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Imagem de Uma introdução à separação de comandos e consultas no tecmundo

Otimize e dimensione seus modelos de dados em aplicativos complexos

Por Mickael Maison
Command query responsibility segregation (CQRS) &eacute; um padr&atilde;o de arquitetura de aplicativo. Esse padr&atilde;o &eacute; regularmente usado em aplicativos ativados por eventos e frequentemente associado &agrave; orienta&ccedil;&atilde;o a eventos (<a href="https://developer.ibm.com/articles/event-sourcing-introduction/" target="_blank">event sourcing</a>). Consiste em separar a l&oacute;gica relacionada a comandos daquela associada a consultas.
<h2 dir="ltr">O padr&atilde;o de arquitetura CQRS</h2>
Vamos come&ccedil;ar definindo o que s&atilde;o comandos e consultas. Em sua forma mais simples, um comando &eacute; uma opera&ccedil;&atilde;o que altera o estado do aplicativo, enquanto uma consulta &eacute; uma opera&ccedil;&atilde;o que l&ecirc; o estado do aplicativo.
Em um aplicativo, os dados s&atilde;o representados por meio do uso de modelos. Tradicionalmente, para um dom&iacute;nio definido, &eacute; usado um &uacute;nico modelo que guia todas as opera&ccedil;&otilde;es (criar, ler, atualizar e excluir, ou seja, as opera&ccedil;&otilde;es CRUD). No entanto, de acordo com a evolu&ccedil;&atilde;o dos requisitos, o modelo pode se tornar complexo e incontrol&aacute;vel.
Ao dividir os comandos e as consultas, o padr&atilde;o de arquitetura CQRS permite que os desenvolvedores usem modelos diferentes para ler e gravar dados.
Por exemplo, se considerarmos um servi&ccedil;o que esteja gerenciando pedidos:
OrderService:
* `createOrder()`
* `updateOrder()`
* `cancelOrder()`
* `getAllOrders()`
* `getOrdersForCustomer()`
&nbsp;
Se voc&ecirc; aplicar o padr&atilde;o CQRS, os servi&ccedil;os se tornar&atilde;o OrderCommandService e OrderQueryService:
&nbsp;
OrderCommandService:
* `createOrder()`
* `updateOrder()`
* `cancelOrder()`
&nbsp;
OrderQueryService:
* `getAllOrder()`
* `getOrdersForCustomer()`
&nbsp;
Essencialmente, o padr&atilde;o CQRS consiste em simplesmente separar os lados do comando e da consulta. Na pr&aacute;tica, o grau de separa&ccedil;&atilde;o pode variar da presen&ccedil;a de dois modelos dentro de um aplicativo at&eacute; a presen&ccedil;a de dois aplicativos.
A ideia de separar comandos e consultas tamb&eacute;m tem origem no fato de ser relativamente comum que ambos sejam usados por diferentes atores ou em diferentes escalas. Por exemplo, no OrderService descrito acima, os clientes usariam principalmente os comandos, enquanto a empresa oferecendo o servi&ccedil;o &eacute; quem usaria as consultas.
Com rela&ccedil;&atilde;o &agrave; arquitetura, um aplicativo de padr&atilde;o CQRS pode se assemelhar a isso:
<img alt="CQRS
" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/19/cqrs-19194935652050.png" />Arquitetura do padr&atilde;o CQRS 
Nesse caso, os comandos registram atualiza&ccedil;&otilde;es no Apache Kafka nos t&oacute;picos correspondentes. No lado da consulta, o Kafka Streams pode ser usado para criar proje&ccedil;&otilde;es (atrav&eacute;s de agrega&ccedil;&otilde;es ou jun&ccedil;&otilde;es) dos dados nos t&oacute;picos. Voc&ecirc; pode explorar uma <a href="https://www.ibm.com/cloud/architecture/architectures/eventDrivenArchitecture/reference-architecture" target="_blank">arquitetura orientada a eventos</a> b&aacute;sica ou estendida no IBM Cloud Architecture Center.
Veremos na pr&oacute;xima se&ccedil;&atilde;o os benef&iacute;cios que isso pode ter em nossa arquitetura de aplicativos.
<h2 dir="ltr">Por que usar o CQRS?</h2>
