Введение в курс по Kafka 0:00 Курс является частью курса по микросервисам. Курс длится более 12 часов и наполнен потрясающим содержанием. Призыв к подписке и поддержке канала.
Сообщество и поддержка 0:56 Призыв присоединиться к сообществу Discord и Facebook. Сообщество помогает обмениваться идеями и решать вопросы.
Настройка локального брокера Kafka 1:24 Курс включает настройку локального брокера Kafka. Настройка темы для отправки и получения записей. Исходный код доступен на GitHub для клонирования и тестирования.
Введение в Kafka 2:27 Рекомендация записаться на курс по микросервисам. Kafka можно использовать как очередь сообщений. Kafka - распределенная потоковая платформа для отправки и получения событий.
Принципы работы Kafka 3:09 Kafka позволяет создавать устойчивые приложения. Сообщения могут оставаться в теме до нескольких дней или даже навсегда. Kafka работает как кластер, что обеспечивает высокую масштабируемость.
Различия между Kafka и RabbitMQ 4:09 Сообщения в Kafka не исчезают сразу, в отличие от RabbitMQ. Kafka Connect и Kafka Streams для интеграции данных и обработки данных.
Темы и разделы в Kafka 6:25 Темы в Kafka реплицируются и разделяются на разделы. Темы могут быть большими или маленькими, и данные могут храниться долго. Разделение тем на разделы позволяет масштабировать нагрузку.
Создание проекта с Kafka 10:05 Настройка локального брокера, темы, производителя и потребителя. Kafka используется для обмена сообщениями и обработки данных. Kafka обладает лучшей пропускной способностью и отказоустойчивостью.
Установка брокера Kafka 11:28 Kafka работает как кластер с несколькими брокерами. Брокер - это виртуальная машина, запускающая процесс Kafka. В крупных компаниях могут работать тысячи брокеров.
Введение в Kafka 12:23 Брокер Kafka - это виртуальная машина, работающая в облаке или локально. Kafka управляет разделами, запросами на чтение и запись. Kafka обеспечивает высокую пропускную способность, масштабируемость, постоянное хранилище и высокую доступность.
Начало работы с Kafka 13:18 Встроенная потоковая обработка позволяет подключать различные клиентские библиотеки и инструменты. Для начала работы с Kafka нужно скачать последнюю версию и запустить Zookeeper. После запуска Zookeeper можно запустить Kafka Broker.
Создание приложения Spring Boot 15:30 Создаем приложение Spring Boot для отправки сообщений на заданную тему. Используем IntelliJ IDEA для создания проекта и выбора шаблонов. Добавляем зависимости для работы с Kafka и Spring Boot.
Настройка конфигурации 17:40 Создаем конфигурацию для подключения к брокеру и определения темы. Добавляем свойство "bootstrap.servers" для указания адреса брокера. Создаем класс для создания тем и добавляем конфигурацию для производителя.
Настройка производителя 20:45 Создаем класс для конфигурации производителя Kafka. Определяем URL-адрес загрузочного сервера и конфигурацию производителя. Создаем фабрику производителей и шаблон Kafka для отправки сообщений.
Отправка сообщений 26:48 Настраиваем производителя и запускаем приложение. Используем шаблон Kafka для отправки сообщений в тему. Переименуем проект и создаем запускатель командной строки для отправки сообщений.
Настройка Kafka и отправка сообщений 27:51 Создание шаблона для отправки сообщений в Kafka. Использование внедрения зависимостей и методов для отправки сообщений. Отправка сообщения с темой "amigoscode" и данными "привет, Kafka".
Проверка работы приложения 28:44 Проверка работы приложения после перезапуска. Успешное добавление сообщения в тему Kafka. Настройка пользователя для чтения сообщений из темы.
Чтение сообщений из темы Kafka 30:33 Использование команды для чтения событий из темы. Чтение сообщений из темы "amigoscode". Проверка обработки больших объемов данных.
Создание логики микросервиса 34:40 Создание логики микросервиса для извлечения событий из темы. Создание класса KafkaConsumerConfig для настройки потребителя. Настройка фабрики потребителей и контейнера для прослушивания сообщений.
Настройка прослушивателя 40:06 Создание прослушивателя для темы "amigoscode". Настройка идентификатора группы для масштабирования. Обработка полученных данных и вывод эмодзи.
Публикация и чтение сообщений 42:51 Приложение перезапущено, и теперь можно читать сообщения из темы. Сообщения публикуются до запуска приложения Kafka. Используется прослушиватель для чтения сообщений.
Создание RESTful API 43:48 Созданы два потребителя, читающие одну тему. Необходимо создать RESTful API для публикации сообщений в очереди.
Создание контроллера сообщений 44:10 Создан класс контроллера сообщений с аннотацией @RestController. Добавлен метод для публикации сообщений с использованием шаблона Kafka.
Настройка и тестирование API 46:07 Конструктор класса автоматически подключается. Метод опубликован для доступа клиентам. Использование клиента REST для отправки запросов.
Тестирование и демонстрация 47:32 Отправка запроса и проверка ответа. Потребитель получает сообщения из темы. Создан RESTful API с интеграцией Kafka.
Дополнительные ресурсы 48:46 Рекомендация ознакомиться с документацией по Spring и Kafka. Обзор использования Kafka и Spring Boot.
Заключение и приглашение на курс 50:00 Объяснение силы Kafka в обмене сообщениями. Возможность публикации пользовательских объектов. Приглашение на полный курс по микросервисам.
