Kafka Theory
Lý thuyết về Kafka
🚀 Lộ trình học Apache Kafka từ cơ bản đến Senior
Kafka là một nền tảng messaging mạnh mẽ, thường được sử dụng trong các hệ thống event-driven, streaming data, và microservices. Để thành thạo Kafka ở mức Senior, bạn cần hiểu sâu về kiến trúc, cách tối ưu, bảo mật, và triển khai trong môi trường thực tế.
Dưới đây là lộ trình học Kafka giúp bạn đi từ cơ bản đến chuyên sâu.
🎯 1. Hiểu Tổng Quan Về Kafka
Mục tiêu: Nắm vững khái niệm cốt lõi và hiểu Kafka phù hợp với hệ thống nào.
✅ Tìm hiểu Kafka là gì?
Kafka là Message Broker theo mô hình Pub/Sub (Event-Driven).
So sánh Kafka với RabbitMQ, ActiveMQ.
Tại sao Kafka được sử dụng cho stream processing?
✅ Các thành phần chính trong Kafka
Producer: Gửi message vào Kafka.
Broker: Các server lưu trữ dữ liệu Kafka.
Topic: Chủ đề chứa message.
Partition: Chia nhỏ topic để scale.
Consumer: Đọc dữ liệu từ Kafka.
Consumer Group: Nhóm các consumer để scale processing.
ZooKeeper: Quản lý metadata, leader election (Kafka mới dùng KRaft thay thế ZooKeeper).
✅ Cài đặt Kafka trên local
Cài Kafka và ZooKeeper bằng Docker hoặc cài native.
Khởi động Kafka và tạo topic.
Dùng kafka-console-producer và kafka-console-consumer để gửi/nhận message.
🎯 2. Hiểu Kiến Trúc Kafka Chi Tiết
Mục tiêu: Hiểu rõ Kafka hoạt động như thế nào bên trong.
✅ Cơ chế lưu trữ dữ liệu trong Kafka
Kafka lưu trữ dữ liệu trên disk như thế nào?
Log Segments, Offset, Compaction, Retention Policy.
✅ Cơ chế Partitioning & Replication
Leader – Follower: Cách Kafka đảm bảo HA (High Availability).
Cơ chế ISR (In-Sync Replicas) và ACK (Acknowledgment) của Producer.
Tuning partition cho hiệu suất cao.
✅ Cơ chế Pull vs. Push
Kafka sử dụng mô hình Pull-based thay vì Push-based như RabbitMQ.
✅ Cơ chế Consumer Group & Load Balancing
Làm sao để scale consumer?
Consumer Group đảm bảo fault tolerance như thế nào?
✅ Kafka vs. Traditional Messaging Queues
So sánh với RabbitMQ, ActiveMQ về performance, scalability, durability.
🎯 3. Producer & Consumer APIs
Mục tiêu: Biết cách lập trình với Kafka bằng Java
✅ Viết Kafka Producer (Java Spring Boot)
Gửi message với KafkaTemplate.
Sử dụng Keyed Messages để kiểm soát Partitioning.
Cấu hình Producer (acks, retries, batch size, linger.ms, compression).
✅ Viết Kafka Consumer (Java Spring Boot)
Consume message từ Kafka bằng @KafkaListener.
Cấu hình Consumer Offsets (earliest, latest, none).
Xử lý Dead Letter Queue (DLQ) khi có lỗi.
Manual vs. Auto Commit Offset.
✅ Kafka Streams API
Dùng Kafka Streams để xử lý real-time data streaming.
So sánh Kafka Streams vs. Apache Flink vs. Spark Streaming.
✅ Schema Validation với Avro / Protobuf
Dùng Confluent Schema Registry để validate schema.
Avro vs. JSON: Khi nào nên dùng Avro?
🎯 4. Quản lý Kafka trong môi trường thực tế
Mục tiêu: Hiểu cách deploy và scale Kafka trong production.
✅ Triển khai Kafka Cluster trên Docker / Kubernetes
Cấu hình Kafka Cluster với Multiple Brokers.
Dùng KRaft Mode thay vì ZooKeeper.
Triển khai Kafka trên Kubernetes với Strimzi Operator.
✅ Monitoring Kafka với Prometheus + Grafana
Quan trọng: Giám sát Lag, Throughput, Consumer Offsets.
Thiết lập Alert khi Kafka bị lỗi hoặc mất dữ liệu.
✅ Tối ưu hiệu suất Kafka (Performance Tuning)
Cấu hình batch.size, linger.ms, compression.type để tối ưu Producer.
Điều chỉnh fetch.min.bytes, max.poll.records để tối ưu Consumer.
Giảm latency bằng cách tối ưu partitioning strategy.
✅ Bảo mật Kafka (Security)
SSL/TLS Encryption giữa các client và broker.
SASL Authentication với Kerberos, OAuth2.
ACL Authorization: Hạn chế quyền truy cập vào topic.
✅ High Availability & Disaster Recovery
Cross-Cluster Replication với MirrorMaker 2.
Tích hợp với Kafka Connect để gửi dữ liệu sang ElasticSearch, MongoDB, MySQL.
🎯 5. Kafka trong hệ thống Microservices
Mục tiêu: Áp dụng Kafka trong kiến trúc microservices.
✅ Event-Driven Architecture với Kafka
So sánh Kafka vs. RabbitMQ trong Microservices.
SAGA Pattern với Kafka (Choreography vs. Orchestration).
CQRS + Event Sourcing với Kafka.
✅ Tích hợp Kafka với Spring Cloud Stream
Dùng @StreamListener, @EnableBinding.
Cấu hình Kafka Binder.
✅ Outbox Pattern để đảm bảo Transactional Messaging
Xử lý dual writes problem giữa database và Kafka.
Kết hợp với Debezium + Change Data Capture (CDC).
✅ Replay Events & Time Travel
Dùng Kafka Compact Topics để lưu trạng thái hệ thống.
Reprocess lại event khi có lỗi.
🎯 6. Chứng chỉ & Dự Án Kafka Thực Tế
Mục tiêu: Ứng dụng Kafka trong các case study thực tế.
✅ Chứng chỉ Kafka (optional)
Confluent Certified Developer for Apache Kafka (CCDAK)
Confluent Certified Administrator for Apache Kafka (CCAAK)
✅ Dự án thực tế (Production Ready)
Xây dựng hệ thống Notification Service với Kafka.
Realtime Analytics System với Kafka + Flink.
Đồng bộ dữ liệu giữa MySQL ↔ Kafka ↔ Elasticsearch.
Xây dựng Event-Driven Microservices với Kafka + Spring Boot.
🏆 Tổng kết
Beginner
Cài đặt Kafka, hiểu Pub/Sub, Producer, Consumer
Intermediate
Quản lý Kafka Cluster, Streams API, Schema Registry
Advanced
Security, Performance Tuning, Kafka in Microservices
Senior
Kafka at Scale, Event-Driven Architecture, Production Deployment
💡 Gợi ý: Nếu bạn đang làm microservices với Spring Boot, hãy tập trung vào Kafka Streams, Spring Cloud Stream, và Outbox Pattern để xử lý transactional messaging.
🚀 Chúc bạn thành công trên con đường trở thành Kafka Senior!
Last updated