O CQRS fornece uma separa&ccedil;&atilde;o de conceitos e nos permite ter modelos mais simples focados em diferentes casos de uso. Em um aplicativo complexo, isso pode evitar um modelo &uacute;nico que se torna incontrol&aacute;vel em raz&atilde;o da l&oacute;gica de valida&ccedil;&atilde;o complicada para grava&ccedil;&otilde;es e de muitos objetos de transfer&ecirc;ncia de dados (DTO) para leituras.
Esses modelos podem ser otimizados para leituras ou grava&ccedil;&otilde;es e mapear de perto o padr&atilde;o DTO. Cada modelo tamb&eacute;m pode ser sustentado por uma camada de persist&ecirc;ncia diferente, novamente otimizada para sua fun&ccedil;&atilde;o. Por exemplo, o banco de dados de consulta pode ter visualiza&ccedil;&otilde;es materializadas correspondentes a DTOs sem a preocupa&ccedil;&atilde;o com o desempenho da grava&ccedil;&atilde;o.
A separa&ccedil;&atilde;o de conceitos tamb&eacute;m garante que outro servi&ccedil;o que interaja com o lado da consulta n&atilde;o possa atualizar dados e tenha apenas acesso de leitura.
A outra raz&atilde;o pela qual o CQRS &eacute; usado com frequ&ecirc;ncia &eacute; a escalabilidade. Quando temos dois servi&ccedil;os, eles podem ser dimensionados de forma independente para fornecer alto desempenho. Isso &eacute; especialmente relevante quando h&aacute; uma disparidade ampla entre leituras e grava&ccedil;&otilde;es.
Por exemplo, considere que uma empresa de transporte de cont&ecirc;ineres possa receber milhares de pedidos de seus clientes ao longo do dia. Todavia, os pedidos ser&atilde;o recuperados apenas periodicamente a cada dia.
<h2 dir="ltr">Outras considera&ccedil;&otilde;es ao usar o CQRS</h2>
Como qualquer outro padr&atilde;o de aplicativo, alguns cuidados devem ser tomados ao implementar um servi&ccedil;o usando o CQRS.
Primeiro, aplicar o CQRS a um servi&ccedil;o adiciona complexidade. Nos vemos com mais modelos para gerenciar e, se um microsservi&ccedil;o &eacute; dividido em duas partes, &eacute; necess&aacute;rio executar e gerenciar dois microsservi&ccedil;os.
Tamb&eacute;m em decorr&ecirc;ncia da natureza muito espec&iacute;fica de seus benef&iacute;cios, o CQRS deve ser aplicado apenas a servi&ccedil;os que exigem seus recursos. Na maioria dos casos, esse &eacute; um subconjunto muito pequeno de servi&ccedil;os.
Como h&aacute; modelos separados para grava&ccedil;&otilde;es e leituras, precisamos mant&ecirc;-los sincronizados; portanto, quando um comando &eacute; processado, ambos os modelos de comando e de consulta s&atilde;o atualizados. Em muitos casos, isso conduz a sistemas que s&atilde;o <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Eventual_consistency" target="_blank">eventualmente consistentes</a>.
<h2 dir="ltr">Resumo e pr&oacute;ximos passos</h2>
Neste artigo, forneci uma vis&atilde;o geral de alto n&iacute;vel do padr&atilde;o de arquitetura CQRS. Para saber mais sobre o padr&atilde;o de arquitetura CQRS, assista ao v&iacute;deo &ldquo;<a href="https://developer.ibm.com/videos/creating-event-driven-microservices" target="_blank">Criando microsservi&ccedil;os ativados por eventos</a>: explore padr&otilde;es de arquitetura orientados a eventos para seus aplicativos de microsservi&ccedil;os&rdquo;. Para aprender sobre esse padr&atilde;o com mais detalhes, explore a <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/reactive-in-practice-6/" target="_blank">Unidade 6</a>, a <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/reactive-in-practice-7/" target="_blank">Unidade 7</a> e a <a href="https://developer.ibm.com/tutorials/reactive-in-practice-8/" target="_blank">Unidade 8</a> na s&eacute;rie de tutoriais &ldquo;<a href="https://developer.ibm.com/series/reactive-in-practice/" target="_blank">Reativos na pr&aacute;tica</a>&rdquo;, sobre a constru&ccedil;&atilde;o de sistemas reativos.
&nbsp;... 
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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Uma introdução à separação de comandos e consultas

