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Impressum
eda
1
Impressum
2
Vorwort
2.1
Warum Event-Driven Architecture?
2.2
Zielgruppe und Lernziele
2.3
Didaktischer Ansatz
2.3.1
Konzeptfokus statt Tool-Vertiefung
2.3.2
Anspruch und Tiefe
2.3.3
Szenarien und Diskussionen
2.3.4
Durchgängiges Praxisszenario
2.3.5
Code als Demonstration
2.4
Struktur des Manuskripts
2.5
Technische Voraussetzungen
2.6
Wie Sie dieses Manuskript nutzen
2.6.1
Sequenzielles Lernen
2.6.2
Selektive Vertiefung
2.6.3
Diskussionen und Szenarien
2.7
Ein Wort zu Kafka
3
Einleitung
3.1
Definition und Kernprinzipien
3.1.1
Die fünf Kernprinzipien von EDA
3.2
Abgrenzung zu traditionellen Architekturen
3.2.1
Traditionell vs. Event-Driven: Ein direkter Vergleich
3.2.2
Visualisierung: Traditionell vs. Event-Driven
3.3
Historische Entwicklung und moderne Relevanz
3.3.1
Technologie-Evolution: Von Mainframes zu Cloud-native
3.3.2
Moderne Treiber für EDA-Adoption
3.3.3
EDA in der Praxis: Typische Anwendungsfelder
4
Motivation: Entkopplung, Skalierung, Reaktionsfähigkeit
4.1
Business-Treiber für EDA
4.1.1
Verkürzte Time-to-Market durch Entkopplung
4.1.2
Bewältigung von Wachstum und Lastspitzen
4.1.3
Systemresilienz gegen Ausfälle
4.2
Technische Vorteile gegenüber synchronen Systemen
4.2.1
Vergleich: Synchron vs. Asynchron
4.2.2
Lose Kopplung ermöglicht Evolution
4.2.3
Asynchrone Verarbeitung für bessere Performance
4.2.4
Horizontale Skalierung durch Parallelverarbeitung
4.3
Herausforderungen und Trade-offs
4.3.1
Complexity-Challenge Matrix
4.3.2
Erhöhte Komplexität bei Debugging
4.3.3
Eventual Consistency statt sofortiger Konsistenz
4.3.4
Umgang mit Duplicate Events
4.3.5
Tooling- und Skill-Anforderungen
4.4
Entscheidungskriterien für EDA
4.4.1
Wann EDA Sinn macht
4.4.2
Wann traditionelle Ansätze besser sind
5
Architekturziele und typische Anwendungsfelder
5.1
Die vier zentralen Architekturziele
5.2
Skalierbarkeit und Elastizität
5.2.1
Granulare Skalierung in der Praxis
5.2.2
Event-Stream-Partitionierung für Parallelverarbeitung
5.3
Fehlertoleranz und Resilienz
5.3.1
Graceful Degradation Pattern
5.4
Real-time Processing und Responsiveness
5.4.1
Proaktive vs. Reaktive Geschäftslogik
5.4.2
Real-time Use Cases
5.5
Typische Use Cases und Anti-Patterns
5.5.1
Bewährte EDA-Anwendungsfelder
5.5.2
Data Integration Success Pattern
5.5.3
Anti-Patterns vermeiden
5.5.4
Entscheidungsmatrix: Wann EDA?
6
Abgrenzung zu REST und synchronen Systemen
6.1
Request-Response vs. Event-Driven Communication
6.1.1
E-Commerce-Beispiel: Bestellprozess
6.2
Vor- und Nachteile beider Ansätze
6.2.1
REST/Synchrone Systeme
6.2.2
Event-Driven Systeme
6.2.3
Wann welcher Ansatz?
