処理完了」

Consumerが処理の進捗を記録することで、障害時に途中から再開できます。

レプリケーション（複製）の仕組み

データの信頼性を高めるため、Kafkaは複数のブローカーにデータを複製します。

レプリケーション構成：

Partition 0
├─ リーダー（Broker 1）   ← 読み書きを担当
├─ フォロワー（Broker 2）  ← コピーを保持
└─ フォロワー（Broker 3）  ← コピーを保持

リーダーの役割：

• すべての読み書きリクエストを処理
• フォロワーにデータを複製

フォロワーの役割：

• リーダーからデータをコピー
• リーダーが故障したら、代わりにリーダーになる

障害時の動作：

Broker 1（リーダー）が故障
　↓
ZooKeeperが検出
　↓
Broker 2がリーダーに昇格
　↓
サービス継続

これにより、高可用性が実現されます。

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Kafkaの主な使い道と実例

Kafkaは、様々な場面で活用されています。

ログ収集と分析

シナリオ：Webサービスのアクセスログ収集

複数のWebサーバー
├─ サーバー1 → Kafka（Topic: access-logs）
├─ サーバー2 → Kafka（Topic: access-logs）
└─ サーバー3 → Kafka（Topic: access-logs）
                      ↓
              ┌───────┴────────┐
              ↓                ↓
        リアルタイム分析    長期保存
        （Elasticsearch）  （Hadoop）

メリット：

• すべてのログを1箇所に集約
• リアルタイムで異常を検知
• 過去のログも保管して後から分析

ストリーム処理

シナリオ：Twitterのトレンド分析

ツイートデータ → Kafka → ストリーム処理
                          ├─ キーワード集計
                          ├─ 感情分析
                          └─ トレンド検出
                                ↓
                          ダッシュボード表示

リアルタイムで処理できること：

• 急上昇中のキーワード検出
• ユーザーの感情傾向分析
• バズっているトピックの特定

イベントソーシング

シナリオ：ECサイトの注文処理

注文イベント → Kafka（Topic: orders）
                  ├→ 在庫システム（在庫を減らす）
                  ├→ 決済システム（請求処理）
                  ├→ 配送システム（配送手配）
                  └→ データ分析（売上集計）

メリット：

• すべてのイベントを記録
• 後から過去のイベントを再生可能
• システム間の結合度が低い

メトリクス収集

シナリオ：システム監視

各サーバーのメトリクス
├─ CPU使用率
├─ メモリ使用率
└─ ディスクI/O
      ↓
   Kafka（Topic: metrics）
      ↓
監視システム（Grafana、Prometheus）

リアルタイムで監視：

• サーバーの負荷状況
• 異常値の検出
• アラート通知

データパイプライン

シナリオ：データウェアハウスへの投入

各種データソース
├─ 営業データ（Salesforce）
├─ ユーザーデータ（MySQL）
└─ ログデータ（ファイル）
      ↓
   Kafka（データハブ）
      ↓
変換処理（Kafka Streams）
      ↓
データウェアハウス（BigQuery、Redshift）

メリット：

• 複数のデータソースを統合
• データの変換・加工が容易
• リアルタイムでデータ投入

IoTデータ処理

シナリオ：スマートシティのセンサーデータ

数千台のセンサー
├─ 温度センサー
├─ 湿度センサー
└─ 人流センサー
      ↓
   Kafka（高速処理）
      ↓
リアルタイム分析
├─ 異常検知
├─ 予測モデル
└─ ダッシュボード

処理できる規模：

• 毎秒数百万件のイベント
• 低遅延（数ミリ秒）
• 高い信頼性

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Kafkaと他のメッセージングシステムとの違い

Kafkaは独自の特徴を持っています。他のシステムと比較してみましょう。

RabbitMQとの比較

RabbitMQ：

• 伝統的なメッセージキュー
• メッセージを配信したら削除
• 複雑なルーティングが得意

Kafka：

• ログベースのストレージ
• メッセージを一定期間保持
• 高スループットが得意

使い分け：

• RabbitMQ：少量のメッセージを確実に配信したい
• Kafka：大量のデータをリアルタイムで処理したい

Amazon Kinesis（AWS）との比較

共通点：

• どちらもストリーミングデータ処理
• リアルタイム分析が可能

違い：

項目	Kafka	Kinesis
運用	自分で管理	AWSが管理
カスタマイズ	高い	限定的
コスト	固定（サーバー代）	従量課金
ベンダーロックイン	なし	AWS依存