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Imagem de Determine tópicos em tendência com análise de fluxo de cliques no tecmundo

Utilize o Apache Spark e o Apache Kafka para coletar, analisar e gerar relatórios sobre dados sobre visitantes de websites

Por: Prashant Sharma e <a href="https://developer.ibm.com/profiles/rich.hagarty/" target="_blank">Richard Hagarty</a>.
Atualizado em: 28 de mar&ccedil;o de 2019. | Publicado em: 27 de fevereiro de 2018.
<h3 dir="ltr">Resumo</h3>
A an&aacute;lise de fluxo de cliques &eacute; o processo de coletar, analisar e gerar relat&oacute;rios a respeito de quais p&aacute;ginas um usu&aacute;rio visita, o que pode oferecer informa&ccedil;&otilde;es &uacute;teis sobre caracter&iacute;sticas de uso de um site. Neste padr&atilde;o de codifica&ccedil;&atilde;o, utilizaremos a an&aacute;lise de fluxo de cliques para demonstrar como detectar t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real no Wikip&eacute;dia.
<h3 dir="ltr">Descri&ccedil;&atilde;o</h3>
A an&aacute;lise de fluxo de cliques &eacute; o processo de coletar, analisar e gerar relat&oacute;rios a respeito de quais p&aacute;ginas um usu&aacute;rio visita, o que pode oferecer informa&ccedil;&otilde;es &uacute;teis sobre caracter&iacute;sticas de uso de um site.
Alguns usos populares desse tipo de abordagem incluem:
<ul>
<li dir="ltr">
Testes A/B: estudo estat&iacute;stico de como usu&aacute;rios de um site s&atilde;o afetados por mudan&ccedil;as de uma vers&atilde;o A para uma vers&atilde;o B;
</li>
<li dir="ltr">
Gera&ccedil;&atilde;o de recomenda&ccedil;&otilde;es em sites de venda: padr&otilde;es de cliques de consumidores em um portal indicam como um usu&aacute;rio foi influenciado a comprar algo. Essa informa&ccedil;&atilde;o pode ser utilizada como geradora de recomenda&ccedil;&otilde;es para futuros padr&otilde;es de cliques;
</li>
<li dir="ltr">
Publicidade direcionada: similar &agrave; gera&ccedil;&atilde;o de recomenda&ccedil;&otilde;es, &eacute; poss&iacute;vel rastrear cliques do usu&aacute;rio em sites e utilizar essa informa&ccedil;&atilde;o para direcionar publicidade em tempo real e com mais efici&ecirc;ncia;
</li>
<li dir="ltr">
T&oacute;picos em tend&ecirc;ncia: a an&aacute;lise do fluxo de cliques pode ser utilizada para estudos ou gera&ccedil;&atilde;o de t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real. Considerando-se um intervalo de tempo em particular, &eacute; poss&iacute;vel exibir os itens mais acessados para otimizar o n&uacute;mero de cliques.
</li>
</ul>
No padr&atilde;o de codifica&ccedil;&atilde;o a seguir, demonstraremos como detectar t&oacute;picos em tend&ecirc;ncia em tempo real no Wikip&eacute;dia. Para executar essa tarefa, utilizaremos o Apache Kafka como fila de mensagens, assim como o mecanismo de streaming estruturado Apache Spark para realizar a an&aacute;lise. Essa combina&ccedil;&atilde;o &eacute; bem conhecida por caracter&iacute;sticas como usabilidade, alto rendimento e baixa lat&ecirc;ncia.
Ao completar esse padr&atilde;o, voc&ecirc; vai entender como:
<ul>
<li dir="ltr">
Utilizar o <a href="https://jupyter.org/" target="_blank">Jupyter Notebooks</a> para carregar, visualizar e analisar dados;
</li>
<li dir="ltr">
Executar o Jupyter Notebooks no <a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-studio" target="_blank">IBM Watson Studio</a>;
</li>
<li dir="ltr">
Realizar uma an&aacute;lise de fluxo de cliques utilizando o mecanismo de streaming estruturado Apache Spark;
</li>
<li dir="ltr">
Construir um fluxo de processamento de baixa lat&ecirc;ncia utilizando o Apache Kafka.
</li>
</ul>
<img alt="Usu&aacute;rio / Nuvem p&uacute;blica
" src="https://tm.ibxk.com.br/2020/08/13/usuario-nuvem-publica-13174532315288.png" />Usu&aacute;rio / Nuvem p&uacute;blica 
<ul dir="ltr">
<li>
<div>1. Conecte-se com o Apache Kafka e configure uma inst&acirc;ncia em execu&ccedil;&atilde;o de um fluxo de cliques;</div>
</li>
<li>
<div>2. Execute um Jupyter Notebook no Watson Studio que interaja com o servi&ccedil;o Apache Spark subjacente. Isso tamb&eacute;m pode ser feito localmente com o Spark Shell;</div>
</li>
<li>
<div>3. O Apache Spark carrega e processa os dados vindos do Apache Kafka;</div>
</li>
<li>
<div>4. Os dados processados s&atilde;o transmitidos novamente a voc&ecirc; por meio do Jupyter Notebook (ou reposit&oacute;rio de sink, no caso de execu&ccedil;&atilde;o local).</div>
</li>
</ul>
<h2 dir="ltr">Instru&ccedil;&otilde;es</h2>
Encontre o passo a passo detalhado deste padr&atilde;o em <a href="https://github.com/IBM/kafka-streaming-click-analysis/blob/master/README.md" target="_blank">README</a>. Existem duas maneiras de exercitar essa habilidade:
<ul>
<li dir="ltr">
Executando tudo localmente utilizando Spark Shell;
</li>
<li dir="ltr">
Utilizando o Jupyter Notebooks no <a href="https://www.ibm.com/cloud/watson-studio" target="_blank">IBM Watson Studio</a>. Nota: para realizar esse tipo de abordagem, voc&ecirc; precisar&aacute; de um servi&ccedil;o <a href="https://www.ibm.com/cloud/event-streams" target="_blank">Event Streams</a>, que cobra taxas nominais.
</li>
</ul>
...&nbsp;
Quer ler mais conte&uacute;do especializado de programa&ccedil;&atilde;o? Conhe&ccedil;a a <a href="https://www.tecmundo.com.br/desenvolvendo-com-ibm-cloud?utm_source=tecmundo&amp;utm_medium=cta&amp;utm_campaign=ibm-blue-profile" target="_blank">IBM Blue Profile</a> e tenha acesso a mat&eacute;rias exclusivas, novas jornadas de conhecimento e testes personalizados. Confira agora mesmo, consiga as badges e d&ecirc; um upgrade na sua carreira!

