【知其然，更知其所以然】Day 6：批量寫入的威力 - 讓 Kafka Consumer 暢行無阻

17th鐵人賽

wudihero2

2025-08-26 20:47:03

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在資料流處理的世界裡，很多人覺得「即時」等於「一條一條馬上寫入 DB」。但這就好比外送員每接到一單，就立刻停下手上的工作、騎車送到客人家 - 送得慢、油耗高，還容易堵在半路。

我們在 Day 5 說過，一個更聰明的做法，是先過濾、後入庫，再批量寫入 DB。今天，我們就來聊聊批量寫入最佳實踐。

打造支援 Batch 的 PostgreSQL Sink

重要提醒
本文所有程式碼皆為教學與概念演示用的 Pseudo Code，可以幫助你理解並解決實際場景的問題，但這裡的程式碼不能直接使用，主要目的是用來講解 Stream Processing 的設計思路與核心概念。閱讀時建議把重點放在理解整體架構和設計邏輯上，程式碼細節部分可以輕鬆看過就好。

我們在前面提到，批量寫入（batch insert）能大幅提升吞吐與效能。下面這段程式碼是一個 SimplePostgreSQLSink 的實作，它會：

接收從 upstream 傳來的資料（如 Kafka Consumer 處理後）
暫存至 buffer 中
當累積達到設定的 batch_size，就一次性寫入資料庫

初始化與緩衝區設計

在 init 中，我們初始化了用來暫存資料的 _buffer：

class SimplePostgreSQLSink(BaseSink):
    """
    支援 batch 寫入的 PostgreSQL Sink
    """
    def __init__(self, batch_size: int = 100):
        self.batch_size = batch_size
        self.connection = None  # DB 連接
        
        # Batch 相關
        self._buffer: List[Dict[str, Any]] = []

寫入邏輯：write()

這是對外提供的主要入口，每當收到一筆資料時：

加入 buffer
若筆數達 batch_size 就批量寫入

    ┌─────────────────────┐
    │     Buffer          │
    │                     │
    │ [data1, data2, ...] │
    └─────────────────────┘
           │
           ▼
    ┌──────────────────────┐
    │   Count Trigger      │
    │                      │
    │   size ≥ 100?        │
    │   Yes → Flush to DB  │
    └──────────────────────┘

def write(self, message: Dict[str, Any]):
    """
    將 message 加入 buffer，達到 batch_size 時批次寫入
    """
    # 從 message 取得實際資料
    data = message.get('value', {})
    if not data:
        return
    
    # 加入 buffer
    self._buffer.append(data)
    
    # 達到批次大小，批量寫入
    if len(self._buffer) >= self.batch_size:
        # buffer 滿了，批量寫入
        # ... 執行批量插入
        self._buffer.clear()  # 清空 buffer

核心特色：累積到指定筆數後，批量寫入資料庫。

定時器機制：解決「慢滿批次」的問題

如果資料流入速度很慢，buffer 可能很久才滿，這樣就失去了即時性。

解決方案：除了「筆數觸發」，還要加上「時間觸發」。

    ┌─────────────────────┐
    │     Buffer          │
    │                     │
    │ [data1, data2, ...] │
    └─────────────────────┘
           │         │
           │         │
           ▼         ▼
    ┌──────────┐   ┌──────────┐
    │  Count   │   │  Timer   │
    │ Trigger  │   │ Trigger  │
    │          │   │          │
    │size ≥ 100│   │100ms tick│
    └──────────┘   └──────────┘
           │         │
           └─────┬───┘
                 │
                 ▼
    ┌─────────────────────┐
    │    Flush to DB      │
    │                     │
    │ INSERT batch data   │
    │ Clear buffer        │
    └─────────────────────┘

def __init__(self, batch_size: int = 100):
    self.batch_size = batch_size
    self._buffer = []
    self._start_timer()  # 啟動定時器

def write(self, message):
    data = message.get('value', {})
    self._buffer.append(data)
    
    # 筆數觸發：滿了就寫入
    if len(self._buffer) >= self.batch_size:
        self._flush_and_clear()

def _start_timer(self):
    # 每 100ms 檢查一次是否需要 flush
    timer = threading.Timer(0.1, self._timer_flush)
    timer.start()

def _timer_flush(self):
    if self._buffer:  # 有資料就寫入
        self._flush_and_clear()
    self._start_timer()  # 重新啟動計時器

核心概念：雙重觸發機制，確保資料既能批量處理，又不會延遲太久。