使い分け：

• Kafka：オンプレミスや自由度が必要な場合
• Kinesis：AWSで手軽に始めたい場合

Apache Pulsarとの比較

Apache Pulsar：

• Kafkaの次世代を目指すプロジェクト
• ストレージとコンピューティングの分離
• より柔軟なアーキテクチャ

Kafka：

• 成熟したエコシステム
• 豊富な実績と情報
• 安定性が高い

使い分け：

• Kafka：実績を重視、安定性優先
• Pulsar：最新技術を試したい、特定の機能が必要

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Kafkaの基本的なセットアップ

実際にKafkaを動かしてみましょう。

必要な環境

システム要件：

• Java 8以上（Java 11推奨）
• メモリ：最低4GB（本番は16GB以上推奨）
• ディスク：SSD推奨
• OS：Linux、macOS、Windows

Kafkaのインストール（Linux）

ステップ1：Javaのインストール

# Ubuntu/Debian
sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk

# CentOS/RHEL
sudo yum install java-11-openjdk

# バージョン確認
java -version

ステップ2：Kafkaのダウンロード

# Kafkaの最新版をダウンロード
cd /opt
sudo wget https://downloads.apache.org/kafka/3.6.0/kafka_2.13-3.6.0.tgz

# 解凍
sudo tar -xzf kafka_2.13-3.6.0.tgz
sudo mv kafka_2.13-3.6.0 kafka

# ディレクトリ移動
cd kafka

ステップ3：KRaftモードでの起動（ZooKeeper不要）

# ユニークなクラスターIDを生成
KAFKA_CLUSTER_ID="$(bin/kafka-storage.sh random-uuid)"

# ログディレクトリをフォーマット
bin/kafka-storage.sh format -t $KAFKA_CLUSTER_ID -c config/kraft/server.properties

# Kafkaサーバーの起動
bin/kafka-server-start.sh config/kraft/server.properties

Kafkaが起動すると、ポート9092でリスニングします。

トピックの作成

# トピックの作成
bin/kafka-topics.sh --create \
  --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092 \
  --partitions 3 \
  --replication-factor 1

# トピックの一覧表示
bin/kafka-topics.sh --list \
  --bootstrap-server localhost:9092

# トピックの詳細表示
bin/kafka-topics.sh --describe \
  --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092

パラメータの説明：

• --partitions 3：パーティション数を3に設定
• --replication-factor 1：レプリカを1つ作成（単一サーバーの場合）

メッセージの送受信テスト

メッセージの送信（Producer）：

# コンソールプロデューサーの起動
bin/kafka-console-producer.sh \
  --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092

# プロンプトが表示されたら、メッセージを入力
> Hello Kafka
> This is a test message
> Press Ctrl+C to exit

メッセージの受信（Consumer）：

別のターミナルを開いて：

# コンソールコンシューマーの起動
bin/kafka-console-consumer.sh \
  --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092 \
  --from-beginning

# Producerで送信したメッセージが表示される
Hello Kafka
This is a test message

--from-beginningを付けると、トピックの最初からすべてのメッセージを読み取ります。

---

プログラムからKafkaを使う

実際のアプリケーションでKafkaを使う方法を見ていきましょう。

Javaでの実装

Producer（送信側）：

import org.apache.kafka.clients.producer.*;
import java.util.Properties;

public class SimpleProducer {
    public static void main(String[] args) {
        // 設定
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
        props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

        // Producerの作成
        Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);

        // メッセージの送信
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            ProducerRecord<String, String> record = 
                new ProducerRecord<>("test-topic", "key-" + i, "value-" + i);

            producer.send(record, (metadata, exception) -> {
                if (exception == null) {
                    System.out.println("送信成功: " + metadata.offset());
                } else {
                    exception.printStackTrace();
                }
            });
        }

        producer.close();
    }
}

Consumer（受信側）：

import org.apache.kafka.clients.consumer.*;
import java.time.Duration;
import java.util.*;

public class SimpleConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        // 設定
        Properties props = new Properties();
        props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
        props.put("group.id", "test-group");
        props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
        props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

        // Consumerの作成
        Consumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
        consumer.subscribe(Arrays.asList("test-topic"));

