Данная статья открывает серию из трёх материалов, каждый из которых представляет отдельный уровень изучения Kafka.

Если у тебя уже есть практический опыт работы с Kafka — первый уровень, скорее всего, не для тебя. Он предназначен для новичков, которые хотят понять, зачем вообще нужен Kafka и где он используется. На втором уровне ты углубишься в технологию — и этого уже будет достаточно, чтобы уверенно использовать Kafka в профессиональной работе. Третий уровень — это джедайский уровень. Не обязателен, но если ты его освоишь — будет круто. Серьёзно.

Прежде чем начать погружение в материал, давай поймём, какая картина мира была у авторов технологии Kafka. Вместо того чтобы читать 600 страниц мануала, где 70% — вода, 10% — ерунда и только 20% возможно суть, ты потратишь на это месяц или больше, а в итоге поймёшь, что надо бы всё перечитать ещё раз. Потому что без повторений в голове ничего не останется это факт, а заметки могут быть не полными, без визуальной картинки и практики ты просто потратишь время впустую, занимаясь самообманом будто что то запомнил. В самом конце статьи ты найдешь пример визуального представления, для полного погружения в технологию. Это будет финальным аккордом для закрепления первого уровня. Если ты уже знаком с терминологией можешь сразу спуститься до визуальной части, если пока нет то читай статью до конца. Удачи!

Удобная навигация по статье:

• Kafka — это платформа для событий

• Producer / Consumer — кто кому шлёт события и зачем

• Topic / Partition / Offset — как Kafka всё это раскладывает по полочкам

• Broker / Cluster — как Kafka живёт в реальном мире

• Хранение сообщений — Kafka ничего не забывает

• Перемотка offset’а — как отмотать назад, если что-то пошло не так

• Поток обработки (stream processing) — данные, которые не ждут

• Примеры применения — где Kafka реально нужен

• FAQ по Kafka — для первого уровня

• Визуальное представление для закрепления

1. Kafka - это платформа для событий

Если ты хоть раз писал код, который что-то логирует, или, не дай бог, строил микросервисную архитектуру — ты наверняка сталкивался с вопросом: а как, чёрт возьми, всё это между собой связать, чтобы не развалилось? Вот тут и появляется Kafka. Не как волшебная таблетка, а как такая штука, которую хочется поставить посередине и сказать: "всё, теперь все события у нас будут идти через тебя, ты как бы связующее звено между моими сервисами".

Что вообще за события такие?

Короче, событие это просто факт. Ну типа:

• чел залогинился

• сделал заказ

• добавил товар в корзину

• термометр шлёт, что в серверной уже +90°С

Событие которые мы отправляем в Kafka это просто JSON (или Avro, или что угодно), но по сути:

{
  "type": "user_logged_in",
  "user_id": 456,
  "timestamp": "2025-06-08T12:00:00Z"
}

Cобытия постоянно происходят, и Kafka это такой "пылесос", который их собирает, передаёт и позволяет другим частям системы реагировать на них мгновенно.

Почему Kafka  не просто очередь?

Представь обычную очередь как трубу: ты что то туда кидаешь, и оно вылетает на другом конце. Тот, кто поймал молодец. Всё. Больше никто не узнает, что там было.

А теперь представь Kafka как диктафон. Ты туда записал голос, и оно не исчезает, а хранится в памяти до определенного времени. Его можно:

• прослушать сразу,

• переслушать позже,

• дать послушать другим.

• Слушать с определенного времени на таймлайне

что делает Kafka?:

• не удаляет сообщения сразу — хочешь, читай одни и те же события хоть 10 раз, хоть 100 раз

• позволяет разным частям системы слушать одно и то же

• хранит всё на диск, ничего не забывает

Кто слушает? Любые части твоего приложения. Их называют "слушателями" или по другому потребителями (consumers) позже разберёмся с этим подробнее.