6.3
Hybride Architekturen
6.3.1
Bewährte Hybrid-Patterns
6.3.2
Evolution zur Hybrid-Architektur
6.3.3
Architektur-Entscheidungsregeln
6.3.4
Konsistenz in hybriden Systemen
7
Events, Commands und Messages – begriffliche Trennung
7.1
Command vs. Event vs. Query
7.1.1
Grundlegende Unterschiede
7.1.2
E-Commerce-Beispiel: Bestellprozess
7.1.3
Kommunikationsmuster
7.2
Event-Typen und Semantik
7.2.1
Event-Kategorien
7.2.2
Event-Design-Prinzipien
7.3
Message-Kategorisierung und Verwendungszwecke
7.3.1
Temporale Klassifizierung
7.3.2
Umfang und Reichweite
7.3.3
Priorität und Service Level
7.3.4
Verarbeitungseigenschaften
7.3.5
Praktische Design-Guidelines
7.3.6
Message-Design-Checkliste
8
Integration mit Domain Driven Design
8.1
Bounded Contexts und Event-Streams
8.2
Aggregate-Event-Beziehungen
8.3
Ubiquitous Language für Events
9
Asynchrone Kommunikation: Producer, Broker, Consumer
9.1
Grundlegende Architekturkomponenten
9.2
Rollen und Verantwortlichkeiten
9.2.1
Producer: Event-Erzeugung
9.2.2
Broker: Event-Vermittlung
9.2.3
Consumer: Event-Verarbeitung
9.3
Entkopplung durch asynchrone Patterns
9.3.1
Zeitliche Entkopplung
9.3.2
Räumliche Entkopplung
9.3.3
Synchronisationsentkopplung
10
Event- vs. Message-Driven Thinking
10.1
Konzeptionelle Unterschiede
10.1.1
Sprachliche Indikatoren
10.2
Auswirkungen auf Systemdesign
10.2.1
Ownership und Verantwortlichkeit
10.2.2
Fehlerbehandlung und Resilience
10.2.3
Versionierung und Evolution
10.3
Best Practices für Event-Modellierung
10.3.1
Rich Events vs. Thin Events
10.3.2
Event-Granularität
10.3.3
Domain Events vs. Integration Events
10.3.4
Naming Conventions
11
Transportinfrastruktur am Beispiel Apache Kafka
11.1
Kafka als Event-Broker (ohne Tiefe)
11.1.1
Grundlegende Kafka-Konzepte
11.1.2
Kafka für EDA-Grundlagen
11.2
Alternative Broker-Technologien im Überblick
11.2.1
Klassifizierung nach Architektur-Paradigmen
11.3
Auswahlkriterien für Event-Broker
11.3.1
Technische Anforderungen
11.3.2
Betriebsaspekte
11.3.3
Architekturelle Überlegungen
11.3.4
Empfehlungsmatrix
12
Topics, Partitionen und Replikation
12.1
Konzeptionelle Grundlagen
12.2
Auswirkungen auf Consumer-Design
12.3
Skalierung und Verfügbarkeit
13
Consumer Groups, Offset-Verwaltung und Verarbeitungssemantik
13.1
Parallel Processing Patterns
13.2
At-least-once, At-most-once, Exactly-once
13.3
Praktische Implementierungsaspekte
14
Fehlerverhalten, Retry und Backpressure
14.1
Resilience Patterns in EDA
14.2
Circuit Breaker und Bulkhead Patterns
14.3
Monitoring und Alerting
15
Event-Typen: Zustandsänderung, Aktion, Ableitung
15.1
Grundlegende Event-Kategorien
15.2
Domain Events vs. Integration Events
15.3
Business Events vs. Technical Events
15.4
Event-Granularität und Komposition
15.5
Praktische Anwendung der Event-Typen
16
Semantik und Granularität von Events
16.1
Single Responsibility für Events
16.2
Event-Sourcing vs. State-Transfer Events
16.3
Choreography-freundliche Event-Designs
16.4
Praktische Anwendung der Semantik-Prinzipien
17
Serialisierung und Formatwahl
17.1
Trade-offs verschiedener Serialisierungsformate