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Determine tópicos em tendência com análise de fluxo de cliques

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Imagem de Use o Spring Kafka para acessar um serviço do Event Streams no tecmundo

Envie e receba mensagens para o Event Streams

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Use o Spring Kafka para acessar um serviço do Event Streams

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Imagem de Estruturando uma infraestrutura de mensagens de alta performance com Kafka no tecmundo

Implemente um adaptador de recursos para integrar o Kafka a soluções Java

Uma vez que a sociedade aderiu &agrave; mobilidade constante, aplica&ccedil;&otilde;es devem disponibilizar dados em tempo real &mdash; n&atilde;o apenas o resultado final em uma tabela armazenada em um banco de dados, mas tamb&eacute;m todas as a&ccedil;&otilde;es executadas por um usu&aacute;rio da solu&ccedil;&atilde;o. Qualquer informa&ccedil;&atilde;o compartilhada, como cliques, log data ou sensor data, &eacute; utilizada para aprimorar a experi&ecirc;ncia, gerar relat&oacute;rios, alimentar sistemas de machine learning e por a&iacute; vai. Hoje, desenvolvedores devem voltar suas aten&ccedil;&otilde;es a sistemas baseados no fluxo de eventos em tempo real.
A imagem a seguir mostra um exemplo de uma arquitetura baseada no processamento do fluxo de eventos:
&nbsp;<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185047451372.png" alt="figura" /><img alt="IBM" src="https://lh4.googleusercontent.com/b4tDx56f1AF1zC3ldLuwg6_daVMqUzlgr0DvYQ9mzbADhvW-MbrJwp2epDSKvvBVjNf4q_1ZZYQm4IxUEQm1mIk_muQ0I7KiCnyiErHzxlcC-JNC2ibB5tL92gfPK7kSsvCPw0rQ" width="417" height="320" style="background-color: transparent;" />
<a href="https://www.ibm.com/cloud/event-streams" style="background-color: transparent;" target="_blank">IBM Event Streams</a> &eacute; uma inst&acirc;ncia gerenciada Kafka para sua empresa.<a href="https://developer.ibm.com/technologies/messaging/articles/set-up-a-reliable-high-performant-distributed-messaging-infrastructure-with-kafka"></a>
<a href="https://kafka.apache.org/" target="_blank">Apache Kafka</a> &eacute; uma solu&ccedil;&atilde;o indicada para a cria&ccedil;&atilde;o de sistemas escal&aacute;veis de eventos complexos. A ferramenta proporciona recursos constantemente aprimorados para plataformas de streaming de eventos que desenvolvedores podem usar em solu&ccedil;&otilde;es avan&ccedil;adas de neg&oacute;cios. Contudo, eles frequentemente precisam integrar solu&ccedil;&otilde;es Java empresariais baseadas em tecnologias como IBM MQ ou IBM WebSphere Application Platform &agrave;s novas arquiteturas.
Considere o seguinte exemplo. Uma loja virtual possui um aplicativo que utiliza Kafka para enviar dados de pagamento a um sistema de pagamento distribu&iacute;do implementado em Java empresarial. A solu&ccedil;&atilde;o deve fornecer garantia absoluta de processar uma solicita&ccedil;&atilde;o de pagamento uma &uacute;nica vez (para evitar cobran&ccedil;as m&uacute;ltiplas do comprador). Contudo, falhas s&atilde;o inevit&aacute;veis em um sistema distribu&iacute;do, ent&atilde;o a solu&ccedil;&atilde;o precisa lidar com os problemas da melhor maneira poss&iacute;vel.
<h2 dir="ltr">Implementando messaging com Apache Kafka</h2>
Apache Kafka &eacute; um sistema distribu&iacute;do utilizado para processamento de fluxo de eventos amplamente utilizado em arquiteturas de microsservi&ccedil;os e ambientes baseados em nuvem. Ele fornece mensagens, armazenamento e processamento de eventos &mdash; tudo na mesma plataforma.
A imagem abaixo mostra uma topologia b&aacute;sica dos componentes do Apache Kafka, formados por produtores e consumidores que trocam mensagens por meio da infraestrutura do cluster Kafka:
&nbsp;<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185136358373.png" alt="figura" />
Mesmo que traga muitas vantagens, Kafka enfrenta problemas como:
<ul>
<li>L&oacute;gica de compensa&ccedil;&atilde;o manual nos casos de falhas de processamento de mensagens, o que pode resultar no n&atilde;o processamento dos dados.</li>
<li>Falta de suporte de processamento para transa&ccedil;&otilde;es XA.</li>
<li>Garantia de somente um processamento de entrega nas aplica&ccedil;&otilde;es do consumidor.</li>
<li>Esfor&ccedil;o extra de desenvolvimento e manuten&ccedil;&atilde;o para a integra&ccedil;&atilde;o da ferramenta a solu&ccedil;&otilde;es empresariais.</li>
</ul>
Para resolver essas quest&otilde;es, &eacute; poss&iacute;vel aplicar os conceitos topol&oacute;gicos tradicionais de messaging, como logs de transa&ccedil;&atilde;o, logs de recupera&ccedil;&atilde;o e transa&ccedil;&otilde;es XA, assim como implementar um adaptador de recursos baseado no Java EE Connector Architecture (JCA). Com essa alternativa, voc&ecirc; pode fornecer recursos ACID ao servidor, visando implementar o processamento de mensagens Kafka. O JCA ent&atilde;o fornece uma integra&ccedil;&atilde;o adequada de suas aplica&ccedil;&otilde;es com solu&ccedil;&otilde;es JAVA EE.