        // メッセージの受信
        while (true) {
            ConsumerRecords<String, String> records = 
                consumer.poll(Duration.ofMillis(100));

            for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
                System.out.printf("受信: key=%s, value=%s, offset=%d%n",
                    record.key(), record.value(), record.offset());
            }
        }
    }
}

Pythonでの実装

インストール：

pip install kafka-python

Producer（送信側）：

from kafka import KafkaProducer
import json

# Producerの作成
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=lambda v: json.dumps(v).encode('utf-8')
)

# メッセージの送信
for i in range(10):
    data = {'number': i, 'message': f'Hello {i}'}
    producer.send('test-topic', value=data)
    print(f'送信: {data}')

producer.flush()
producer.close()

Consumer（受信側）：

from kafka import KafkaConsumer
import json

# Consumerの作成
consumer = KafkaConsumer(
    'test-topic',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    auto_offset_reset='earliest',
    group_id='python-group',
    value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8'))
)

# メッセージの受信
for message in consumer:
    print(f'受信: {message.value}')

Node.js (JavaScript)での実装

インストール：

npm install kafkajs

Producer（送信側）：

const { Kafka } = require('kafkajs');

const kafka = new Kafka({
  clientId: 'my-app',
  brokers: ['localhost:9092']
});

const producer = kafka.producer();

async function sendMessages() {
  await producer.connect();

  for (let i = 0; i < 10; i++) {
    await producer.send({
      topic: 'test-topic',
      messages: [
        { key: `key-${i}`, value: `value-${i}` }
      ]
    });
    console.log(`送信: ${i}`);
  }

  await producer.disconnect();
}

sendMessages();

Consumer（受信側）：

const { Kafka } = require('kafkajs');

const kafka = new Kafka({
  clientId: 'my-app',
  brokers: ['localhost:9092']
});

const consumer = kafka.consumer({ groupId: 'node-group' });

async function receiveMessages() {
  await consumer.connect();
  await consumer.subscribe({ topic: 'test-topic', fromBeginning: true });

  await consumer.run({
    eachMessage: async ({ topic, partition, message }) => {
      console.log({
        受信: message.value.toString(),
        key: message.key.toString(),
        offset: message.offset
      });
    }
  });
}

receiveMessages();

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Kafka Streamsでストリーム処理

Kafka Streamsを使うと、データを加工しながらリアルタイム処理できます。

Kafka Streamsとは

特徴：

• Kafkaに特化したストリーム処理ライブラリ
• 軽量で使いやすい
• 別のクラスターが不要（Kafkaだけで完結）

簡単なストリーム処理の例

シナリオ：文字列を大文字に変換

import org.apache.kafka.streams.*;
import org.apache.kafka.streams.kstream.*;

public class StreamExample {
    public static void main(String[] args) {
        Properties props = new Properties();
        props.put(StreamsConfig.APPLICATION_ID_CONFIG, "stream-app");
        props.put(StreamsConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, "localhost:9092");

        StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

        // 入力トピックからデータを読み取り
        KStream<String, String> source = builder.stream("input-topic");

        // 大文字に変換
        KStream<String, String> transformed = source.mapValues(value -> value.toUpperCase());

        // 出力トピックに書き込み
        transformed.to("output-topic");

        // ストリームの起動
        KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
        streams.start();

        // シャットダウンフック
        Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(streams::close));
    }
}

集計処理の例

シナリオ：単語の出現回数をカウント

// 文字列を単語に分割してカウント
KStream<String, String> source = builder.stream("text-input");

KTable<String, Long> wordCounts = source
    .flatMapValues(value -> Arrays.asList(value.toLowerCase().split("\\W+")))
    .groupBy((key, word) -> word)
    .count();

// 結果を出力トピックへ
wordCounts.toStream().to("word-count-output");

このコードで、リアルタイムに単語の出現回数を集計できます。

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Kafkaの監視と運用

本番環境では、適切な監視が重要です。

重要な監視メトリクス

ブローカーレベル：

• UnderReplicatedPartitions：レプリケーションが遅れているパーティション数
• ActiveControllerCount：アクティブなコントローラー数（1であるべき）
• OfflinePartitionsCount：オフラインのパーティション数（0であるべき）
• RequestsPerSecond：秒間リクエスト数

