Apache Kafka es una plataforma de streaming de eventos distribuida y de codigo abierto diseñada para capturar, almacenar y procesar flujos de datos en tiempo real.

Evento significa un registro de algo que ocurre en el sistema, por ejemplo un clic en una web o una insercion en una base de datos. Streaming se refiere a la generacion, entrega y procesamiento continuo de datos en tiempo real.

Arquitectura basica: un clúster Kafka esta formado por varios brokers, que son los servidores que almacenan temas y particiones, gestionan mensajes entrantes y salientes y se comunican con productores y consumidores. La alta disponibilidad se consigue desplegando multiples brokers para escalabilidad y tolerancia a fallos.

Temas, particiones y offsets: un tema es una categoria logica donde se publican eventos. Los temas se dividen en particiones para permitir paralelismo. Cada particion es un log inmutable ordenado en el que cada registro tiene un offset numerico secuencial que sirve de marcador para los consumidores.

Zookeeper vs KRaft: Zookeeper fue el servicio de coordinacion externo usado originalmente para gestionar metadatos, elecciones de controlador y deteccion de fallos. KRaft es el modo moderno de Kafka que elimina la dependencia de Zookeeper y gestiona metadata internamente usando el protocolo Raft, simplificando despliegues y mejorando consistencia de metadatos.

Escalado y gestion de clúster: para aumentar capacidad se añaden brokers y se reequilibran particiones. El escalado implica crear temas con mas particiones, replicar particiones entre brokers para tolerancia a fallos y ajustar el numero de consumidores en un grupo para paralelizar la lectura.

Productores: son las aplicaciones que publican eventos en temas. Pueden determinar la particion por clave usando un hash o distribuir en round robin. Los productores eligen el nivel de confirmacion con acks para equilibrar durabilidad y latencia: acks 0, acks 1 o acks all.

Consumidores: se suscriben a temas y consumen a su ritmo. Los consumidores se organizan en grupos de consumo para paralelizar la carga: cada particion es leida por un unico consumidor dentro del grupo. La gestion de offsets puede ser automatica o manual para controlar exactamente cuando se marca un mensaje como procesado.

Semanticas de entrega: At most once implica confirmar offsets antes de procesar y puede perder mensajes. At least once procesa primero y confirma despues, evitando perdida pero aceptando duplicados. Exactly once se logra con idempotencia en el productor y transacciones que combinan escritura y commit de offsets para garantizar que cada mensaje se procese exactamente una vez.

Retencion y compactacion: Kafka permite retencion por tiempo o por tamano para controlar uso de disco. La compactacion preserva la version mas reciente por clave, util para estados donde interesa el ultimo valor por id en lugar de todo el historial.

Gestion de flujo y back pressure: cuando productores generan datos mas rapido de lo que consumidores procesan puede aparecer lag. Kafka usa mecanicas como bloqueos de produccion max.block.ms y metrica de consumer lag para detectar y mitigar sobrecarga. Monitorizar consumer lag es clave para detectar consumidores lentos.

Serializacion: Kafka transmite bytes; productores deben serializar y consumidores deserializar. Formatos comunes: JSON facil de depurar, Avro compacto con esquema gestionado, y Protobuf eficiente y rapido. El uso de un registry como Confluent Schema Registry facilita evolucionar esquemas y evitar incompatibilidades entre productores y consumidores.

Replicacion y tolerancia a fallos: cada particion tiene un lider que atiende lecturas y escrituras y seguidores que replican su log. Las replicas en sincronizacion ISR garantizan que, si el lider falla, se pueda elegir otro lider sin perdida de datos. Mantener replicas en ISR es crucial para durabilidad.

Conectores y ecosistema: Kafka Connect es el framework para mover datos entre Kafka y sistemas externos con conectores source y sink, evitando codigo ad hoc. Kafka Streams es la libreria para procesado en streaming dentro de aplicaciones Java/Scala. ksqlDB ofrece una capa SQL para transformar y consultar flujos en tiempo real sin programar en bajo nivel.

Transacciones e idempotencia: con enable.idempotence true el broker asigna un Producer ID y secuencias para evitar duplicados al reintentar. Las transacciones permiten agrupar envios y commits de offsets en una unidad atomica, habilitando exactly once en pipelines complejos.

Seguridad: Kafka soporta autenticacion mediante SASL con mecanismos como PLAIN o GSSAPI Kerberos, autorizacion mediante ACLs para controlar operaciones sobre topics y grupos, y cifrado en transit con TLS para proteger datos entre clientes y brokers y en comunicacion interbroker.

Monitorizacion y operacion: metricas clave incluyen consumer lag, particiones subreplicadas URP, throughput y latencia. Detectar URP rapidamente ayuda a prevenir perdida de datos. Herramientas habituales para monitorizar son los CLI de Kafka y soluciones como Prometheus y Grafana.

Optimización de rendimiento: mejores practicas incluyen batching y compresion en productores, uso efectivo del page cache del sistema operativo manteniendo suficiente RAM, discos SSD para logs y redes de baja latencia y alta capacidad. Ajustar el numero de particiones mejora paralelismo pero exige mas recursos del controlador y del sistema.

Casos de uso: Kafka es ideal para ingesta de eventos en tiempo real, pipelines ETL, CDC de bases de datos, analitica en streaming, microservicios orientados a eventos, IoT y arquitecturas de datos en tiempo real.

Mejores practicas resumidas: diseñar particiones pensando en paralelismo, replicar para durabilidad, usar idempotencia y transacciones cuando se requiere exactly once, gestionar esquemas con un schema registry, monitorizar consumer lag y URP y automatizar reequilibrios y despliegues.

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