Natuurlijk! Hier is een uitgebreide strategie voor het ontwerpen van een Typesense-zoekoplossing met real-time synchronisatie, gebaseerd op jouw situatie: **1. Overzicht van je datastromen en vereisten:** - **Datastromen:** - Gebruikersprofielen - Productinformatie - Binnenkomend via API’s - **Wijzigingsfrequentie:** - Elke 5 minuten updates of veranderingen - **Real-time vereisten:** - Zoekresultaten binnen 10 seconden na datawijziging - **Bestaande systemen/integraties:** - Kafka message queue voor messaging en data-integratie --- **2. Architectuur en strategie** ### a. Data-inname en verwerking - **Gebruik Kafka als centrale messaging-systeem:** - Kafka-onderwerpen (topics) voor gebruikersprofielen en productinformatie - Data wordt via API’s ingestuurd en direct in Kafka geplaatst - **Produceren van berichten:** - API’s sturen updates naar Kafka via producers - Elke update wordt een bericht op het juiste Kafka-topic ### b. Data-consumer en indexering - **Consumer voor Kafka:** - Een of meerdere consumers luisteren naar Kafka-topics - Deze consumers verwerken binnenkomende berichten en bouwen de data klaar voor Typesense - **Batch- of real-time updates:** - Omdat data elke 5 minuten wordt bijgewerkt, kunnen updates zowel real-time (per bericht) als in batches plaatsvinden - Voor de vereiste van 10 seconden, is per-bericht verwerking aanbevolen ### c. Indexering in Typesense - **Gebruik van Typesense API:** - Consumers sturen via API’s (bijvoorbeeld `upsert` of `import`) data naar Typesense - **Update-strategie:** - Bij elke Kafka-bericht wordt een `upsert` uitgevoerd in Typesense - Hiermee blijft de index synchroon met je data ### d. Synchronisatie en consistentie - **Real-time sync:** - Door Kafka een queue te maken voor dataveranderingen, kunnen updates snel worden verwerkt - Zorg dat de consumer snel en foutloos updates doorvoert - **Herstel en retries:** - Gebruik Kafka’s mogelijkheden voor retries en foutafhandeling - Log failed updates en plan retries --- **3. Technische details en best practices** ### a. Kafka-configuratie - **Partitionering:** - Gebruik meerdere partities per topic voor schaalbaarheid - **Afspraken over volgorde:** - Voor consistente updates, zorg dat gerelateerde berichten in dezelfde partitie komen - **Foutafhandeling:** - Gebruik Kafka’s offset management en logische retries ### b. Typesense-configuratie - **Index-structuur:** - Definieer schema’s voor gebruikersprofielen en producten - Optimaliseer voor zoekprestaties - **Bulk import en updates:** - Voor grote batches, gebruik de `import` API - Voor snelle updates, gebruik `upsert` API ### c. Performance en betrouwbaarheid - **Caching:** - Implementeer caching waar mogelijk - **Monitoring:** - Houd Kafka en Typesense in de gaten via monitoring tools - Meet de verwerkingstijden en latentie - **Failover:** - Redundantie voor Kafka-clusters en Typesense nodes ### d. Best practices - **Data-validatie:** - Valideer data voordat je het naar Typesense stuurt - **Schema-onderhoud:** - Houd schema’s up-to-date en compatible - **Automatisering:** - Automatiseer deployment en updates van consumer- en indexeringsscripts - **Testing:** - Test de end-to-end flow grondig onder verschillende scenario’s --- **4. Samenvatting van de architectuur** ``` Gebruikers/profielen & productinfo API ↓ Kafka Producer ↓ Kafka Topics (profielen, producten) ↓ Kafka Consumer(s) ↓ Data-verwerking & validatie ↓ Typesense API (upsert/import) ↓ Typessense Index ↓ Zoek API ``` --- **5. Conclusie** Door Kafka te gebruiken als buffer en real-time data-pipeline, gecombineerd met een snel ingestelde Kafka consumer die direct updates naar Typesense stuurt, bereik je een zoekoplossing die binnen 10 seconden alle datawijzigingen verwerkt. Zorg voor goede monitoring, foutafhandeling en schaalbaarheid om betrouwbaarheid en performance te waarborgen. --- Heeft u nog verdere vragen of behoefte aan meer technische details?

