KafkaConsumer Group und Rebalance in Kafka mit Spring Boot
Verstehen Sie, wie Kafka Partitionen an Consumer Groups verteilt, wann ein Rebalance auftritt und wie Sie dessen Auswirkungen in einer Spring Boot-Anwendung reduzieren.
Change Data Capture mit Debezium und Kafka
Nutze Debezium, um das WAL von PostgreSQL zu lesen, alle Datenänderungen zu Kafka zu pushen und sie mit Spring Boot zu konsumieren – ohne den Schreibcode zu ändern.
Event Sourcing mit Kafka: Ereignisse speichern statt Status
Kafka als Event Log für Order nutzen: Ereignisse unveränderlich protokollieren, Status durch Replay rekonstruieren, Read Model durch Projektion aufbauen. Mit wichtigen Einschränkungen vor der Anwendung.
Kafka-Producer: acks, Idempotenz und Batching
Konfiguriere acks, enable.idempotence, batch.size und linger.ms für Kafka-Producer, um Nachrichtenverlust zu vermeiden, Duplikate auszuschließen und gleichzeitig hohen Durchsatz zu erreichen.
Kafka-Überwachung: Consumer Lag und wichtige Metriken
Was Consumer Lag ist, wie man es über CLI, AdminClient und Micrometer misst, welche Broker/Producer/Consumer-Metriken überwacht werden sollten und wie man sinnvolle Alerts einrichtet.
Outbox-Muster mit Kafka: Keine verlorenen Events beim Datenbankschreiben
Gleichzeitiges Schreiben in die Datenbank und Senden an Kafka verliert leicht Events. Dieser Artikel zeigt, wie man mit Spring Boot 3 und Kafka das Outbox-Muster implementiert, um beide Systeme konsistent zu halten.
Saga-Pattern mit Kafka für verteilte Transaktionen: Tourenreservierung
Implementierung des Saga-Patterns mit Orchestration in Spring Boot und Kafka. Flugbuchung, Hotelreservierung, Zahlung und automatische Kompensation bei Fehlschlag.
Schema Registry und Avro/Protobuf in Kafka mit Spring Boot
Nutze Confluent Schema Registry mit Avro und Protobuf in Spring Boot 3, um Kafka-Message-Formate zu kontrollieren und Schemas sicher weiterzuentwickeln.
Consumer-Gruppen und Rebalancing in Kafka: Warum Consumer stoppen
Wie Rebalancing funktioniert, warum es Consumer stoppt, und wie Sie es durch Poll-Konfiguration, Cooperative Rebalancing und Static Membership minimieren.
Kafka Partition Key Design: Nachrichtenreihenfolge und Lastverteilung
Wie Kafka Keys auf Partitionen abbildet, wie du Keys für korrekte Nachrichtenreihenfolge nutzt, ohne Hot Partitions zu erzeugen, und häufige Fehler mit Spring Boot vermeidest.
Kafka Retry und Dead Letter Topic mit Spring Kafka
Konfiguriere Retry Blocking und Non-Blocking für Kafka Consumer in Spring Boot 3, verschiebe fehlerhafte Nachrichten in Dead Letter Topic und schreibe Tests zur Verifikation.
Kafka Producer: acks, Retries und Idempotenz richtig
Erfahren Sie, wie acks, Retries und Idempotenz zusammenwirken, um sicherzustellen, dass Meldungen nicht verloren gehen und sich nicht duplizieren, wenn der Producer Daten an Kafka sendet.
Kafka Grundlagen: Topic, Partition und Offset
Erklärung der drei Kernkonzepte von Kafka — Topic, Partition, Offset — mit Producer/Consumer-Beispielen in Spring Boot.