17.2
Performance vs. Verständlichkeit
17.3
Tooling und Ecosystem-Considerations
18
Schema Evolution und Versionierung
18.1
Forward- und Backward-Compatibility
18.2
Breaking Changes vermeiden
18.3
Migration Strategies
19
Event-Namen, Kontrakte und Bounded Contexts
19.1
Naming Conventions und Standards
19.2
API-First Design für Events
19.3
Cross-Context Event-Design
20
Architektur einer Producer-Komponente
20.1
Separation of Concerns im Producer
20.1.1
Praktische Umsetzung der Schichtentrennung
20.2
Configuration und Lifecycle Management
20.2.1
Konfigurationsstrategie
20.2.2
Lifecycle Management
20.3
Error Handling und Monitoring
20.3.1
Fehlerklassifizierung und -behandlung
20.3.2
Implementierung der Fehlerbehandlung
20.3.3
Monitoring und Metriken
21
Ereignisse als Nebenprodukt vs. explizites Publishing
21.1
Konzeptionelle Unterschiede
21.1.1
Charakteristische Unterschiede
21.2
Events als automatisches Nebenprodukt
21.2.1
Database-getriebene Event-Erzeugung
21.2.2
Vorteile der automatischen Event-Erzeugung
21.2.3
Nachteile und Einschränkungen
21.3
Explizite Event-Publikation
21.3.1
Direkte Integration in Geschäftslogik
21.3.2
Vorteile expliziter Publikation
21.3.3
Herausforderungen
21.4
Outbox Pattern
21.4.1
Grundprinzip des Outbox Patterns
21.4.2
Implementierung der Outbox-Tabelle
21.5
Transactional Outbox
21.5.1
Service-Integration mit Outbox
21.5.2
Vorteile des Transactional Outbox Patterns
21.6
Event-driven Sideeffects
21.6.1
Choreographie-basierte Event-Ketten
21.6.2
Event-Ketten-Monitoring
22
Event-Erzeugung mit Spring Boot
22.1
KafkaTemplate Configuration
22.1.1
Auto-Configuration vs. Custom Configuration
22.1.2
Producer Factory Customization
22.2
Synchrone vs. asynchrone Produktion
22.2.1
Synchrone Event-Produktion
22.2.2
Asynchrone Event-Produktion
22.2.3
CompletableFuture-basierte Ansätze
22.3
Transaction Support
22.3.1
Transactional Event Publishing
22.3.2
ChainedTransactionManager für Multi-Resource Transactions
22.4
Praktische Implementierungsbeispiele
22.4.1
Robuste Order Event Publisher
22.4.2
Event Correlation und Tracing
22.4.3
Production-Ready Event Service
23
Event-Erzeugung mit Python
23.1
Producer Configuration
23.1.1
Confluent Kafka Python Configuration
23.1.2
Kafka-Python Configuration
23.1.3
Factory Pattern für Producer Management
23.2
Async/Await Patterns
23.2.1
AsyncIO mit aiokafka
23.2.2
Confluent Kafka mit AsyncIO
23.2.3
Context Manager und Connection Pooling
23.3
Error Handling
23.3.1
Comprehensive Error Handling
23.4
Practical Python Examples
23.4.1
Order Event Publisher Service
23.4.2
Transactional Order Service
23.4.3
Production-Ready Event Service with Monitoring
24
Serialisierung, Transaktionen und idempotente Produktion
24.1
Serialisierung von Events
24.1.1
JSON Serialisierung
24.1.2
Avro Serialisierung für Schema Evolution
24.2
Transactional Guarantees
24.2.1
Kafka Producer Transactions
24.3
Idempotenz-Keys und -Strategies
24.3.1
Idempotenz-Key Strategien
24.4
Duplicate Detection
24.4.1
Consumer-Side Duplicate Detection
25
Logging, Fehlerbehandlung und Retry-Verhalten im Producer