Hier is een complete strategie voor je real-time Typesense zoekoplossing: ## Architectuur Overzicht ``` [API] → [Kafka] → [Sync Service] → [Typesense] → [Frontend] ↖---------- Real-time Updates ----------/ ``` ## Datastroom Design ### 1. Inkomende Data Stroom - **Gebruikersprofielen & Productinformatie** → REST API - **Message Queue** → Apache Kafka als buffer - **Sync Service** → Custom microservice - **Zoekengine** → Typesense cluster ### 2. Real-time Synchronisatie Flow ``` API → Kafka Topic → Sync Service → Typesense → Frontend (via SSE/WebSockets) ``` ## Technische Implementatie ### Typesense Configuratie ```json { "collection_name": "gebruikers_producten", "fields": [ {"name": "id", "type": "string"}, {"name": "type", "type": "string"}, {"name": "naam", "type": "string"}, {"name": "beschrijving", "type": "string"}, {"name": "tags", "type": "string[]"}, {"name": "laatst_bijgewerkt", "type": "int64"}, {"name": "actief", "type": "bool"} ], "default_sorting_field": "laatst_bijgewerkt" } ``` ### Sync Service Design ```javascript class TypesenseSyncService { async processKafkaMessage(message) { try { const data = JSON.parse(message.value); // Batch verwerking voor efficiëntie await this.batchUpsert(data); // Real-time index update await typesense.collections('gebruikers_producten') .documents() .upsert(data); } catch (error) { await this.retryOrDeadLetter(message); } } async batchUpsert(documents) { // Batch grootte: 100 documenten voor optimale performance if (this.batchBuffer.length >= 100) { await this.flushBatch(); } } } ``` ## Kafka Integratie Strategie ### Topic Structuur ```yaml topics: - gebruikers-updates: partitions: 3 retention: 24h - product-updates: partitions: 3 retention: 24h consumer_groups: - typesense-sync: parallel_processing: true ``` ### Configuratie Parameters ```yaml sync_service: batch_size: 100 flush_interval: "30s" max_retries: 3 retry_delay: "5s" typesense: connection_pool: 10 timeout: "15s" health_check_interval: "30s" ``` ## Real-time Prestatie Optimalisatie ### 1. Query Optimalisatie ```javascript // Typesense search config const searchParams = { q: searchTerm, query_by: 'naam,beschrijving,tags', filter_by: 'actief:true', sort_by: '_text_match:desc,laatst_bijgewerkt:desc', per_page: 20, use_cache: true, cache_ttl: 60 // 60 seconden cache }; ``` ### 2. Index Strategie - **Facetten** voor gefilterde navigatie - **Synonyms** voor betere zoekresultaten - **Curation** voor belangrijke resultaten - **Cluster configuratie** voor hoge beschikbaarheid ## Monitoring & Betrouwbaarheid ### Health Checks ```javascript // Service health monitoring async checkHealth() { const checks = { kafka_connection: await this.checkKafka(), typesense_connection: await this.checkTypesense(), sync_latency: await this.measureLatency(), queue_depth: await this.getQueueDepth() }; return checks; } ``` ### Foutafhandeling - **Dead Letter Queue** voor mislukte berichten - **Automatische retry** met exponentieel terugvallen - **Circuit breaker** pattern voor service bescherming - **Alerting** bij sync vertragingen > 15 seconden ## Best Practices ### 1. Data Consistentie - Gebruik idempotente operaties - Implementeer optimistic locking - Houd audit trail van wijzigingen ### 2. Prestatie - Gebruik connection pooling - Implementeer query caching - Monitor memory usage en query latency ### 3. Schaalbaarheid - Horizontaal schalen van sync services - Load balancing tussen Typesense nodes - Partitionering van Kafka topics ### 4. Security - API key rotatie - Rate limiting op zoek queries - Input validatie en sanitization ## Implementatie Timeline 1. **Week 1-2**: Typesense cluster setup + basis configuratie 2. **Week 3-4**: Sync service ontwikkeling + Kafka integratie 3. **Week 5**: Testing + performance tuning 4. **Week 6**: Monitoring implementatie + productie deploy Deze architectuur garandeert updates binnen je vereiste 10 seconden terwijl het robuust blijft bij piekbelasting en storingen.