トピックレベル：

• MessagesInPerSec：受信メッセージ数/秒
• BytesInPerSec：受信バイト数/秒
• BytesOutPerSec：送信バイト数/秒

Consumer Groupレベル：

• Lag：処理の遅延（未処理メッセージ数）
• Commit Rate：オフセットのコミット頻度

JMXでのメトリクス取得

Kafkaは、JMX（Java Management Extensions）でメトリクスを公開しています。

JMXの有効化：

# 環境変数を設定してKafkaを起動
export JMX_PORT=9999
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

JConsoleで接続：

jconsole localhost:9999

Prometheus + Grafanaでの監視

JMX Exporterの設定：

# JMX Exporterのダウンロード
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.19.0/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar

# Kafka起動時にエージェントを指定
export KAFKA_OPTS="-javaagent:/path/to/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar=7071:/path/to/kafka-broker.yml"

Prometheusの設定（prometheus.yml）：

scrape_configs:
  - job_name: 'kafka'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:7071']

Grafanaダッシュボード：

Grafana公式で、Kafka用のダッシュボードテンプレートが提供されています。
インポートするだけで、すぐに可視化できます。

ログの確認

ブローカーのログ：

# ログファイルの場所
tail -f /opt/kafka/logs/server.log

# エラーの確認
grep ERROR /opt/kafka/logs/server.log

重要なログメッセージ：

• Shutting down：ブローカーのシャットダウン
• UnderReplicated：レプリケーションの遅延
• OfflinePartitions：パーティションのオフライン

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よくあるトラブルと解決方法

Kafkaの運用でよく遭遇する問題と対処法です。

問題1：Consumer Lagが増え続ける

症状：
Consumerの処理が追いつかず、未処理メッセージが溜まっていく

原因：

• Consumerの処理速度が遅い
• Consumerの数が少ない
• Producerの送信量が多すぎる

解決方法：

# Consumer Groupの状態確認
bin/kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
  --describe --group my-group

# 結果の例
TOPIC      PARTITION  CURRENT-OFFSET  LOG-END-OFFSET  LAG
test-topic 0          100             1000            900  ← Lag が大きい

対策：

1. Consumerの数を増やす（パーティション数まで）
2. 処理ロジックを最適化
3. バッチ処理のサイズを調整

// バッチサイズの調整
props.put("max.poll.records", 100);  // 一度に取得する件数を減らす

問題2：ディスク容量不足

症状：
ブローカーがメッセージを受け付けなくなる

原因：
古いログファイルが削除されていない

解決方法：

# server.properties
# ログの保持期間を設定（デフォルトは7日）
log.retention.hours=168

# またはサイズで制限
log.retention.bytes=10737418240  # 10GB

# ログセグメントのサイズ
log.segment.bytes=1073741824  # 1GB

手動でのログ削除：

# 古いログセグメントを確認
ls -lh /opt/kafka/data/kafka-logs/test-topic-0/

# Kafkaを停止してから削除（推奨）
bin/kafka-server-stop.sh
rm -rf /opt/kafka/data/kafka-logs/test-topic-0/*.log
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties

問題3：レプリケーションの同期が遅れる

症状：
UnderReplicatedPartitionsの値が0以外

原因：

• ネットワーク遅延
• ブローカーの負荷が高い
• ディスクI/Oの遅延

解決方法：

# レプリケーション状態の確認
bin/kafka-topics.sh --describe --topic test-topic \
  --bootstrap-server localhost:9092

# パーティションの再割り当て
bin/kafka-reassign-partitions.sh --bootstrap-server localhost:9092 \
  --reassignment-json-file reassignment.json --execute

レプリケーション設定の調整：

# server.properties
# レプリケーションの遅延許容時間
replica.lag.time.max.ms=10000

# フェッチのバッファサイズ
replica.fetch.max.bytes=1048576

問題4：Producerのタイムアウト

症状：
メッセージ送信時にTimeoutExceptionが発生

原因：

• ブローカーの応答が遅い
• ネットワークの問題
• バッファが満杯

解決方法：

// タイムアウト時間を延長
props.put("request.timeout.ms", 30000);  // 30秒
props.put("delivery.timeout.ms", 120000);  // 2分

// バッファサイズを増やす
props.put("buffer.memory", 67108864);  // 64MB

// 再試行回数を設定
props.put("retries", 3);

問題5：Consumer Rebalanceが頻発

症状：
Consumerが頻繁に再割り当てされて、処理が進まない

原因：

• ハートビートのタイムアウト
• 処理時間が長すぎる

解決方法：

// ハートビート間隔の調整
props.put("session.timeout.ms", 30000);  // 30秒
props.put("heartbeat.interval.ms", 10000);  // 10秒