Как это выглядит в жизни

Допустим, у тебя есть система с авторизацией. Чел зашёл значит событие произошло. И твой сервис отправляет это событие в кафку типо: "Окей, записываю это событие в Kafka, тема 'user-events'".

Что значит “тема”? Это как канал в Телеграме — не переживай, скоро объясню подробнее. После того как событие попало в кафку на другой стороне твои потребители (consumers) начинают читать сообщения “из твоего канала в тг” :)

И вот:

• один потребитель пишет что то в лог

• другой проверяет, не подозрительная ли активность

• третий прогревает рекомендации

Все они реагируют на одно и то же событие, независимо друг от друга. И это круто.

Kafka — это хребет твоей системы

Когда все важные события в системе проходят через Kafka, она становится как бы центром — нервной системой.

• Хочешь добавить логику? Просто подключаешь нового слушателя/потребителя (consumer).

• Хочешь изменить старую? Не ломаешь другие части, меняешь что то конкретное

• Хочешь увидеть, что было раньше? Возвращаешься назад и читаешь события заново.

Если по простому то

Kafka это как лента новостей внутри твоей системы. События туда пишутся, а подписчики читают. У кого то фильтр на "логины", у кого то на "покупки", а у кого то вообще всё подряд. Главное ты не теряешь ни одного события и всегда можешь к нему вернуться.

2. Producer / Consumer — кто кому шлёт события и зачем

Ладно, у нас уже есть общее понимание, что Kafka — это такая себе лента новостей внутри системы которая в свою очередь является хребтом системы. Но кто пишет туда новости, а кто их читает?

Вот тут и появляются два ключевых персонажа (термина): продюсер (producer) и потребитель (consumer).

Кто такой продюсер?

Продюсер (producer) — это просто код (или сервис), который отправляет события в Kafka. Он как бы говорит: «Вот, случилось что то важное на моей стороне, держи вот тебе новость об этом!».

Примеры:

• Продюсер “Сервис логина/авторизации” отправляет событие user_logged_in

• Продюсер “бекенд магазина” кидает событие  order_created

• Продюсер “микросервис доставки товаров” отправляет событие package_delivered

Технически, твой сервис (продюсер) вызывает Kafka API когда отправляет свои события и говорит кафке: «Кидай вот это событие в topic (позже узнаешь что такое topiс) user-events». Кафка получает этот запрос и хранит его столько сколько нужно.

А кто такие потребители?

Потребитель (consumer) — это код (скрипт/сервис), который читает события из Kafka. Как правило потребитель подписан на какой то определенную тему (topic). Он как бы сидит с блокнотиком и такой: «Ага, кто-то залогинился. Надо сделать то то. О, заказ оформили пора начислять кому то бонусы».

Примеры:

• Потребитель “Аналитик” следит за активностью пользователей и подписан например на топик user_actions

• Потребитель “Логгер” подписан на тот же топик user_actions и пишет например в базу данные о времени авторизации

• Потребитель “Cистема рекомендаций” подписан на топик orders и реагирует на события покупок

Важно: у Kafka несколько consumers могут читать одно и то же. Никто никому не мешает. Каждый читает как ему удобно хоть в реальном времени, хоть потом, хоть с начала, хоть с середины, короче говоря с любого места. У каждого потребителя есть свои правила обращения к топикам поэтому они друг другу не мешают и если кто то подумал что события исчезают после того как были обработаны потребителями нет это не так по дефолту они не удаляются то есть несколько потребителей могут без проблем обращаться к топикам сколько нужно.

Как они между собой работают?

               [ Продюсер “Сервис регистрации” ]
                            |
                            v
                          Kafka
                            |
    --------------------------------------------------
    |                         |                       |
    v                         v                       v
[ (consumer) логов ]   [ (consumer) уведомлений ]   [ (consumer) безопасности ]

Один пишет, остальные читают. Всё асинхронно, никто никому не мешает.

А порядок важен?

