本文主要讨论这几个问题：
- 基本架构
- 适用场景
- 搭建步骤
- 小结
基本架构
本文将描述如何利用Apache Kafka(消息中间件)，Apache Nifi(数据流转服务)两个组件，通过Nifi的可视化界面配置，快速构建异步持久化MongoDB架构。
Kafka和Nifi都是Apache组织下的顶级开源项目。其中Kafka来自LinkedIn，是一个高性能的分布式消息系统。Nifi来自NSA(美国国家安全局)，是一个功能强大，提供可视化配置，支持分布式的数据流转服务(不仅仅是一个ETL工具)。
基本架构如下图所示：
1. 应用服务集群作为Kafka消息的producer，发送要保存或更新的数据到Kafka Broker集群。
2. 通过Apache NIFI提供的可视化web界面，配置流程，消费Kafka对应Topic数据，将数据发送到MongoDB分片集群进行持久化。
3. 高可用和伸缩：这里简要介绍下架构中各部分对高可用和可伸缩性的支持。MongoDB不必多说，通过副本集以及分片集群的部署架构，实现系统的高可用和分布式伸缩能力。其中Kafka通过日志分区(partition)实现消息数据分布式存储，以及对分区日志提供副本和容错机制实现高可用。Nifi也可以集群部署，多个节点可以并行的执行相同的工作流程（相同的consumer group id，保证每个节点并行处理的不同数据），集群中一个节点会选举为master，一些不能分布式处理的流程只会在master中执行。还有个节点会选举为coordinator，负责集群节点心跳以及集群节点加入退出管理等。nifi集群通过zookeeper的协调实现这两个角色的选举以及自动故障转移。
适用场景
本文介绍的异步持久化架构主要适用如下一些场景：
1）业务允许异步持久化数据的情况（基本前提），比如爬虫抓取数据入库，日志存储等很多场景都适合异步持久化的模式。
2）数据多写：因为Kafka可以重复消费的特性，可以配置多个不同group id的消费者来实现多个不同的持久化或计算需求。比如可以在消费kafka消息持久化到MongoDB的同时，还可以消费这些数据持久化到HDFS或者通过Spark Streaming等流式计算框架进行实时计算分析。
3）流量削峰：有时业务会出现流量高峰，超出现有数据库集群的负载能力，通过消息中间件作为数据缓冲队列以及Apache Nifi提供的背压机制（Backpressure），异步持久化到MongoDB的方式，使得到达MongoDB的流量平稳，保证服务的稳定性。
4）易于配置和管理：Apache Nifi通过提供一系列可视化组件，可以很容易的配置数据流转流程，并且可以随时启动，暂停，修改流程。还可以通过自定义组件或脚本的方式，扩充流程和功能。
搭建步骤
本文不介绍kafka集群，nifi集群，mongodb分片集群的搭建，官方都有相关说明文档。这里主要介绍通过Apache Nifi配置数据流转流程（从kafka到MongoDB）。
基本流程概览，如下图（图中方框代表基本的处理流程组件，箭头代表数据流向（可以配置多个箭头代表不同类型的数据，比如组件成功处理的数据，处理异常的数据等，具体类型根据输出组件有所不同），箭头中间的小方框可以理解为数据在组件间流动的队列。）：
如图所示，主要分为4个流程：
1.消费kafka topic数据 -> 2.从数据中提取出入库及路由等信息 -> 3.根据属性值进行路由 -> 4.写入MongoDB
- 消费Kafka数据 (ConsumeKafka)
主要使用到的组件是ConsumeKafka_0_10组件，其中_0_10后缀代表组件适用的kafka版本，由于不同kafka版本在消息格式以及offset记录方式等存在差异无法兼容，在选择的时候一定要注意选择和部署的kafka集群服务匹配的版本。
还有一点需要特别注意的是，该组件会自动提交偏移量（"enable.auto.commit", "true"），支持的消息投递语义是至少一次（at-least-once）,所以在业务处理和入库上一定要注意保证操作的幂等性。
下面介绍下这个组件的几个组要配置项：
- Kafka Brokers：配置Kafka broker集群地址
- Topic Names：配置消费的主题(Topic)
- Group ID：设置消费者所在消费组ID
- Offset Reset：设置开始消费的偏移量位置，latest表示从最近的消息开始，earliest表示从kafka留存消息的最早位置开始（该组件会自动提交消费的偏移量）
2）从数据中提取出入库及路由等信息 (EvaluateJsonPath)
为了让整个流程能够自动识别入库的一些信息，可以在业务写入到kafka的数据中记录一些元信息，比如这条数据要写入的Mongodb的库(database)和集合(collection)信息，或者区分是插入还是更新的信息。这里假设业务写到kafka的是json格式的数据，使用EvaluateJsonPath进行提取。
这里有关于性能的一个建议，适用于这里，也适用于我们任何程序写数据到mongodb的情形：慎用upsert（有就更新，没有就插入）操作，很多程序员为了省事，喜欢将所有的写入操作，都通过upsert的方式进行。但是基于性能考虑，如果能区分insert和update，建议直接使用insert和update，这样入库的效率会比不加区分的使用upsert好很多。
3）根据属性值进行路由(RouteOnAttribute)
通过RouteOnAttribute组件，根据上一步传递下来的op属性进行路由操作，将数据流根据操作拆分为insert和update
4）写入MongoDB (PutMongo)
通过PutMongo组件实现数据的插入或更新。除了PutMongo组件，Nifi还提供了一个PutMongoRecord组件（用于bulk操作），这里主要介绍PutMongo。
下面介绍其中几个主要配置：
- Mongo URI：mongos或mongod的连接串(uri)
- Mongo Database Name：填写要插入的数据库名，可以直接填写数据库名，也可以使用表达式语言。NIFI提供了表达式语言的支持，这里${db}表示通过表达式语言取上一步传递下来的数据库属性信息。
- Mongo Collection Name：${collection}，同上，取传递下来的集合信息
- Mode：表示写入操作方法。（对应MongoDB客户端驱动的insert, update等操作方法）
- Upsert：表示是否设置upsert操作选项。
- Update Query Key: 更新时匹配查询key
- Update Mode：表示是全文档覆盖更新，还是可以通过使用操作符的方式只更新对应字段。
- Write Concern：设置写关注。
小 结
本文整个流程配置就这么简单，熟练的话，一分钟就可以配置完成。
NIFI提供给我们写程序外，另外一种简单直观又不失灵活的方式。
作者简介
钟秋
- BBD技术经理，资深架构师。MongoDB中文社区联席主席。
- 有丰富项目中应用MongoDB经验，熟悉MongoDB相互模式设计及性能优化，熟悉大数据相关技术和互联网及大数据应用架构设计。