Kafka в проде: KRaft (без ZooKeeper), ключевые метрики (consumer lag, under-replicated, latency), тюнинг producer и consumer, partition reassignment и rack awareness, rolling upgrade и квоты — продакшн-чеклист
Как Kafka даёт exactly-once: идемпотентный producer, транзакции с transactional.id, атомарный consume-process-produce через sendOffsetsToTransaction и consumer read_committed — и где граница EOS (внешние сайд-эффекты), которую закрывает outbox
Как Kafka хранит и чистит данные: сегменты лога, retention по времени и размеру, log compaction для keyed-топиков (снимок последнего значения), tiered storage и сжатие — и когда compaction нужен, а когда обычный retention
Как Kafka не теряет сообщения: лидеры и фолловеры, ISR, acks (0/1/all), min.insync.replicas, unclean leader election и идемпотентный producer — и как одной неверной настройкой превратить надёжный кластер в дырявый
Как Kafka масштабирует чтение: consumer groups и назначение партиций, стратегии (range/roundrobin/sticky/cooperative), протоколы ребаланса (eager против incremental cooperative), static membership, rebalance storms и коммит offset — где теряются или дублируются сообщения
Kafka — это распределённый лог, а не очередь: топики и партиции, offset, producer и consumer, как ключ определяет партицию и порядок, зачем репликация. Вводная серии «Kafka вглубь»: правильная ментальная модель и когда Kafka уместен, а когда нет
Навигатор по messaging: как выбрать брокер (очередь vs лог vs шина), какие гарантии доставки бывают, как эксплуатировать кластер и как обрабатывать потоки данных — с картой всех статей по теме
Администрирование NATS: nats CLI и contexts, endpoints /varz /jsz /connz, prometheus-nats-exporter и Grafana, nats-top, backup/restore стримов и rolling upgrade кластера — с продакшн-чеклистом серии
Изоляция через accounts (глубже, чем vhost), exports/imports, три модели аутентификации (user/pass, nkeys, децентрализованный JWT через nsc и resolver) и TLS/mTLS — то, чего нет у соседей в таком виде
Те же паттерны на jnats: Connection и Dispatcher, request/reply, JetStream с pull-consumer через ConsumerContext, ack и redelivery, KV и graceful drain — зеркально к Go-статье серии
Ближайшие материалы, которые продолжают этот раздел.
Вводный материал про три разных класса messaging-решений и то, какие задачи они на самом деле закрывают.
Когда NATS оказывается достаточно и почему это не просто "Kafka полегче".
Как поднять понятный dev-стенд Kafka без иллюзий, что это уже production.