<h2 dir="ltr">Implementando o adaptador de recursos JCA</h2>
O Java EE Connector Architecture define uma s&eacute;rie de mecanismos transacionais escal&aacute;veis e seguros. &Eacute; poss&iacute;vel instalar o adaptador JCA em qualquer aplica&ccedil;&atilde;o compat&iacute;vel com Java EE, como IBM Websphere Application Server, IBM Business Process Manager, JBoss, WebSphere Liberty, Glassfish ou Weblogic.
Suas especifica&ccedil;&otilde;es tamb&eacute;m trazem uma s&eacute;rie de contratos padronizados que possibilitam a comunica&ccedil;&atilde;o entre aplica&ccedil;&otilde;es empresariais e sistemas de informa&ccedil;&atilde;o, como o Kafka. Al&eacute;m disso, o JCA pode funcionar como um plugin no servidor, habilitando a integra&ccedil;&atilde;o com Kafka e gerenciando todos os n&iacute;veis dos mecanismos do sistema (transa&ccedil;&otilde;es, gerenciamento de conex&atilde;o, recupera&ccedil;&atilde;o de falhas, detec&ccedil;&atilde;o de erros e logging). Al&eacute;m disso, o adaptador esconde qualquer l&oacute;gica de comunica&ccedil;&atilde;o pertencente ao Kafka necess&aacute;ria &agrave; integra&ccedil;&atilde;o de aplica&ccedil;&otilde;es empresariais. Ao implementar o adaptador de recursos JCA, o provedor pode se voltar &agrave; estrutura&ccedil;&atilde;o de estrat&eacute;gias e l&oacute;gicas de apresenta&ccedil;&atilde;o relacionadas ao Kafka &mdash; mesmo as mais avan&ccedil;adas. Portanto, o adaptador &eacute; desenvolvido uma &uacute;nica vez e pode ser reutilizado em diferentes aplica&ccedil;&otilde;es.
Vamos relacionar a solu&ccedil;&atilde;o ao nosso cen&aacute;rio de pagamentos observando o seguinte diagrama, que mostra o contexto do sistema da estrat&eacute;gia planejada:
&nbsp;<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185255952374.png" alt="figura" />
A aplica&ccedil;&atilde;o mobile envia os dados da solicita&ccedil;&atilde;o de pagamento para o Kafka, que est&aacute; integrado &agrave; aplica&ccedil;&atilde;o da empresa por meio do adaptador. Al&eacute;m disso, notifica&ccedil;&otilde;es de pagamento s&atilde;o enviadas por meio da solu&ccedil;&atilde;o. O adaptador, ent&atilde;o, inicia uma transa&ccedil;&atilde;o XA, enviada ao sistema empresarial e tamb&eacute;m ao sistema de notifica&ccedil;&otilde;es. Portanto, todas as tarefas relacionadas ao processamento da solicita&ccedil;&atilde;o do pagamento v&atilde;o ser executadas na mesma transa&ccedil;&atilde;o global e poder&atilde;o ser conclu&iacute;das com sucesso ou falhar todas juntas. A estrutura exige configura&ccedil;&otilde;es de t&oacute;picos de novas tentativas, dead letters e log de transa&ccedil;&otilde;es no Kafka, bem como aqueles j&aacute; criados para leitura ou escrita.
Vamos explorar, agora, mais detalhadamente o processamento de mensagens enviadas da e para a aplica&ccedil;&atilde;o mobile.
<h2 dir="ltr">Fluxo de entrada</h2>
Em nosso cen&aacute;rio de pagamento, o fluxo de entrada diz respeito &agrave; comunica&ccedil;&atilde;o iniciada pela aplica&ccedil;&atilde;o mobile da loja online, que envia os dados de pagamento solicitados para o Kafka. O adaptador fornece conectividade e entrega mensagens assincronamente para os endpoints existentes no servidor da aplica&ccedil;&atilde;o. Isso pode ser feito por meio de um contrato inflow determinado pela especifica&ccedil;&atilde;o JCA.
O adaptador de recursos Kafka JCA implementa uma especifica&ccedil;&atilde;o de ativa&ccedil;&atilde;o JavaBean com uma s&eacute;rie de propriedades utilizadas para a configura&ccedil;&atilde;o de ativa&ccedil;&atilde;o do endpoint. Os detalhes dessas configura&ccedil;&otilde;es s&atilde;o definidos como parte de uma configura&ccedil;&atilde;o do servidor da aplica&ccedil;&atilde;o.
O adaptador de recursos consulta periodicamente um lote de solicita&ccedil;&otilde;es de pagamento no t&oacute;pico inbound do Kafka. Depois disso, ele itera pelo lote de dados e entrega mensagens assincronamente &agrave;s inst&acirc;ncias endpoint. M&uacute;ltiplas inst&acirc;ncias endpoint podem existir para cada endpoint de mensagem, o que possibilita consumo concorrente de mensagens e proporciona alta taxa de transfer&ecirc;ncia.
O offset consumidor do Kafka &eacute; confirmado logo ap&oacute;s o agendamento de entrega de mensagem, para evitar problemas com lotes bloqueados. Essa estrutura &eacute; vi&aacute;vel porque o adaptador implementa procedimentos de toler&acirc;ncia a falhas por meio de novas tentativas, dead letters e t&oacute;picos log de transa&ccedil;&otilde;es que precisam ser configurados no Kafka. Em nosso caso, o endpoint precisa suportar transa&ccedil;&otilde;es XA, e o contexto de transa&ccedil;&atilde;o tem de ser criado antes do envio de dados para o endpoint, proporcionando assim um alto consumo de mensagens.
<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185656516375.png" alt="figura" />
Caso a transa&ccedil;&atilde;o fosse recusada pelo servidor da aplica&ccedil;&atilde;o, todo o trabalho realizado pela inst&acirc;ncia endpoint teria de ser revertido e a mensagem precisaria ser encaminhada ao t&oacute;pico de nova tentativa do Kafka.