// 最大ポーリング間隔を延長
props.put("max.poll.interval.ms", 600000);  // 10分

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Kafkaのベストプラクティス

効率的で安定したKafka運用のためのヒントです。

パーティション数の決定

考慮すべき要素：

1. スループット要件

• 必要なスループット ÷ 1パーティションの処理能力
• 例：1000MB/s必要、1パーティション100MB/s → 10パーティション以上

1. Consumer数

• Consumerの最大数 = パーティション数
• 並列度を考慮して決定

1. ディスク容量

• パーティション数 × レプリカ数 × 保持期間
• 多すぎるとメタデータの管理負荷が増える

推奨：

• 小規模：3～6パーティション
• 中規模：10～30パーティション
• 大規模：50～100パーティション

後から増やせますが、減らせませんので、最初は控えめに設定しましょう。

レプリケーション係数の設定

推奨値：

レプリケーション係数 = 3

理由：

• 1台故障しても2台で継続稼働
• 2台故障しても1台でデータ保持
• 可用性と性能のバランスが良い

開発環境：

レプリケーション係数 = 1

リソースを節約できますが、本番環境では避けましょう。

Producerの設定最適化

信頼性重視の設定：

props.put("acks", "all");  // すべてのレプリカの確認を待つ
props.put("retries", Integer.MAX_VALUE);  // 無限リトライ
props.put("enable.idempotence", true);  // 冪等性を保証

スループット重視の設定：

props.put("acks", "1");  // リーダーの確認だけ待つ
props.put("linger.ms", 100);  // バッチ送信のための待機時間
props.put("batch.size", 163840);  // バッチサイズを大きく
props.put("compression.type", "snappy");  // 圧縮を有効化

Consumerの設定最適化

確実な処理のための設定：

props.put("enable.auto.commit", false);  // 手動コミット
props.put("isolation.level", "read_committed");  // コミット済みのみ読む

// メッセージ処理後にコミット
consumer.commitSync();

高速処理のための設定：

props.put("enable.auto.commit", true);  // 自動コミット
props.put("fetch.min.bytes", 1048576);  // 最小フェッチサイズ（1MB）
props.put("max.poll.records", 500);  // 一度に多く取得

トピックの命名規則

推奨：

<環境>.<システム名>.<データ種別>.<詳細>

例：
prod.order-system.orders.created
prod.order-system.orders.updated
dev.user-system.events.login

メリット：

• 一目で用途が分かる
• 検索しやすい
• 環境ごとに分離できる

セキュリティの設定

SSL/TLS暗号化：

# server.properties
listeners=SSL://0.0.0.0:9093
ssl.keystore.location=/path/to/keystore.jks
ssl.keystore.password=password
ssl.key.password=password

SASL認証：

# server.properties
listeners=SASL_SSL://0.0.0.0:9093
sasl.enabled.mechanisms=PLAIN
sasl.mechanism.inter.broker.protocol=PLAIN

本番環境では、必ず暗号化と認証を設定しましょう。

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まとめ：Kafkaで大規模データ処理を実現しよう

この記事では、Apache Kafkaについて詳しく解説してきました。

重要なポイントのおさらい：

• Kafkaは大量データをリアルタイムで処理する分散ストリーミングプラットフォーム
• Producer、Consumer、Broker、Topic、Partitionが主要な構成要素
• データを永続化し、高可用性を実現
• ログ収集、ストリーム処理、イベントソーシングなど幅広い用途
• パーティション分割で並列処理とスケーラビリティを実現
• レプリケーションで障害に強いシステムを構築
• Java、Python、Node.jsなど多くの言語からライブラリ利用可能
• 適切な監視と運用が本番環境では重要

Kafkaが特に向いている場面：

• 毎秒数千～数百万件のイベント処理
• リアルタイムデータ分析
• マイクロサービス間のデータ連携
• ログ集約と監視
• IoTデータの収集

まずは小さく始めよう：

1. 単一ブローカーでローカル環境にセットアップ
2. コンソールツールでProducer/Consumerを試す
3. 簡単なプログラムでメッセージ送受信
4. Kafka Streamsでストリーム処理に挑戦
5. 本番環境への展開を計画

Kafkaは最初は複雑に感じるかもしれませんが、基本を押さえれば非常に強力なツールです。
大量のデータをリアルタイムで処理したい時は、ぜひKafkaを検討してみてください！