Материализованные представления в ClickHouse как триггеры на вставку, предагрегация через AggregatingMergeTree и SummingMergeTree, чтение потока из Kafka через Kafka engine, TTL и ретеншн, проекции — как строить обновляемые в реальном времени агрегаты
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
Что значит «транзакция» в брокере: AMQP-транзакции RabbitMQ против publisher confirms, транзакционный producer и exactly-once в Kafka, consume-process-produce и read_committed, границы EOS и outbox-паттерн как мост к БД. Примеры на Go и Java
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
Из чего складывается бюджет 300 мс, почему Kafka не место в синхронном пути, HTTP/1.1 против HTTP/2 и когда WebSocket не нужен — на сквозном кейсе 2000–5000 rps
Что такое streams в RabbitMQ — append-only лог с offset-чтением и репликацией, как их объявлять и читать (native stream-протокол и AMQP), super streams для партиционирования, честное сравнение с Kafka и разбор, где RabbitMQ Streams реально заменяет Kafka, а где нет
Выбор брокера сообщений: чем в реальности различаются RabbitMQ, Kafka, NATS и Redis (Lists, Pub/Sub, Streams), какие задачи они решают лучше всего и где начинаются типовые ошибки выбора