Да. Kafka гарантирует порядок сообщений в пределах одного раздела (partition), но об этом чуть позже. Пока просто знай: если ты хочешь, чтобы все события от одного пользователя шли строго по порядку надо правильно выбирать ключ (об это тоже чуть позже).

Главное — разделение ролей

Kafka не говорит тебе, что делать. Она просто принимает события и отдаёт их всем желающим. Тот кто отправляет события — это продюсеры. Тот кто их читает — это консьюмеры. Всё просто.

Если всё ещё кажется, что это сложно не парься. Мы постепенно всё разложим по полочкам. Дальше разберёмся, как эти события вообще организованы внутри Kafka: что такое топики (topics) и партиции (partitions), и зачем они нужны.

3. Topic / Partition / Offset — как Kafka всё это раскладывает по полочкам

Ладно, с продюсерами и потребителями (producers / consumers) разобрались. Но куда именно они всё это шлют? И откуда потом читают?

Знакомься вот тебе еще три термина: тема (topic), раздел (partition) и позиция (offset) — три кита, на которых всё стоит.

Topic — это как канал или категория

Topic (тема) — это просто название канала, типа “user-events” или “orders”.

Ты как продюсер (producer) отправляешь событие в конкретный topic.

А потребитель (consumer) подписывается на этот topic и говорит: «Окей, я читаю всё, что приходит сюда».

Можно представить, что topic — это как канал в Телеграме куда хозяин этого канала отправляет сообщения а пользователи которые подписаны на этот канал читают эти сообщения и как то реагируют на них.

Partition — чтобы не всё в одну кучу

Окей, у тебя есть topic, но если туда летят миллионы событий  нужно как то разделить поток на части. Вот аналогия. Представь что у канала в телеграмме есть разделы куда автор данного канала кидает сообщения то есть распределяет их.

Partition (раздел) — это кусок темы, отдельный лог-файл внутри Kafka. Каждый topic состоит из одного или нескольких partition'ов.

Пример: topic user-events может иметь 3 partition'а в которых находятся события:

Partition 0: [login, logout, login...]
Partition 1: [register, register, register...]
Partition 2: [click, click, click...]

Kafka сама решает, куда положить событие — по ключу или просто рандомно.

Зачем это нужно?

• Параллелизм: несколько consumers могут читать разные partition'ы одновременно.

• Масштабируемость: больше partition'ов = больше производительности. Типо индексации ключей в базах данных но это совсем не так просто аналогия для размышления :)

• Отказоустойчивость: можно дублировать partition'ы на разные брокеры (об этом позже поговорим).

Offset — метка «где я остановился»

Offset (смещение) — это просто номер сообщения внутри partition (раздела). Вот аналогия: представь пользователя, который подписан на канал в Telegram. Он листает сообщения вверх или вниз — таким образом подгружаются новые или старые сообщения. Когда пользователь листает, он как бы передаёт Telegram'у offset — то есть сообщает: "Я сейчас нахожусь на таком то сообщении". В ответ Telegram присылает ему следующие сообщения, в зависимости от направления скролла — более новые или более старые.

Kafka не забывает события после чтения, то есть он их не удаляет в течении времени которые указаны в настройках кафки и каждый consumer сам помнит, до какого offset он дочитал.

Пример:

• Partition 0: offset 0 = login

• Offset 1 = logout

• Offset 2 = login

Consumer может сказать: «Я остановился на offset 2» и потом продолжит оттуда.

Можно даже сказать: «Дай мне с самого начала» и прочитать весь поток заново.

А как это понять?

[ Topic: user-events ]
├── Partition 0: login, login, logout
├── Partition 1: register, register
└── Partition 2: click, click, click

Каждый partition — это свой мини журнал, и у каждого события свой offset. Consumer сам решает, с какого места читать.

Вывод:

• Topic — это общий канал событий

• Partition — делит этот канал на независимые потоки (разделы)

• Offset — показывает, где ты был в этом потоке

Kafka ничего не забывает. Ты всегда можешь «перемотать» назад, вперёд, или вообще начать сначала. Очень удобно для отладки, повторной обработки или восстановления данных.