&nbsp;<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185740001377.png" alt="figura" />
O adaptador consome mensagens do t&oacute;pico de novas tentativas do Kafka e as processa novamente. Depois que o n&uacute;mero de definido de novas tentativas &eacute; excedido, o adaptador transfere a mensagem ao t&oacute;pico de dead letters do Kafka. Pelo fato de essas mensagens possu&iacute;rem dados valiosos, &eacute; importante monitorar o t&oacute;pico.
<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185806751378.png" alt="figura" />
<h2 dir="ltr">Fluxo de sa&iacute;da</h2>
Esse fluxo diz respeito &agrave; comunica&ccedil;&atilde;o iniciada pela aplica&ccedil;&atilde;o da empresa. Em nosso caso, esse sistema &eacute; utilizado para enviar confirma&ccedil;&otilde;es de pagamento para a aplica&ccedil;&atilde;o mobile. A especifica&ccedil;&atilde;o JCA define o contrato de gerenciamento de conex&atilde;o, que ativa um servidor de aplicativos para agrupar conex&otilde;es Kafka. Dessa maneira, proporciona um ambiente escal&aacute;vel que suporta um grande n&uacute;mero de clientes.
Os detalhes da configura&ccedil;&atilde;o de uma conex&atilde;o outbound Kafka s&atilde;o definidos por meio de Managed Connection Factory JavaBean. Se valendo desses detalhes, o adaptador permite a administradores e desenvolvedores configurar o produtor Kafka e aproveitar recursos como confiabilidade, disponibilidade, taxa de transfer&ecirc;ncia, lat&ecirc;ncia e suporte de transa&ccedil;&atilde;o. Tais especifica&ccedil;&otilde;es s&atilde;o definidas como parte da configura&ccedil;&atilde;o do servidor da aplica&ccedil;&atilde;o.
O adaptador de recursos Kafka JCA exp&otilde;e o Kafka Connection Factory e o Kafka Connection que implementam o CCI (Common Client Interface), assim como as interfaces do JMS (Java Message Service). Um componente do aplicativo procura uma connection factory utilizando o nome JNDI (Java Naming and Directory Interface). Depois de obt&ecirc;-la, a aplica&ccedil;&atilde;o a usa para conseguir uma conex&atilde;o e acessar o Kafka. Dessa maneira, &eacute; poss&iacute;vel adicionar uma integra&ccedil;&atilde;o Kafka ao aplicativo do sistema de notifica&ccedil;&atilde;o, que atualmente envia dados para provedores de sistemas de mensagens JMS, como IBM MQ ou Active MQ.
O fluxo de sa&iacute;da do adaptador de recursos encapsula l&oacute;gica de comunica&ccedil;&atilde;o low-level Kafka e faz o seguinte:
<ul>
<li>Pool de conex&atilde;o.</li>
<li>Usa mecanismos transacionais Kafka para garantir entrega &uacute;nica.</li>
<li>Cuida da identifica&ccedil;&atilde;o, do registro e do manuseio de falhas do Kafka normalmente.</li>
<li>Implementa transa&ccedil;&otilde;es XA e, portanto, fornece processamento confi&aacute;vel de mensagens com Kafka em sistemas distribu&iacute;dos.</li>
</ul>
Para gerenciar transa&ccedil;&otilde;es dentro do fluxo de sa&iacute;da, o adaptador de recursos utiliza o contrato de gerenciamento de transa&ccedil;&otilde;es definido pela JCA Specification.
<img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/21/figura-21185928408380.png" alt="figura" />
No nosso exemplo, a connection factory precisa ser ajustada para suportar transa&ccedil;&otilde;es XA, e o adaptador precisa iniciar a transa&ccedil;&atilde;o Kafka quando o cliente obt&eacute;m a conex&atilde;o. A transa&ccedil;&atilde;o Kafka deve ser cancelada se o servidor reverter a conex&atilde;o. No caso de uma confirma&ccedil;&atilde;o de transa&ccedil;&atilde;o XA, o gerenciador de transa&ccedil;&otilde;es executa um protocolo de confirma&ccedil;&atilde;o de duas etapas em todos os recursos que participam da transa&ccedil;&atilde;o em execu&ccedil;&atilde;o. Isso garante que todo acesso de leitura/escrita aos recursos gerenciados seja confirmado ou revertido.
Por fim, o adaptador de recursos mant&eacute;m o rastreamento de transa&ccedil;&otilde;es em andamento registrando dados no t&oacute;pico de log de transa&ccedil;&atilde;o Kafka. Os dados registrados s&atilde;o utilizados em processos de reembolso, pois fornecem processamento confi&aacute;vel de mensagens em um sistema distribu&iacute;do.
<h2 dir="ltr">Conclus&atilde;o</h2>
A estrat&eacute;gia de configurar um adaptador JCA Kafka garante uma integra&ccedil;&atilde;o &ldquo;plug and play&rdquo; entre JMS e processamento de eventos complexos para solu&ccedil;&otilde;es com padr&otilde;es empresariais Java. Esse design permite integrar perfeitamente o Kafka aos aplicativos corporativos existentes, sem a necessidade de implementar a l&oacute;gica de compensa&ccedil;&atilde;o. Al&eacute;m disso, o adaptador possibilita que um servidor forne&ccedil;a a infraestrutura, o ambiente de tempo de execu&ccedil;&atilde;o para conectividade Kafka e o gerenciamento de transa&ccedil;&otilde;es necess&aacute;rio &agrave; estabilidade do sistema da empresa.
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Estruturando uma infraestrutura de mensagens de alta performance com Kafka