25.1
Structured Logging für Events
25.1.1
Spring Boot Structured Logging
25.1.2
Python Structured Logging
25.2
Dead Letter Topics
25.2.1
Spring Boot Dead Letter Implementation
25.2.2
Python Dead Letter Implementation
25.3
Circuit Breaker Implementation
25.3.1
Spring Boot Circuit Breaker
25.3.2
Python Circuit Breaker Implementation
26
Events konsumieren
26.1
Architektur einer Consumer-Komponente
26.1.1
Consumer Lifecycle und State Management
26.1.2
Scaling und Load Balancing
26.1.3
Configuration Management
27
Push vs. Pull-Verarbeitung
27.1
Konzeptionelle Unterschiede
27.2
Polling Strategies
27.2.1
Kontinuierliches Polling
27.2.2
Adaptives Polling
27.2.3
Batch-Polling
27.3
Backpressure Handling
27.3.1
Throttling
27.3.2
Circuit Breaker Pattern
27.3.3
Flow Control
27.4
Resource Management
27.4.1
Connection Pooling
27.4.2
Memory Management
27.4.3
Thread Pool Management
28
Eventverarbeitung mit Spring Boot
28.1
KafkaListener Annotation
28.1.1
Grundlegende Verwendung
28.1.2
Topic-Patterns und dynamische Topics
28.1.3
Consumer Groups und Partitionierung
28.1.4
Message-Header und Metadaten
28.2
Consumer Configuration
28.2.1
Application Properties
28.2.2
Programmatische Konfiguration
28.2.3
Conditional Consumer
28.3
Error Recovery
28.3.1
Retry-Mechanismen
28.3.2
Custom Error Handler
28.3.3
Dead Letter Topic Handler
28.4
Practical Spring Boot Examples
28.4.1
Batch Processing mit Spring Boot
28.4.2
Conditional Message Processing
28.4.3
Transaction Management
29
Eventverarbeitung mit Python
29.1
Consumer Loop Patterns
29.1.1
Basic Polling Loop
29.1.2
Batch Processing Loop
29.1.3
Retry-enabled Loop
29.2
Async Processing
29.2.1
Basic Async Consumer
29.2.2
Concurrent Message Processing
29.3
Resource Management
29.3.1
Connection Pool Management
29.4
Practical Python Examples
29.4.1
Production-Ready Consumer
30
Manuelles vs. automatisches Offset-Handling
30.1
Grundlagen des Offset-Managements
30.2
Offset Commit Strategies
30.2.1
Automatisches Offset-Handling
30.2.2
Manuelles Offset-Handling
30.2.3
Batch-Commit-Strategien
30.3
Reprocessing Scenarios
30.3.1
Consumer-Restart mit uncommitted Events
30.3.2
Selective Reprocessing
30.3.3
Offset Reset und Rewind
30.4
Consistency Guarantees
30.4.1
At-least-once Delivery
30.4.2
Exactly-once Semantik
30.4.3
Transaktionale Outbox für Exactly-once
31
Fehlertoleranz, Dead Letter Topics, Wiederholungen
31.1
Error Classification
31.1.1
Transiente Fehler
31.2
Retry Policies
31.2.1
Exponential Backoff
31.2.2
Circuit Breaker Pattern
31.3
Poison Message Handling
31.3.1
Dead Letter Topic Implementation
31.3.2
Poison Message Detection
31.3.3
Message Quarantine und Recovery
32
Stateless vs. stateful Eventverarbeitung
32.1
Functional Event Processing
32.2
State Management Patterns
32.3
Scalability Implications
33
Zustandsaufbau aus Events (Materialisierte Views)
33.1
Event-to-State Projection
33.2
View Materialization Strategies
33.3
Consistency Models
34
Reprocessing und Event Replay
34.1
Motivation für Event Replay
34.2
Historical Data Processing
34.3
State Reconstruction