4. Broker / Cluster — как Kafka живёт в реальном мире

Так, с топиками, партициями и offset'ами разобрались. А теперь возникает логичный вопрос: где всё это вообще живёт? Где Kafka всё это хранит? Кто за это отвечает?

Что такое брокер (broker)?

Брокер (broker) — это просто один сервер на котором установлена Kafka, который:

• принимает события от продюсеров (producers),

• хранит их в темах (topics),

• отдаёт их потребителям (consumers).

То есть, брокер — это работяга, который реально делает всю грязную работу: пишет логи, отдаёт данные, реплицирует, следит за партициями. Это обычный сервер. Или виртуалка. Или контейнер. Главное он крутит Kafka и слушает порты.

А зачем нужен кластер?

Один брокер — ок, но если:

• у тебя миллион событий в секунду,

• или ты не хочешь терять данные при падении сервера,

• или хочешь масштабироваться...

...то тебе нужен кластер (cluster).

Кластер Kafka — это несколько брокеров, работающих вместе.

Пример: у тебя 3 брокера — Kafka разложит партиции между ними, и если один упадёт, другие продолжат работу.

Пример на пальцах

Допустим, у тебя есть topic user-events с 3 partition'ами:

Partition 0 — на брокере 1
Partition 1 — на брокере 2
Partition 2 — на брокере 3

Kafka автоматически балансирует нагрузку и следит, чтобы всё работало.

Если брокер 2 упал Kafka передаёт лидерство по Partition 1 на другой брокер. Всё крутится дальше, данные не теряются. 

Репликация — чтобы не бояться краха

Kafka умеет реплицировать партиции.

Например:

Partition 0 — основной на брокере 1, копия на брокере 2
Partition 1 — основной на брокере 2, копия на брокере 3
Partition 2 — основной на брокере 3, копия на брокере 1

Если что то падает, Kafka переключает потребителей и продолжает работать.

Это называется лидер (leader) и реплики (followers). Лидер — активный, реплики — на подстраховке. В рамках уровня 1 мы не будем рассматривать лидеров и реплики про это все будет разложено на уровне 2. Сейчас вам нужно просто понять что мы можем делать с партициями то есть мы можем их копировать, распределять между брокерами (серверами) 

Что важно запомнить

• Брокер — это один сервер Kafka.

• Кластер — это несколько брокеров, объединенных вместе.

• Партиции раскидываются по брокерам.

• Репликация защищает от потерь.

Kafka-кластер — это как муравейник. Каждый делает свою работу, но вместе — надёжная система, способная пережить сбои и выдержать огромную нагрузку.

5. Хранение сообщений — Kafka ничего не забывает

Ты можешь удивиться, но Kafka — это не про “очередь и забыли”. Это про: «записал и сохранил, на случай если снова понадобится».

Именно поэтому Kafka — такая мощная штука. Она не выкидывает сообщения, как это делают обычные очереди. Она их бережно хранит.

Kafka пишет всё в лог файл

Каждое сообщение, которое попадает в Kafka — сохраняется на диск. Не в базу данных. Не в оперативку. А в лог файл. Прям как log.txt, только гораздо умнее.

Каждый partition — это свой непрерывный журнал (log):

[ offset 0 ] -> сообщение 1
[ offset 1 ] -> сообщение 2
[ offset 2 ] -> сообщение 3

Никаких “удалили после прочтения”. Kafka бережёт всё.

Сколько хранится?

Ты сам решаешь:

• 7 дней

• 3 часа

• 1 месяц

• пока не кончится место на диске?

Kafka умеет хранить по времени или по размеру. Также есть режим compaction — оставлять только последнее событие по ключу.

Можно читать повторно

Ты хочешь:

• Перечитать всё сначала?

• Поймать только свежак?

• Перезапустить консьюмер с нужного места?

Kafka скажет: “Да не вопрос”.

