Natuurlijk! Hier is een overzicht voor het ontwerpen van een event-driven architectuur met de genoemde componenten, gericht op hoge doorvoer, fouttolerantie en lage latency: 1. **Architectuur overzicht** Gebruik Apache Kafka als centrale event broker. Kafka zorgt voor hoge doorvoer, schaalbaarheid en fouttolerantie door gebruik van partitionering en replicatie. Elke gebeurtenis (event) wordt gepubliceerd op een specifiek topic. 2. **Componenten en events** - **UserRegistered**: Wanneer een gebruiker zich registreert, publiceer je een event op het `user-registered` topic. - **ProductAddedToCart**: Bij het toevoegen van een product aan de winkelwagen, publiceer je een event op `product-added-to-cart`. - **OrderPlaced**: Wanneer een bestelling wordt geplaatst, publiceer je `order-placed`. - **PaymentProcessed**: Na succesvolle betaling wordt het event `payment-processed` gepubliceerd. 3. **Integratie en event flows** Voorbeeld van een event flow: **Flow 1 - Nieuwe gebruiker registreert zich:** `UserRegistered` → Event wordt gepubliceerd op `user-registered` topic → Geabonneerde services (bijv. nieuwsbrief, gebruikersprofielservice) ontvangen en verwerken het event asynchronously. **Flow 2 - Product toevoegen en bestelling plaatsen:** `ProductAddedToCart` → Updates in winkelwagenservice `OrderPlaced` → Zodra de klant bevestigt, publiceert de orderservice `order-placed` `PaymentProcessed` → Na succesvolle betaling, publiceert de betalingsservice `payment-processed` **Flow 3 - Order en betaling:** Orderservice publiceert `order-placed` Paymentservice abonneert zich op `order-placed`, verwerkt de betaling, en publiceert `payment-processed` Orderstatus wordt geüpdatet op basis van `payment-processed` event 4. **Best practices voor koppelingen en reactietijd** - **Losse koppelingen**: Gebruik Kafka-topic abstrahering. Elk service abonneert zich op relevante topics en verwerkt events onafhankelijk, waardoor koppelingen minimaal blijven. - **Asynchrone communicatie**: Vermijd directe synchronisatie tussen services; gebruik events om de afhankelijkheid te minimaliseren. - **Partitionering en replication**: Configureer Kafka-partities voor parallel verwerking en replicatie voor fouttolerantie. - **Schema management**: Gebruik schema registry (zoals Confluent Schema Registry) om compatibiliteit te waarborgen en foutmeldingen te minimaliseren. - **Batching en compressie**: Verzend events in batches en maak gebruik van compressie om latency te verbeteren en throughput te verhogen. 5. **Verschillende best practices voor lage latency en hoge doorvoer** - Gebruik snelle netwerkverbindingen en optimaliseer Kafka-configuratie (bijv. `acks=1` of `acks=all` afhankelijk van fouttolerantie en latency). - Minimaliseer de verwerkingstijd in consumers door lichte verwerking en asynchrone taken. - Overweeg het gebruik van meerdere Kafka-partities en meerdere consumer groups voor schaalbaarheid. **Kort samengevat:** - Publiceer events op relevante Kafka-topics - Laat services asynchroon reageren op events - Beperk directe koppelingen door event-gebaseerde communicatie - Configureer Kafka voor hoge schaalbaarheid en fouttolerantie - Optimaliseer voor lage latency door batching, compressie en snelle verwerking Wil je een concreet voorbeeld van configuraties of event schemas?

Absoluut. Hierbij een gedetailleerd ontwerp voor een event-driven architectuur (EDA) op basis van jouw vereisten. ### Overzicht van de Architectuur Het centrale principe is dat alle belangrijke acties in je systeem (de gebeurtenissen die je noemde) worden gepubliceerd als onveranderbare berichten (events) naar **Apache Kafka**. Andere services abonneren zich vervolgens op de events die voor hen relevant zijn en voeren hun eigen, onafhankelijke logica uit. Dit decouplet de services volledig. **Kerncomponenten & hun rol:** * **Apache Kafka:** Het centrale zenuwstelsel. Het fungeert als een hoogwaardige, gedistribueerde commit log die alle events persistent opslaat. Het biedt de vereiste **hoge doorvoer**, **fouttolerantie** (via replicatie), en **lage latency**. * **UserRegistered Event:** Gepubliceerd door de User Service wanneer een nieuwe gebruiker zich registreert. * **ProductAddedToCart Event:** Gepubliceerd door de Cart Service wanneer een item aan een winkelwagen wordt toegevoegd. * **OrderPlaced Event:** Gepubliceerd door de Order Service wanneer een bestelling succesvol is geplaatst. * **PaymentProcessed Event:** Gepubliceerd door de Payment Service wanneer een betaling is voltooid (succes of falen). --- ### Event Flows: Voorbeelden **Flow 1: Van registratie naar welkomstmail** 1. De **User Service** verwerkt een registratieverzoek, slaat de gebruiker op in zijn database. 