Introdução ao Apache Kafka – DEV Community
O Apache Kafka é uma plataforma distribuída de streaming de dados em tempo real, desenvolvida originalmente pelo LinkedIn e posteriormente doada à Apache Software Foundation.
O Kafka foi projetado para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente, confiável e escalável.
Em termos simples, o Kafka funciona como um “sistema nervoso” para aplicações modernas, permitindo que diferentes sistemas se comuniquem através do envio e recebimento de mensagens em tempo real.
O que são streams de dados?
Um stream de dados é um fluxo contínuo de informações que são geradas constantemente por diversas fontes. Imagine um rio que nunca para de fluir – os dados são como a água, sempre em movimento, chegando continuamente de diferentes afluentes (fontes de dados).
Características dos Streams de Dados:
- Contínuos: Os dados chegam constantemente, sem interrupção
- Ordenados: Geralmente possuem uma sequência temporal
- Imutáveis: Uma vez criados, os dados não são alterados
- Potencialmente infinitos: O fluxo pode continuar indefinidamente
Exemplos de Streams de Dados:
- Logs de aplicação: Registros de atividades de um sistema
- Cliques em websites: Cada interação do usuário gera um evento
- Transações financeiras: Pagamentos, transferências, compras
- Dados de sensores IoT: Temperatura, umidade, localização GPS
- Feeds de redes sociais: Posts, likes, comentários em tempo real
- Métricas de sistema: CPU, memória, rede de servidores
Conceitos Fundamentais do Kafka
1. Topics (Tópicos)
Um tópico é como um “canal” ou “categoria” onde as mensagens são organizadas. É similar a uma pasta onde você agrupa emails relacionados.
Exemplo:
- Tópico “pedidos-ecommerce” para todas as compras
- Tópico “logs-aplicacao” para registros do sistema
2. Producers (Produtores)
São aplicações que enviam dados para o Kafka. Eles “produzem” mensagens e as enviam para tópicos específicos.
Exemplo:
- Uma aplicação web que envia dados de cliques dos usuários
- Um sistema de pagamento que registra transações
3. Consumers (Consumidores)
São aplicações que leem dados do Kafka. Eles “consomem” mensagens dos tópicos.
Exemplo:
- Um sistema de recomendação que analisa cliques
- Um dashboard que mostra métricas em tempo real
4. Partitions (Partições)
Cada tópico é dividido em partições para permitir paralelismo e escalabilidade. É como dividir uma estrada em várias faixas para aumentar o tráfego.
5. Brokers
São os servidores que compõem o cluster Kafka. Eles armazenam os dados e servem as requisições dos producers e consumers.
Como Funciona o Kafka?
[Producer] -----> [Kafka Cluster] -----> [Consumer]
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Aplicação Web Tópico: "eventos" Sistema de
envia eventos Partições: 0,1,2 Análise
- Producer envia uma mensagem para um tópico
- Kafka armazena a mensagem em uma partição
- Consumer lê a mensagem do tópico
- A mensagem permanece no Kafka por um tempo configurável
Casos de uso mais Comuns
1. Arquitetura de Microserviços
Kafka facilita a comunicação entre diferentes serviços, permitindo que eles troquem informações de forma assíncrona.
2. Event Sourcing
Armazena todos os eventos que acontecem no sistema, permitindo reconstruir o estado atual a partir do histórico.
3. CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
Separa operações de leitura e escrita, usando Kafka para sincronizar os dados.
4. Data Pipeline
Move dados entre diferentes sistemas (bancos de dados, data warehouses, sistemas de análise).
5. Stream Processing
Processa dados em tempo real para gerar insights imediatos.
Em resumo o Apache Kafka revolucionou a forma como lidamos com dados em tempo real. Sua capacidade de processar grandes volumes de dados com baixa latência o torna essencial para aplicações modernas que precisam reagir rapidamente a eventos.