Потому что consumer сам управляет offset'ом, и может читать с любого места. Это особенно круто, если у тебя что то сломалось или ты хочешь перегнать данные заново.

Kafka - как очередь но не очередь

В очереди: сообщение пришло — один потребитель его съел всё, до свидания.

В Kafka:

• можно читать одно и то же сообщение многим потребителям (consumers)

• можно читать несколько раз

• можно делать “перемотку” (rewind)

• можно анализировать прошлое, как лог событий

Почему это нужно?

Потому что:

• Надёжно — можно восстановиться после сбоя

• Удобно — можно подключать новых консьюмеров

• Гибко — можно обрабатывать старые данные новыми способами

Kafka — это как чёрный ящик на борту самолета. Все события пишутся, и ты всегда можешь их прочитать.

6. Перемотка offset’а — как отмотать назад, если что то пошло не так

Так вот, Kafka умеет то, чего не умеют обычные очереди: перематывать время назад. Не буквально, конечно. Можно перечитать события хоть с самого начала, хоть с любого места. Это возможно благодаря offset’у (смещению).

Напомним, что такое offset

Каждое сообщение в Kafka имеет свой offset (смещение) — просто номер по порядку внутри partition’а. Типа:

Partition 0:
[ offset 0 ] → событие A
[ offset 1 ] → событие B
[ offset 2 ] → событие C

Или вот более понятнее: Consumer говорит: Я читаю из топика user_actions, из раздела (partition) 1, и я прочитал до offset 2 включительно. Следующее будет offset 3.

{
  "topic": "user_actions",
  "partition": 1,
  "offset": 2
}

Зачем вообще делать перемотку?

Вот реальные случаи, когда это нужно:

• Ты выкатил багованный consumer и хочешь всё перечитать.

• Появился новый сервис, и ему нужно пройтись по истории.

• Ты тестируешь аналитику, и надо “прогнать события заново”.

• Consumer упал, и ты не уверен, что всё было обработано.

Kafka тут как Ютюб — можешь поставить на паузу, перемотать, пересмотреть и т д.

Как это работает?

Kafka хранит сообщения по умолчанию несколько дней (или сколько ты настроил). И consumer может сказать:

• «Дай всё с самого начала»

• «Дай только свежак» 

• Или вручную: «Дай с offset 123»

Важно: offset сохраняется отдельно — например, в БД можно хранить состояние твоих консьюмеров. И если что то случится с твоим консьюмером можно в любой момент востановить его состояние из базы данных.

Пример из жизни

У тебя лог событий:

[0] user_registered
[1] user_logged_in
[2] item_added_to_cart
[3] order_created

Ты дочитал до offset 2. А потом понял, что order_created куда то потерялся. Никаких проблем: просто говоришь Kafka — «перемотай на offset 2», и читаешь снова.

Итого:

• Offset — это как закладка в книге.

• Kafka не заставляет тебя читать по порядку — ты сам решаешь, откуда продолжать.

• Можно читать заново, можно начать сначала, можно вручную задать точку.

Это мощнейшая фича, особенно если у тебя много данных и надо быть уверенным, что ничего не потеряно.

7. Поток обработки (stream processing) — данные, которые не ждут

Так, события у нас уже летят в Kafka, хранятся, читаются. Но что, если мы хотим реагировать на них сразу, в момент появления? Не “сначала сохрани, потом проанализируй”, а “пришло — обработал — полетел дальше”?

Вот тут и вступает в игру то, что называется потоковая обработка (stream processing).

Что это вообще значит?

Потоковая обработка (stream processing) — это когда ты обрабатываешь данные прямо по ходу, не дожидаясь, пока наберётся пачка.

Это как диджей, который не записал плейлист заранее, а ставит треки прямо на ходу — под настроение публики. Каждый звук — это реакция здесь и сейчас. Никаких задержек, только поток.

Пример из жизни

1. Пользователь положил товар в корзину → событие item_added_to_cart ушло в Kafka.

