Natuurlijk! Hier zijn gerichte aanbevelingen om de failover- en reconnectstrategie van je Kafka-clients te verbeteren, afgestemd op jouw gebruiksscenario (consumer voor batchverwerking met hoge doorvoer): 1. Herverbindingstiming en reconnect-instellingen: - `reconnect.backoff.ms`: Stel een initiële back-off tijd in (bijvoorbeeld 1000 ms) om herverbindingen te vertragen en te voorkomen dat je clients overbelast raken bij netwerkproblemen. - `reconnect.backoff.max.ms`: Stel een maximale back-off tijd in (bijvoorbeeld 10000 ms) om de hersteltijd te beperken. - `retry.backoff.ms`: Gebruik een korte back-off tussen retries (bijvoorbeeld 500 ms tot 2000 ms) om snel te herstellen zonder de broker te belasten. 2. Retries en foutafhandeling: - `retries`: Je hebt al 3 ingesteld; overweeg dit te verhogen (bijvoorbeeld naar 5 of 10) voor meer robuustheid, vooral bij tijdelijke netwerkproblemen. - `delivery.timeout.ms`: Verhoog deze waarde (bijvoorbeeld naar 300000 ms) zodat retries niet te snel worden afgebroken, waardoor gegevensverlies wordt voorkomen. - `max.in.flight.requests.per.connection`: Beperk dit tot 1 of 2 om de volgorde en foutafhandeling beter te beheren. 3. Circuit breakers en fouttolerantie: - Implementeer een circuit breaker op applicatieniveau die bij herhaalde connectiefouten tijdelijk de client pauzeert en herstart. - Monitor fouten en retries, en stel limieten in om te voorkomen dat een enkele storing de hele verwerking stopt. 4. Failover-methoden: - Configureer je `bootstrap.servers` met meerdere brokers zodat clients automatisch overschakelen bij uitval. - Gebruik de `client.id` en `metadata.max.age.ms` om de metadata-updates optimal te beheren. - Overweeg het gebruik van Kafka's `partition.assignment.strategy` (bijvoorbeeld range of roundrobin) om de load goed te verdelen en te voorkomen dat één broker overbelast raakt. 5. Additional best practices voor hoge doorvoer en minimale onderbrekingen: - Pas `linger.ms` en `batch.size` aan om efficiëntie te optimaliseren zonder dat dit ten koste gaat van de fouttolerantie. - Gebruik `acks=all` zoals je al hebt, voor maximale betrouwbaarheid. - Zorg dat je consumers checkpoints maken (bijvoorbeeld via offset-commits) na succesvolle batchverwerking, om bij onderbrekingen niet gegevens te verliezen. Samenvatting: - Stel `reconnect.backoff.ms` en `reconnect.backoff.max.ms` in voor stabiele reconnections. - Verhoog `retries` en `delivery.timeout.ms` voor betere fouttolerantie. - Beperk `max.in.flight.requests.per.connection` voor juiste volgorde. - Implementeer applicatie-level circuit breakers en monitor fouten. - Gebruik meerdere brokers en goede partitionering om failover soepel te laten verlopen. - Optimaliseer batchinstellingen voor hoge doorvoer zonder risico op gegevensverlies. Door deze strategieën te combineren, maximaliseer je de beschikbaarheid en fouttolerantie van je Kafka-clients, vooral in een veeleisend batchverwerking scenario.