34.4
Version Migration
35
Idempotenz, Exactly-Once-Semantik, Duplikaterkennung
35.1
Die Herausforderung von Duplikaten
35.2
Idempotent Consumer Pattern
35.3
Deduplication Strategies
35.4
Consistency Guarantees
36
Praktische Umsetzungen mit Spring Boot StateStore / Python MemoryStore
36.1
In-Memory State Management
36.2
Persistence Strategies
36.3
Practical Implementations
37
Minimaler Einstieg in Kafka Streams – nur zur Einordnung
37.1
Stream Processing Paradigmen
37.2
Stateful Stream Processing
37.3
Topology Design
38
Integration und Systemkopplung
38.1
Patterns zur Integration bestehender Systeme
38.1.1
Das Integrationsproblem
38.1.2
Strangler Fig Pattern
38.1.3
Anti-Corruption Layer
38.1.4
Legacy System Adapter
38.1.5
Vergleich der Integrationsmuster
38.1.6
Praktische Umsetzung in der E-Commerce-Migration
39
Outbox Pattern
39.0.1
Das Dual Writes Problem
39.0.2
Transactional Outbox Implementation
39.0.3
Spring Boot Implementation
39.0.4
Python Implementation
39.0.5
Erweiterte Implementierungsaspekte
40
Change Data Capture (CDC) – konzeptionelle Einführung
40.0.1
CDC Patterns und Tools
40.0.2
Vergleich der CDC-Ansätze
40.0.3
Event-driven Data Liberation
40.0.4
Integration Strategies
40.0.5
CDC Deployment Patterns
41
Eventisierung von REST / Datenbankaktionen
41.0.1
Database Trigger Approaches
41.0.2
Application-level Event Generation
41.0.3
Transaction Log Mining
41.0.4
Vergleich der Eventisierungs-Ansätze
42
Synchron-asynchrone Übergänge
42.0.1
Request-Response to Event Transformation
42.0.2
Callback Patterns
42.0.3
Future/Promise Integration
42.0.4
Übergangsstrategien-Matrix
43
Systemgrenzen, Kontrakte und Kompatibilität
43.0.1
API Contracts für Events
43.0.2
Cross-system Event Design
43.0.3
Backwards Compatibility
43.0.4
Kompatibilitäts-Matrix
44
Event Sourcing: Prinzip, Vorteile, Herausforderungen
44.1
Das Grundprinzip von Event Sourcing
44.2
Event Store als Single Source of Truth
44.2.1
Struktur eines Event Stores
44.2.2
Implementierung eines einfachen Event Stores
44.3
Audit Trail und Temporal Queries
44.3.1
Temporal Queries: Zeitreisen im System
44.3.2
Praktische Anwendungen von Temporal Queries
44.4
Complexity vs. Benefits
44.4.1
Vorteile von Event Sourcing
44.4.2
Herausforderungen und Komplexität
44.4.3
Wann Event Sourcing verwenden?
44.4.4
Performance-Überlegungen
45
Unterschied zu klassischen Write Models
45.1
CRUD vs. Event-based Persistence
45.1.1
Das klassische CRUD-Modell
45.1.2
Event-based Persistence: Die Geschichte bewahren
45.2
State Reconstruction
45.2.1
Wie entsteht der aktuelle Zustand?
45.2.2
Zeitreisen möglich
45.3
Performance Implications
45.3.1
Die Trade-offs verstehen
45.3.2
Optimierungsstrategien
45.3.3
Wann macht Event Sourcing Sinn?
45.3.4
Hybrid-Ansätze
46
Projections, Snapshots und Aggregation
46.1
Read Model Generation
46.1.1
Das Problem: Events vs. Abfragbare Daten
46.1.2
Projections: Maßgeschneiderte Sichten
46.1.3
Multiple Read Models für verschiedene Use Cases
46.2
Snapshot Strategies
46.2.1
Was ist ein Snapshot?
46.2.2
Snapshot-Strategien: Wann und wie oft?