2. В этот же момент:

   • Потребитель “сервис” показывает скидки на похожие товары.

   • Другой обновляет рекомендации.

   • Третий сразу пересчитывает общую сумму заказа.

И всё это в реальном времени. Без “сначала в базу, потом скрипт раз в минуту”.

Чем это отличается от обычной обработки?

Чем это делается в Kafka?

Kafka сам по себе просто платформа событий. А вот для обработки потока у тебя есть инструменты:

• Kafka Streams — Java библиотека для создания потоковых приложений. Прямо в коде пишешь: фильтруй, группируй, агрегируй, джойни. Для тех кто пишет на Java.

• ksqlDB — то же самое, только с помощью SQL запросов. Очень удобно, если ты не хочешь писать код на java. К примеру ты можешь написать программу на Golang который будет отправлять SQL запросы в ksqlDB.

Пример SQL запроса на ksqlDB:

SELECT item, COUNT(*) 
FROM cart_events 
WINDOW TUMBLING (SIZE 1 MINUTE) 
GROUP BY item;

Получаешь метрику: сколько раз за минуту добавляли каждый товар.

И что можно делать?

1. Считать метрики в реальном времени

2. Делать антифрод — отслеживать подозрительную активность

3. Триггерить уведомления

4. Собирать отчёты на лету

5. Реагировать на клики, заказы, лайки — без задержек

Почему это важно?

1. Мир ускоряется. Люди не хотят ждать.

2. Бизнесу важна реакция “здесь и сейчас”.

3. А batch обработка — это долго 

Kafka + stream processing = реактивная, быстрая, гибкая система, которая живёт в потоке данных.

8. Примеры применения — где Kafka реально нужен

Окей, с теорией вроде разобрались. Но может быть всё это слишком сложно и не нужно? Зачем вообще тянуть Kafka в проект?

А вот сейчас — самое вкусное. Давай посмотрим, где Kafka реально используется, и главное зачем.

1. Интернет-магазин (e-commerce)

Ты заходишь на сайт, листаешь товары, кидаешь в корзину, оформляешь заказ.

Каждое действие — это событие, которое можно отправить в Kafka:

user_logged_in
product_viewed
item_added_to_cart
checkout_completed

А дальше на эти события реагируют твои потребители:

• Сервис рекомендаций: показывает, что может ещё понравиться

• Аналитика: считает конверсию, воронки, отказы

• Нотификации: отправляет письма, пуши, смс

• Биллинг: выставляет счета

И всё это — в реальном времени, без “отложенных джобов”.

2. Банк или финтех

Kafka обрабатывает события вроде:

transaction_created
payment_failed
atm_withdrawal

Тут начинается работа твоих потребителей:

• Антифрод: ловит подозрительные транзакции (например, снятие с карты в 3 странах за минуту)

• Оповещения: “Вы сняли 10 000 руб”

• Аудит: всё логируется в неизменяемый журнал

• Репликация: данные из одной базы летят в другую

3. Система аналитики

Kafka — как труба, по которой летят события отовсюду:

1. frontend

2. backend

3. сторонние API

А дальше:

• Обработка в реальном времени (ksqlDB)

• Счётчики, метрики, графики

• Реакция на всплески активности

• Генерация отчётов 

4. Соцсети и мессенджеры 

message_sent
user_typing
reaction_added

Kafka:

1. буферизует события

2. рассылает их подписчикам

3. логирует

4. позволяет строить цепочки реакций (например, лайк → уведомление → пуш)

5. IoT, датчики, сенсоры

• каждые 5 секунд приходит температура

• уровень воды, движение, ток, давление, скорость

Kafka собирает это всё в кучу, фильтрует, агрегирует, отправляет дальше. Можно строить:

1. live-дешборды

2. алерты (если что-то пошло не так)

3. реактивные сценарии (отключить что-то, если перегрев)

FAQ по Kafka - для первого уровня

1. Что вообще делает Kafka?

