Apache Kafka na Pratica: Stream Processing para Microsservicos Modernos
Apache Kafka: O Padrao para Streaming
Criado pelo LinkedIn e doado a Apache, o Kafka se tornou a plataforma de streaming mais adotada. Netflix, Uber, Spotify e PayPal processam trilhoes de eventos por dia com Kafka.
Conceitos Fundamentais
- Topic: canal nomeado onde dados sao publicados
- Partition: unidade de paralelismo dentro de um topico
- Producer: publica mensagens em topicos
- Consumer: le mensagens de topicos
- Broker: servidor Kafka que armazena dados
Producer em Python
Com a biblioteca kafka-python, criar um producer e simples. Configure o servidor bootstrap, serialize a mensagem e envie para o topico desejado.
Consumer em Python
O consumer le mensagens de um topico em grupo, mantendo o offset de leitura para garantir processamento confiavel.
Kafka Streams
Biblioteca para processamento de streams diretamente no ecossistema Kafka, sem clusters externos como Spark.
Boas Praticas
- Replication Factor 3 em producao
- Idempotencia habilitada no producer
- Monitoramento com Kafka Exporter e Prometheus
Conclusao
O Kafka revolucionou o processamento de dados em tempo real. Com sua arquitetura de log imutavel e alta vazao, e essencial para arquiteturas orientadas a eventos.