46.3
Eventually Consistent Views
46.3.1
Das Timing-Problem
46.3.2
Eventual Consistency verstehen
46.3.3
Strategien für Eventually Consistent Systems
46.3.4
Monitoring und Debugging
47
CQRS als konsequente Entkopplung von Lesen und Schreiben
47.1
Command and Query Separation
47.1.1
Das Problem mit vereinheitlichten Modellen
47.1.2
CQRS: Getrennte Verantwortlichkeiten
47.1.3
Commands vs. Queries in der Praxis
47.2
Independent Scaling
47.2.1
Unterschiedliche Last-Charakteristiken
47.2.2
Unabhängige Skalierungs-Strategien
47.2.3
Geo-Distribution und Read Replicas
47.3
Different Data Models
47.3.1
Write-optimierte vs. Read-optimierte Strukturen
47.3.2
Spezialisierte Read Models für verschiedene Use Cases
47.3.3
Technologie-Mix für optimale Performance
47.3.4
Synchronisation zwischen den Modellen
48
Choreographie: Dezentrale Workflow-Koordination
48.1
Grundprinzip der Choreographie
48.2
Emergent Behavior in Microservices
48.2.1
Wie komplexe Workflows aus einfachen Regeln entstehen
48.2.2
Python-Implementierung der autonomen Services
48.3
Event-driven Collaboration
48.3.1
Kollaboration ohne direkte Kopplung
48.3.2
Implementierung von Kollaborationsmustern
48.4
Monitoring Choreographed Workflows
48.4.1
Herausforderungen der Observability
48.4.2
Python-Monitoring mit Correlation IDs
48.5
Benefits und Challenges
48.5.1
Vorteile der Choreographie
48.5.2
Herausforderungen und Trade-offs
48.5.3
Wann Choreographie vermeiden
49
Orchestrierung: Zentrale Workflow-Steuerung
49.1
Das Orchestrator Pattern
49.1.1
Grundarchitektur eines Orchestrators
49.1.2
Python-Implementierung des Orchestrator Patterns
49.2
Command and Control
49.2.1
Explizite Steuerung vs. emergentes Verhalten
49.2.2
Implementierung von Command-Patterns
49.3
State Management in Orchestrators
49.3.1
Persistente Workflow-States
49.3.2
Python State-Management mit SQLAlchemy
49.4
When to Use Orchestration
49.4.1
Anwendungsszenarien für zentrale Steuerung
49.4.2
Implementierung komplexer Geschäftslogik
49.4.3
Wann Orchestrierung vermeiden
50
Vergleich und Anwendungsszenarien
50.1
Choreography vs. Orchestration Trade-offs
50.1.1
Struktureller Vergleich
50.1.2
Performance-Charakteristika
50.1.3
Ausfallverhalten und Resilience
50.2
Hybrid Approaches
50.2.1
Event-gesteuerte Orchestratoren
50.2.2
Choreographie mit Process Managers
50.2.3
Domain-spezifische Mischformen
50.3
Decision Criteria
50.3.1
Entscheidungsmatrix
50.3.2
Implementierungs-Leitfaden
50.3.3
Praktische Anwendungsbeispiele
51
Distributed Transactions und Saga Pattern
51.1
Das Problem verteilter Transaktionen verstehen
51.2
Saga Pattern Implementation
51.2.1
Grundprinzip der Saga
51.2.2
Choreographed Saga Implementation
51.2.3
Python Saga Implementation
51.2.4
Orchestrated Saga Implementation
51.3
Compensation Logic
51.3.1
Prinzipien der Kompensation
51.3.2
Implementierung robuster Kompensation
51.3.3
Python Compensation Implementation
51.4
Long-running Transactions
51.4.1
Charakteristika langläufiger Saga-Transaktionen
51.4.2
Persistente Saga-States
51.4.3
Python Long-running Saga Implementation
51.4.4
Saga Monitoring und Management
52
Workflow-Modellierung mit Events
52.1
Die Herausforderung der Workflow-Modellierung verstehen
52.2
Process Modeling
52.2.1
Ereignisgetriebene Prozessmodellierung
52.2.2
Implementierung event-getriebener Prozessmodelle
52.2.3
Python Process Modeling mit Async/Await