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Imagem de Uma introdução ao Kafka no tecmundo

Aprenda tudo sobre as plataformas mais populares para distribuição de mensagens ou fluxo de dados

No mundo da TI, o Apache Kafka (ao qual ser&aacute; referido apenas como Kafka) &eacute;, atualmente, a plataforma mais popular de distribui&ccedil;&atilde;o de mensagens ou fluxo de informa&ccedil;&otilde;es. Qualquer aplica&ccedil;&atilde;o que funcione com qualquer tipo de informa&ccedil;&atilde;o (registros, eventos ou outros) e requeira que essa informa&ccedil;&atilde;o seja transferida, al&eacute;m de transformada ao se mover por seus componentes, pode se beneficiar do Kafka. Ele come&ccedil;ou como um projeto no LinkedIn e depois seu c&oacute;digo foi aberto com o objetivo de facilitar a sua ado&ccedil;&atilde;o. Ao longo dos &uacute;ltimos anos, continuou sendo um projeto de c&oacute;digo aberto e se desenvolveu bastante. <a href="http://kafka.apache.org/powered-by">Grandes nomes</a> da tecnologia da informa&ccedil;&atilde;o o utilizam em seu ambiente de produ&ccedil;&atilde;o.
<h2 dir="ltr">Alguns dos componentes b&aacute;sicos do Kafka s&atilde;o:</h2>
<ul>
<li dir="ltr">
Broker &mdash; &eacute; onde os dados enviados ao Kafka s&atilde;o armazenados. Eles s&atilde;o respons&aacute;veis por receb&ecirc;-los e armazen&aacute;-los assim que chegam. O broker tamb&eacute;m fornece-os quando requisitado. Muitos dos brokers Kafka trabalham juntos na forma&ccedil;&atilde;o de um cluster. O Kafka utiliza o Apache ZooKeeper para armazenar metadados sobre o cluster. Os brokers usam esses metadados na detec&ccedil;&atilde;o de falhas (por exemplo as do broker) e se recuperar delas.
</li>
<li dir="ltr">
Produtor &mdash; &eacute; uma entidade que envia dados ao broker. Existem diferentes tipos de produtores. O Kafka vem com o seu pr&oacute;prio, escrito em Java, mas existem muitas outras bibliotecas Kafka de clientes que suportam C/C++, Go, Python, REST e mais.
</li>
<li dir="ltr">
Consumidor &mdash; &eacute; uma entidade que requer dados do broker. Similar ao caso do produtor, al&eacute;m do consumidor Java incorporado, existem outros consumidores de c&oacute;digo aberto a desenvolvedores interessados em APIs que n&atilde;o estejam em Java.
</li>
</ul>
O Kafka armazena dados em t&oacute;picos, os quais s&atilde;o enviados pelos produtores a t&oacute;picos Kafka espec&iacute;ficos, e os consumidores tamb&eacute;m os leem. Cada t&oacute;pico tem uma parti&ccedil;&atilde;o ou mais. As informa&ccedil;&otilde;es enviadas a um t&oacute;pico s&atilde;o armazenadas ao final, em apenas uma dessas parti&ccedil;&otilde;es. Cada uma delas &eacute; hospedada por um broker e n&atilde;o pode se expandir por meio de brokers m&uacute;ltiplos.&nbsp;
<h2 dir="ltr">Existem algumas raz&otilde;es da cont&iacute;nua popularidade e ado&ccedil;&atilde;o do Kafka no mercado</h2>
<ul>
<li dir="ltr">
Escalabilidade: dois importantes recursos do Kafka contribuem para sua escalabilidade. Um cluster Kafka pode se expandir ou encolher (os brokers podem ser adicionados ou removidos) enquanto opera, sem perigo de quedas. Ao mesmo tempo, um t&oacute;pico Kafka pode ser expandido com o intuito de conter mais parti&ccedil;&otilde;es. Devido ao fato de que a parti&ccedil;&atilde;o n&atilde;o pode se expandir atrav&eacute;s de brokers m&uacute;ltiplos, sua capacidade est&aacute; restrita ao espa&ccedil;o de disco do broker. Ser capaz de aumentar o n&uacute;mero de parti&ccedil;&otilde;es e de brokers significa que n&atilde;o h&aacute; limite na quantidade de informa&ccedil;&atilde;o que um t&oacute;pico sozinho pode armazenar.
</li>
<li dir="ltr">
Toler&acirc;ncia a falhas e confiabilidade: o Kafka foi projetado de maneira que uma falha com um broker seja detect&aacute;vel por outros em um cluster. Uma vez que cada t&oacute;pico pode ser replicado em m&uacute;ltiplos brokers, o cluster pode se recuperar de tais falhas e continuar a operar sem nenhuma interrup&ccedil;&atilde;o de servi&ccedil;o.
