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# GeoPulse: Kafka 高併發資料寫入練習
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這是一個用於練習「高併發串流資料處理」與「非同步解耦」的實驗專案。
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專案的出發點是為了解決傳統 API 直連 PostgreSQL 時，面對瞬間大量設備回傳 GPS 座標（例如 5萬筆暴雨式請求）所產生的 I/O 瓶頸與阻塞問題。透過導入 Kafka 作為中介層，驗證系統吞吐量與穩定性的提升。
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## 系統架構與資料流
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本專案將寫入流程拆分為「接收 (Producer)」與「消化 (Consumer)」兩個獨立階段：
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1. **資料接收 (Minimal API + Kafka Producer)**
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- 捨棄 API 端的資料庫連線。
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- API 收到 JSON payload 後，僅作基本驗證，隨即將資料推入 Kafka 的 `telemetry-events` 主題中。
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- **成果**：API 卸下資料庫 I/O 重擔，壓測下吞吐量可達 5000+ RPS。
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2. **背景消化 (BackgroundService + Kafka Consumer)**
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- 在 API 專案中掛載 Hosted Service 作為背景消費者。
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- 採用**微批次機制 (Micro-batching)**：設定 `BatchSize = 1000` 與 `MaxWaitTime = 2s` 雙重發車條件。
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- 收集滿一定數量的資料後，使用 Npgsql 的 `DbBatch` 一次性打包 `INSERT` 指令寫入 PostgreSQL。
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3. **資料儲存 (PostgreSQL + PostGIS)**
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- 結合 PostGIS 處理 `ST_MakePoint` 空間幾何資料轉換。
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- 實作**日期分區表 (Table Partitioning)**，優化時序型軌跡資料的後續查詢與維護效能。
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## 執行環境
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* **語言與框架**: C# (.NET 8), Web API.
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* **中介軟體**: Apache Kafka (KRaft), Confluent.Kafka
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* **壓力測試軟體**: ApacheBench
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* **資料庫**: PostgreSQL, PostGIS, Npgsql
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* **部署**: Docker Compose
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## 優化結果
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透過導入 Kafka 緩衝層，系統在處理 600 併發的暴雨式請求時，表現出驚人的穩定性。與直連資料庫相比，吞吐量從 400 RPS 提升至 8,000 RPS ，大幅降低了後端寫入壓力對前端響應速度的影響。
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