52.3
State Machines
52.3.1
Von impliziten zu expliziten Zuständen
52.3.2
Implementierung einer Order State Machine
52.3.3
Python State Machine mit Enum und Type Safety
52.4
Business Process Management
52.4.1
Von technischen zu fachlichen Prozessen
52.4.2
Implementierung fachlicher Prozesse
52.4.3
Integration mit externen BPM-Systemen
52.4.4
Monitoring und Optimierung von Business Processes
53
Integration mit Request-Response Systemen
53.1
Synchrone Schnittstellen in asynchronen Systemen
53.1.1
Das Spannungsfeld zwischen synchron und asynchron
53.1.2
API Gateway Patterns
53.1.3
Event-to-Request Transformation
53.1.4
Response-to-Event Mapping
53.1.5
Praktische Implementierungsmuster
54
Serving real-time requests aus Event-Streams
54.1
CQRS Query Side
54.2
Materialized View Serving
54.3
Low-latency Read Models
55
Backend-for-Frontend (BFF) Patterns
55.1
Client-specific Event Aggregation
55.2
GraphQL Integration
55.3
Real-time Updates
56
Microfrontend-Integration
56.1
Event-driven UI Updates
56.2
Client-side Event Handling
56.3
State Synchronization
57
Unit Tests für Producer und Consumer
57.1
Das Testproblem in Event-Driven Architecture
57.2
Mocking Event Infrastructure
57.2.1
Abstraktionsebenen für Producer
57.2.2
Mock-Strategien im Vergleich
57.2.3
Unit Test für Producer
57.2.4
Abstraktionsebenen für Consumer
57.3
Test Data Management
57.3.1
Test Data Builder Pattern
57.3.2
Test-spezifische Event-Varianten
57.4
Isolation Techniques
57.4.1
Dependency Isolation
57.4.2
State Verification vs. Behavior Verification
57.4.3
Thread-Isolation bei asynchroner Verarbeitung
57.4.4
Test-Isolation-Checklist
58
Contract Testing auf Event-Ebene
58.1
Schema-based Testing
58.1.1
Event Schema als Vertrag
58.1.2
Schema-Validierung im Producer Test
58.1.3
Schema-Validierung im Consumer Test
58.1.4
Schema Evolution Testing
58.2
Consumer-driven Contracts
58.2.1
Das Pact-Konzept für Events
58.2.2
Provider Contract Verification
58.2.3
Consumer-Driven Schema Evolution
58.3
Cross-team Testing Strategies
58.3.1
Organisatorische Herausforderungen
58.3.2
Contract-First Development
58.3.3
Pipeline Integration
58.3.4
Breaking Change Detection
58.3.5
Deployment Coordination
59
Integrationstests mit Testcontainers (Kafka)
59.1
Embedded Test Infrastructure
59.1.1
Testcontainers Setup für Kafka
59.1.2
Container Lifecycle Management
59.1.3
Multi-Service Integration Tests
59.2
Test Environment Management
59.2.1
Umgebungs-Isolation zwischen Tests
59.2.2
Container-Konfiguration für Tests
59.2.3
Parallele Testausführung
59.3
Test Data Lifecycle
59.3.1
Event-Daten für Tests generieren
59.3.2
Consumer-State zwischen Tests verwalten
59.3.3
Event-Sequence Testing
59.3.4
Performance-Test-Daten
59.3.5
Test-Monitoring und Debugging
60
Simulation von Event-Flows
60.1
Event Flow Testing
60.1.1
Was ist ein Event Flow?
60.1.2
Flow-Definition für Tests
60.1.3
Flow Execution Testing
60.1.4
Flow Assertion Framework
60.2
End-to-end Scenarios
60.2.1
Realistische Geschäftsszenarien
60.2.2
Chaos Engineering für Event Flows
60.2.3
Multi-Tenant Flow Testing
60.3
Performance Testing
60.3.1
Load Testing für Event Flows
60.3.2
Latency Testing
60.3.3
Memory und Resource Testing
60.3.4
Monitoring Integration in Tests
61
Design für Testbarkeit: Logging, Tracing, Idempotenzprüfungen
61.1
Observability in Tests
61.1.1
Was macht ein System observierbar?
