Hvordan brukes Kafka i event-driven arkitekturer?

Question

Accepted Answer

Kafka er et populært grunnlag for **event-driven arkitekturer** — hvor tjenester kommuniserer gjennom **events** i stedet for direkte anrop. Kafkas varige, skalerbar event-logg gjør det godt egnet for event-driven systemer, event sourcing og CQRS.

## Kafka som event-backbone

```text
In event-driven architecture, services emit and react to EVENTS:
  → a service publishes events to Kafka ("OrderPlaced", "PaymentReceived")
  → other services CONSUME and react (decoupled — the producer doesn't know the consumers)
  → Kafka = the durable, scalable EVENT BACKBONE connecting services
→ services are decoupled, communicating via events through Kafka
```

## Hvorfor Kafka passer event-driven systemer

```text
✓ DECOUPLING → producers and consumers independent; add consumers without changing producers
✓ DURABLE event LOG → events stored/replayable; new services can read history; reliable
✓ MULTIPLE consumers → many services react to the same events (each group independently)
✓ SCALABLE → handles high event volumes; partitioned for parallelism
✓ ORDERING (per partition/key) → ordered events per entity
```

## Event sourcing og CQRS

```text
EVENT SOURCING → store state as a sequence of EVENTS (the events ARE the source of truth):
  → Kafka's durable, ordered, retained log is well-suited (the event store)
  → rebuild state by replaying events; full audit/history
CQRS → separate WRITE (commands → events) and READ (materialized views) models:
  → events (in Kafka) update read models; Kafka Streams can build materialized views
→ Kafka is a natural fit for these event-centric patterns
```

## Hvorfor det er viktig

Å forstå hvordan Kafka brukes i event-driven arkitekturer er verdifull kunnskap på seniortnivå fordi **Kafka er et populært grunnlag for event-driven systemer**, en viktig moderne arkitektur, så det er relevant for design av slike systemer.

Event-driven arkitektur (tjenester som kommuniserer gjennom events i stedet for direkte anrop) blir stadig mer vanlig, og Kafka er et naturlig grunnlag for det.

Å forstå **Kafka som event-backbone** — tjenester som sender events til Kafka og andre som konsumerer og reagerer (frikoblet, med produsenter som ikke kjenner konsumenter), som gjør Kafka til den varige, skalerbare ryggraden som forbinder tjenester — avklarer Kafkas rolle i event-driven systemer.

Å forstå **hvorfor Kafka passer** — **frikobling** (uavhengige produsenter og konsumenter, legge til konsumenter uten å endre produsenter), den **varige event-loggen** (events lagret og gjenspeilt slik at nye tjenester kan lese historie), **flere konsumenter** (mange tjenester reagerer på samme events via uavhengige grupper), **skalerbarhet** (høyt event-volum, partisjonert parallellisme) og per-partisjon **rekkefølge** — forklarer hvorfor Kafkas karakteristikker samsvarer så godt med event-driven behov.

Å forstå **event sourcing og CQRS** — **event sourcing** (lagring av tilstand som en sekvens av events som er kilden til sannhet, hvor Kafkas varige, ordnede, beholdt logg passer godt som event store, som muliggjør tilstandgjenoppbygging ved å gjenskape events og full revisjonhistorikk) og **CQRS** (separering av skrivmodeller som produserer events fra lesemodeller bygget fra events, hvor Kafka Streams kan bygge materialiserte visninger) — reflekterer de avanserte event-sentrike mønstrene Kafka naturlig støtter.

Disse mønstrene (event-driven arkitektur, event sourcing, CQRS) er viktige moderne tilnærminger, og Kafka er et ledende grunnlag for dem.

Å forstå hvordan Kafka muliggjør event-driven systemer reflekterer sofistikert arkitektonisk kunnskap.

Siden Kafka er et populært grunnlag for event-driven arkitekturer (en viktig moderne tilnærming) og dets karakteristikker (frikobling, varig logg, flere konsumenter, skalerbarhet) gjør det godt egnet, støtter avanserte mønster som event sourcing og CQRS, og siden forståelsen av dette er relevant for design av event-driven systemer, er forståelsen av hvordan Kafka brukes i event-driven arkitekturer verdifull kunnskap på seniortnivå — viktig for den moderne event-driven tilnærmingen hvor Kafka tjener som event-backbone, støtter event sourcing og CQRS, og reflekterer den arkitektoniske kunnskapen for å designe event-driven systemer med Kafka, en betydelig bruk av Kafka i moderne arkitektur.