Zeker, hierbij een gedetailleerd advies voor het verbeteren van de beschikbaarheid en fouttolerantie van uw Kafka-clients, specifiek gericht op batchverwerking met hoge doorvoer. ### Analyse Huidige Configuratie Uw huidige producerconfiguratie (`retries=3`, `acks=all`, `linger.ms=5`) is een solide basis voor duurzaamheid, maar kan worden geoptimaliseerd voor hoge beschikbaarheid en robuuste foutafhandeling in een productieomgeving. --- ### Aanbevelingen per Categorie #### 1. Producerconfiguratie (Verbetering ten opzichte van huidig) * **`retries` en `retry.backoff.ms`**: * **`retries`**: Stel deze in op een zeer hoge waarde (bijv. `retries=2147483647`), wat effectief "oneindig retry" betekent. Laat de client netwerk- of brokerfouten transparent afhandelen. Voor *niet-herstelbare* fouten (bijv. ongeldige message, autorisatiefout) moet u een `ProducerListener` of callback gebruiken om deze logisch af te handelen. * **`retry.backoff.ms`**: Definieer een exponentiële backoff-strategie om brokers niet te overbelasten tijdens herstel. Begin bijvoorbeeld met `retry.backoff.ms=100` (100 ms) en gebruik `delivery.timeout.ms` om het totale aantal pogingen te begrenzen. * **`delivery.timeout.ms`** (**Cruciaal!**): * Deze configuratie is belangrijker dan alleen `retries`. Het definieert de *totale maximale tijd* die een producer mag besteden aan het verzenden van een record (inclusief alle retries en wachttijden). Stel dit in op een waarde die logisch is voor uw use-case (bijv. `delivery.timeout.ms=120000` voor 2 minuten). Dit voorkomt dat berichten vast komen te zitten in de send buffer bij langdurige storingen. * **`max.in.flight.requests.per.connection`**: * Met `acks=all` is het aan te raden om dit in te stellen op `1` om de volgorde van berichten binnen een partitie te garanderen, zelfs tijdens retries. Dit heeft een kleine impact op de doorvoer, maar is essentieel voor exact-once semantiek en geordende verwerking in batchscenario's. Voor maximale doorvoer (waarbij volgorde minder kritiek is) kunt u een hogere waarde (5) overwegen. * **`linger.ms` & `batch.size`**: * `linger.ms=5` is goed voor lage latentie. Voor *hoge doorvoer in batchverwerking* kunt u deze waarde verhogen (bijv. `linger.ms=20` of `50`) om grotere batches te vormen en het aantal requests te verminderen, wat de efficiëntie ten opzichte van brokers verbetert. * Verhoog eventueel ook `batch.size` (bijv. naar `32768` of `65536`) om deze grotere batches toe te staan. **Voorbeeld Producerconfiguratie:** ```java properties.put(ProducerConfig.RETRIES_CONFIG, Integer.MAX_VALUE); properties.put(ProducerConfig.RETRY_BACKOFF_MS_CONFIG, 100); // Exponentieel backoff startpunt properties.put(ProducerConfig.DELIVERY_TIMEOUT_MS_CONFIG, 120000); // 120 seconden totale timeout properties.put(ProducerConfig.MAX_IN_FLIGHT_REQUESTS_PER_CONNECTION, 1); // Garandeer volgorde properties.put(ProducerConfig.ACKS_CONFIG, "all"); properties.put(ProducerConfig.LINGER_MS_CONFIG, 20); // Iets hoger voor betere batching properties.put(ProducerConfig.BATCH_SIZE_CONFIG, 32768); // 32KB batch size properties.put(ProducerConfig.ENABLE_IDEMPOTENCE_CONFIG, true); // Zie punt 2 hieronder ``` #### 2. Idempotente Producer & Transactionele Verwerking Schakel idempotentie in (`enable.idempotence=true`). Dit voorkomt duplicate records veroorzaakt door dubbele retries van de producer zelf, een veelvoorkomend probleem bij `acks=all` en hoge `retries`. Het is een vereiste voor transactionele verwerking. Voor consumer batchverwerking waar *exact-once* verwerking cruciaal is (bv. financiële aggregaties), overweeg dan om **transactionele producers** te gebruiken in combinatie met een transactionele consumer (`isolation.level=read_committed`). #### 3. Consumerconfiguratie (Batchverwerking & Herverbinding) * **`fetch.min.bytes` & `fetch.max.wait.ms`**: * Optimaliseer voor batchverwerking door de minimale fetchgrootte te verhogen. Stel `fetch.min.bytes` in op een hogere waarde (bijv. `512000` voor ~500KB) en `fetch.max.wait.ms` op bijvoorbeeld `500` ms. De consumer wacht dan langer om meer data per request op te halen, wat de doorvoer aanzienlijk verbetert. * **`session.timeout.ms` & `heartbeat.interval.ms`**: * Deze bepalen hoe snel een consumer als "dead" wordt beschouwd en een rebalance wordt geactiveerd. Voor batch-jobs met lange verwerkingstijd is een **hogere time-out** beter om false positives te voorkomen. * Stel `session.timeout.ms` in op een hoge waarde (bijv. `45000` voor 45 seconden). * Zorg dat `heartbeat.interval.ms` altijd significant kleiner is dan de session timeout (typisch ≤ 1/3). Bijv. `heartbeat.interval.ms=15000` (15 seconden). * **`max.poll.interval.ms`**: * **Zeer belangrijk voor batchverwerking!