2. Direct daarna publiceert het een `UserRegistered` event naar een Kafka-topic genaamd `users.registered`. De event payload bevat o.a. `userId`, `emailAddress`, `firstName`. 3. Een onafhankelijke **Email Service** is geabonneerd op het topic `users.registered`. 4. Zodra dit event binnenkomt, triggert de Email Service zijn logica: het genereert en verstuurt een welkomstmail naar het opgegeven e-mailadres. 5. De User Service wacht *niet* op de Email Service. Het is fire-and-forget, wat **lage latency** voor de eindgebruiker garandeert. **Flow 2: Van bestelling naar betaling en voorraad** 1. De **Order Service** ontvangt een `PlaceOrder` commando, valideert het, en slaat de bestelling op met status `AWAITING_PAYMENT`. 2. Het publiceert een `OrderPlaced` event naar het topic `orders.placed` (met o.a. `orderId`, `totalAmount`, `userId`). 3. De **Payment Service** is geabonneerd op `orders.placed`. Het pakt het event op, start het betalingsproces (bijv. via een PSP zoals Stripe), en wacht asynchroon op het resultaat. 4. Zodra de betaling is afgerond, publiceert de Payment Service een `PaymentProcessed` event naar het topic `payments.processed` (met `orderId`, `status: SUCCESS/FAILED`). 5. Twee services luisteren nu naar `payments.processed`: * De **Order Service** zelf: update de orderstatus naar `PAID` of `PAYMENT_FAILED`. * De **Inventory Service**: bij `status: SUCCESS` haalt het de bestelde items uit de voorraad. --- ### Best Practices voor Minimale Koppeling en Optimale Prestaties #### 1. Minimaliseer Koppeling (Loose Coupling) * **Gedeelde Kernel Vermijden:** Services delen geen database. Ze communiceren uitsluitend via events. Dit voorkomt dat een wijziging in het datamodel van de ene service de andere direct breekt. * **Use Schema's (Apache Avro/Protobuf):** Definieer de structuur van je events met een schema (bijv. met de **Confluent Schema Registry**). Dit zorgt voor contract-first ontwikkeling, backward/forward compatibility, en voorkomt dat consumers crashen op onverwachte data. * **Publish Primitive Events:** Publiceer events die de feitelijke gebeurtenis beschrijven (`UserRegistered`), niet events die een interne actie van een andere service beschrijven (`SendWelcomeEmailCommand`). Dit houdt je events generiek en herbruikbaar voor meerdere consumers. #### 2. Optimaliseer Reactietijd (Latency) * **Asynchrone Verwerking:** Dit is het hart van EDA. De front-end of API gateway hoeft niet te wachten op alle downstream verwerkingen (zoals e-mails, analytics, etc.). Het reageert direct na het publiceren van het primaire event. * **Kafka's Prestatiemogelijkheden:** * **Partitionering:** Partitioneer je topics slim (bijv. op `userId`). Dit zorgt voor ordegarantie per sleutel en parallelle verwerking, wat de **doorvoer enorm verhoogt** en latency verlaagt. * **Producer `acks` config:** Gebruik `acks=1` (standaard) voor een goede balans tussen latency en duurzaamheid. Alleen de leader hoeft het bericht te bevestigen. Gebruik `acks=0` voor pure throughput (maar risico op verlies) of `acks=all` voor maximale duurzaamheid (hogere latency). * **Consumer Fetch Config:** Pas `fetch.min.bytes` en `fetch.max.wait.ms` aan om batchgewijs messages op te halen en het aantal round-trips te verminderen. #### 3. Garandeer Fouttolerantie en Betrouwbaarheid * **Idempotente Consumers:** Ontwerp je services zo dat het verwerken van hetzelfde event meerdere keren geen schade aanricht (bijv. door een `eventId` bij te houden in een database en te controleren op duplicates voordat je actie onderneemt). Kafka kan soms duplicates leveren (bijv. na een netwerkfout). * **Dead Letter Topics (DLT):** Als een consumer een event niet correct kan verwerken (bijv. vanwege invalid data), plaats het event dan in een speciaal DLT. Dit voorkomt dat de consumer vastloopt en de hele verwerking blokkeert. Je kunt de events in de DLT later handmatig of via een apart proces onderzoeken en repareren. * **Retries met Backoff:** Implementeer een beleid voor opnieuw proberen met een exponentiële back-off voor tijdelijke fouten (netwerkproblemen, deadlocks). Gebruik geen infinite retries. ### Conclusie Door Apache Kafka als de ruggengraat te gebruiken en je services rondom welgedefinieerde events te organiseren, bereik je een architectuur die van nature schaalbaar, fouttolerant en responsief is. De sleutel tot succes ligt in het strikt naleven van de principes van losse koppeling (door schemabeheer en het vermijden van gedeelde databases) en het ontwerpen van je consumers om idempotent en veerkrachtig te zijn. Je kunt beginnen met één eenvoudige event flow (zoals `UserRegistered` -> Email Service) en de architectuur organisch uitbreiden naarmate je meer functionaliteit nodig hebt.