Kafka — это как лента событий внутри системы. Один сервис что то делает — другой на это реагирует. Всё пишется, всё хранится, всё можно перечитать. Это как централизованный «журнал жизни» твоей системы.

2. Кто такие продюсеры (producers)?

Это те, кто отправляет события в Kafka. Например, бекенд сервиса авторизации/регистрации шлёт user_logged_in, магазин шлёт order_created. Это просто отправка данных в нужную “тему(topic)”.

3. Кто такие потребители (consumers)?

Это те, кто читает события из Kafka. Причём читать могут сколько угодно разных сервисов(consumers), независимо друг от друга. Один пишет — трое читают, и все по своему.

4. Что такое тема (topic)?

Это канал событий. Например: user-events, payments, logs. Все события по одной теме — в одном месте.

5. Что такое partition?

Тема делится на разделы (partition'ы), чтобы можно было:

• параллельно обрабатывать данные,

• распределять нагрузку,

• масштабироваться.

Kafka пишет события в партиции, и каждый consumer читает конкретные разделы.

6. А offset — это что?

Offset — это позиция сообщения внутри партиции. Каждый consumer запоминает, на каком offset он остановился. Потом может продолжить или перечитать с нужного места.

7. Можно ли перемотать и перечитать события?

Да! Это и есть одна из главных фич Kafka. Consumer может читать:

• с самого начала (earliest)

• только новое (latest)

• с конкретного offset

8. Что такое брокер (broker)?

Это просто сервер на котором установлена Kafka, который хранит и обрабатывает события. Kafka может работать на одном брокере, но в реальных системах используется кластер из нескольких брокеров на каждом из них установлен экземпляр кафки.

9. А кластер (cluster) зачем?

Чтобы было надёжно и масштабируемо. Один брокер упал — другие продолжают работать. Kafka раскидывает данные по брокерам, всё живёт в распределённой среде.

10. Kafka удаляет сообщения сразу после чтения?

Нет! Kafka хранит их столько, сколько ты скажешь. По времени или по размеру. Можно читать одно и то же сообщение хоть сто раз.

11. Что такое потоковая обработка (stream processing)?

Это когда события обрабатываются сразу, в момент поступления. Без задержек, без батчей. Kafka может работать с Kafka Streams или ksqlDB — ты можешь фильтровать, агрегировать, соединять события прямо в потоке. Kafka Streams — это Java only. Но ты можешь писать обычных consumer'ов на Go, Python, Node.js и т.д. А если хочешь стриминг без кода — есть ksqlDB с SQL запросами.

Визуальное представление для закрепления

Давай представим:

Ты видишь город, где вместо улиц — потоки данных, а здания — это сервисы. В центре города — большое здание Kafka, как центральная станция или хаб, из которой расходятся трубопроводы событий во все направления.

Элементы визуала:

• Kafka — гигантское здание в центре, дата-хаб, похожее на распределённую станцию метро или аэропорт.

• Topics — как перроны, на каждом — движутся “событийные поезда”. Каждый поезд — это цепочка сообщений, движущихся по своим рельсам (partition'ам).

• Producers — это районы города, откуда отправляются “поезда”. Например:

  • Район логинов

  • Район покупок

  • Район доставки

• Их “поезда” прибывают на соответствующие платформы (topics).

• Consumers — это другие здания: склады, фабрики, бизнес-центры. Они подключены к перронам трубами и получают события в реальном времени.

• Offset — это как цифровые табло: у каждого здания (consumer) есть счётчик — показывает, какой поезд (offset) он уже обработал.

• Кластер брокеров — это как сеть серверных ангаров, под городом. Там хранятся все поезда, архивы событий, копии и бэкапы (репликация).

Почему?

• Kafka — инфраструктура, а не просто очередь.

• Она объединяет весь “город” микросервисов в единую экосистему.

Данные не просто хранятся, а движутся, и Kafka — логистика этой архитектуры.