</li>
<li dir="ltr">
Desempenho: os brokers conseguem armazenar e recuperar informa&ccedil;&otilde;es de forma eficiente em uma velocidade super-r&aacute;pida.
</li>
</ul>
A Figura 1 mostra 1 cluster Kafka que cont&eacute;m 4 brokers e armazena 3 t&oacute;picos (t1, t2 e t3). O t1 apresenta apenas 1 parti&ccedil;&atilde;o e &eacute; replicado 3 vezes, enquanto o t2 e o t3 t&ecirc;m 2 parti&ccedil;&otilde;es (cada) e s&atilde;o replicados 2 vezes. Fica claro pela imagem que esse cluster consegue sobreviver a uma falha simples do broker sem perder nenhum dado. Ele pode sobreviver a uma falha dupla de broker se os brokers 1 e 4 ou 3 e 4 forem os pares que falharem. Qualquer outro par que falhe far&aacute; com que alguns dados sejam perdidos.
<h2>Figura 1. Um cluster Kafka simples</h2>
<h2 dir="ltr"><img src="https://tm.ibxk.com.br/2020/07/13/cluster-kafka-simples-13182944008362.png" alt="cluster Kafka simples" />(Fonte: IBM Developer)</h2>
<h3 dir="ltr">Uma variedade de configura&ccedil;&otilde;es de produtores e consumidores pode trabalhar com esse cluster. Por exemplo:</h3>
<ul>
<li dir="ltr">
o cliente 1 pode produzir para o t&oacute;pico 1 (atuando como produtor);
</li>
<li dir="ltr">
o cliente 2 pode produzir para o t&oacute;pico 2 (atuando como produtor);
</li>
<li dir="ltr">
o cliente 3 pode ler dos t&oacute;picos 1 e 2 com a finalidade de criar para o t&oacute;pico 3 (atuando tanto como consumidor como produtor);
</li>
<li dir="ltr">
O cliente 4 pode ler do t&oacute;pico 3.
</li>
</ul>
Em certos casos, pode-se ter um fluxo de dados cont&iacute;nuo e em tempo real para alguns desses t&oacute;picos. Por exemplo, o t&oacute;pico 1 cont&eacute;m leituras de temperatura de v&aacute;rios sensores em uma f&aacute;brica, enquanto o t&oacute;pico 2 tem informa&ccedil;&otilde;es detalhadas sobre esses sensores.&nbsp;
Ent&atilde;o, o cliente 3 da configura&ccedil;&atilde;o acima receberia de forma cont&iacute;nua as leituras de temperatura, cruzando os dados com as especifica&ccedil;&otilde;es mais recentes dos sensores, detectando anomalias e reportando-as no t&oacute;pico 3. Nesse cen&aacute;rio, o cliente 3 &eacute; uma aplica&ccedil;&atilde;o de fluxo simples que l&ecirc; informa&ccedil;&otilde;es de um ou mais t&oacute;picos Kafka, faz um pouco de processamento e cria sa&iacute;das para outros t&oacute;picos Kafka &mdash; tudo isso em tempo real.
A an&aacute;lise das informa&ccedil;&otilde;es em tempo real vinda de dispositivos IoT ou a&ccedil;&otilde;es de usu&aacute;rios em um site s&atilde;o alguns exemplos do que os fluxos Kafka d&atilde;o conta facilmente. Outros usos est&atilde;o listados na documenta&ccedil;&atilde;o de fluxos Kafka referenciada no final deste artigo.
Por causa das funcionalidades descritas acima, o Kafka &eacute; uma escolha popular para transmitir dados e processos de ELT. Na verdade, o API de fluxos &eacute; parte integrante do Kafka e facilita o desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es de fluxo que processam dados em curso. &Eacute; justo dizer que o Kafka surgiu como uma plataforma de processamento de mensagens em lotes e agora se tornou a plataforma de processamento de fluxos preferida das pessoas. O Kafka Streams pode ainda ser aumentado com outro projeto de c&oacute;digo aberto, chamado de KSQL, que simplificou significativamente o desenvolvimento de aplica&ccedil;&otilde;es Kafka Streams usando declara&ccedil;&otilde;es do tipo SQL.
O Kafka e o Kafka Streams t&ecirc;m muito mais a oferecer do que foi descrito neste curto artigo. Os materiais referenciados abaixo os descrevem com mais detalhes e fornecem exemplos de c&oacute;digos. Eles s&atilde;o altamente recomendados a qualquer pessoa que queira ter mais conhecimento de seus interiores e saber a maneira de us&aacute;-los na pr&aacute;tica.
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Uma introdução ao Kafka

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