** Dit is de maximale tijd tussen twee aanroepen van `.poll()` voordat de consumer als "dead" wordt beschouwd. Stel dit in op een waarde die *ruimschoots* hoger is dan de tijd die uw batchverwerkingslogica nodig heeft (bijv. 5 minuten: `max.poll.interval.ms=300000`). Anders wordt uw consumer uit de groep gezet wegens "liveness" issues. * **Handmatige Commit Strategie**: * Gebruik `enable.auto.commit=false` voor batchverwerking. Commit offsets pas *nadat* een hele batch is verwerkt en opgeslagen. Dit voorkomt gegevensverlies bij crashes na een auto-commit maar vóór daadwerkelijke verwerking. * **Herverbindingstiming**: * De Kafka-client handelt herverbinding naar brokers automatisch en transparent af via de `retries` en `reconnect.backoff.ms` configuraties. Stel `reconnect.backoff.ms` in op een redelijke waarde (bijv. `1000` ms) met een maximale backoff (`reconnect.backoff.max.ms`, bijv. `30000` ms). **Voorbeeld Consumerconfiguratie:** ```java properties.put(ConsumerConfig.FETCH_MIN_BYTES_CONFIG, 512000); properties.put(ConsumerConfig.FETCH_MAX_WAIT_MS_CONFIG, 500); properties.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, 45000); properties.put(ConsumerConfig.HEARTBEAT_INTERVAL_MS_CONFIG, 15000); properties.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_INTERVAL_MS_CONFIG, 300000); // 5 minuten properties.put(ConsumerConfig.ENABLE_AUTO_COMMIT_CONFIG, false); properties.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "earliest"); // of "latest" properties.put(ConsumerConfig.RECONNECT_BACKOFF_MS_CONFIG, 1000); properties.put(ConsumerConfig.RECONNECT_BACKOFF_MAX_MS_CONFIG, 30000); ``` #### 4. Circuit Breakers Implementeer circuit breakers op *applicatieniveau*, niet in de Kafka-client zelf. * **Monitor** het aantal opeenvolgende productiefouten of time-outs in uw send-callback. * **Bij een drempelwaarde** (bijv. 10 failed sends in 30 seconden), "open" de circuit breaker. Stop met het accepteren van nieuwe berichten om te verzenden (of plaats ze in een buffer/database) en geef een fout terug naar de aanroepende code. * **Probeer periodiek** (bijv. om de 30 seconden) een testbericht te verzenden. Als dit lukt, "sluit" de circuit breaker weer en hervat de normale verwerking. * Bibliotheken zoals **Resilience4j** zijn perfect voor dit patroon. #### 5. Failover-Methoden (Cluster & Client) * **Kafka Cluster Niveau**: * Zorg dat uw **brokers over meerdere beschikbaarheidszones (AZs)** zijn verspreid. * Configureer hoge replication factors (minimaal `3`) voor uw topics. * Gebruik rack awareness (`broker.rack`) zodat replica's over verschillende fysieke racks/AZs worden verdeeld. * **Client Niveau (Bootstrapping)**: * Geef meerdere brokers door in de `bootstrap.servers` configuratie van zowel producer als consumer. Gebruik brokers van verschillende racks/AZs. De client ontdekt via één broker automatisch alle andere, dus deze lijst is uw failover-ingangspunt. * Voorbeeld: `bootstrap.servers=broker1-az-a.example.com:9092,broker2-az-b.example.com:9092,broker3-az-c.example.com:9092` ### Samenvatting van Actiepunten 1. **Producer**: Stel `retries` zeer hoog in, definieer `delivery.timeout.ms`, verhoog `linger.ms` voor betere batching, en schakel `enable.idempotence=true` in. 2. **Consumer**: Schakel auto-commit uit, verhoog `fetch.min.bytes` en `max.poll.interval.ms` significant voor batchverwerking, en configureer timeouts correct. 3. **Circuit Breaker**: Implementeer een op Resilience4j gebaseerde circuit breaker op applicatieniveau om downstream-storingen te isoleren. 4. **Failover**: Zorg voor een gedistribueerd cluster met rack awareness en geef meerdere bootstrap-servers op. Deze combinatie van configuraties en patronen minimaliseert onderbrekingen, voorkomt gegevensverlies en zorgt voor een robuuste, beschikbare verwerkingspijplijn voor uw batchworkloads.