61.1.2
Event-Lifecycle-Logging
61.1.3
Test-Assertions für Logs
61.1.4
Structured Logging für Event-Flows
61.2
Correlation IDs
61.2.1
Warum brauchen wir Correlation IDs?
61.2.2
Correlation Context Management
61.2.3
Correlation in Tests nutzen
61.3
Test Monitoring
61.3.1
Monitoring-Metriken für Tests
61.3.2
Real-time Test Monitoring Dashboard
61.3.3
Automated Test Health Monitoring
61.3.4
Test Environment Health Checks
62
Test-first Development für EDA
62.1
TDD mit Events
62.1.1
Der Event-First Mindset
62.1.2
Red-Green-Refactor mit Events
62.1.3
Asynchrone TDD-Patterns
62.2
Specification by Example
62.2.1
Event-basierte Specifications
62.2.2
Living Documentation durch Tests
62.3
Testing Anti-patterns
62.3.1
Was Sie in Event-Driven Tests vermeiden sollten
62.3.2
Best Practices für Event-Test Design
63
Was man über Kafka im Betrieb wissen muss – nur das Nötigste
63.1
Operational Basics
63.1.1
Kafka-Cluster und Broker-Konzept
63.1.2
Topic-Management
63.1.3
Offset-Management im Betrieb
63.2
Configuration Essentials
63.2.1
Producer-Konfiguration für den Betrieb
63.2.2
Consumer-Konfiguration für den Betrieb
63.2.3
Idempotenz und Exactly-Once-Semantik
63.3
Common Operational Issues
63.3.1
Consumer Lag - Das häufigste Problem
63.3.2
Rebalancing und Consumer Groups
63.3.3
Schema Evolution Probleme
63.3.4
Dead Letter Topics und Error Handling
64
Monitoring und Metriken (Consumer Lag, Error Rate, Processing Time)
64.1
Key Performance Indicators
64.1.1
Die drei kritischen Metriken für EDA
64.1.2
Business-spezifische KPIs
64.1.3
Durchsatz und Latenz-Monitoring
64.2
Alerting Strategies
64.2.1
Lag-basierte Alerts
64.2.2
Error Rate Alerting
64.2.3
Processing Time Alerts
64.3
Dashboard Design
64.3.1
Hierarchische Dashboard-Struktur
64.3.2
Grafana Dashboard-Konfiguration
64.3.3
Event Flow Visualization
64.3.4
Operational Dashboard Patterns
65
Logging-Strategien in Event-getriebenen Systemen
65.1
Structured Logging
65.1.1
JSON-basierte Log-Struktur
65.1.2
Event-Schema-Logging
65.2
Correlation across Services
65.2.1
Distributed Tracing Integration
65.2.2
Business Process Correlation
65.3
Log Aggregation
65.3.1
ELK Stack Integration
65.3.2
Log Analytics und Queries
66
Alerting für Eventfluss und Fehlerverhalten
66.1
SLA Definition
66.1.1
Event-Flow-basierte SLAs
66.1.2
Service-Level SLA Definitions
66.1.3
Event-Lag SLA Definitions
66.2
Alert Design
66.2.1
Hierarchische Alert-Struktur
66.2.2
Context-Aware Alerting
66.2.3
Smart Alert Aggregation
66.3
Escalation Procedures
66.3.1
Time-based Escalation
66.3.2
Business Impact-based Escalation
66.3.3
Automated Resolution and De-escalation
67
Deployment-Strategien für EDA
67.1
Blue-Green Deployment
67.1.1
Event-Aware Blue-Green Strategy
67.1.2
Event-Schema Compatibility Checks
67.2
Rolling Updates
67.2.1
Controlled Rolling Updates for Event Processors
67.2.2
Event-Processing Continuity During Updates
67.3
Schema Migration
67.3.1
Event Schema Evolution Strategy
67.3.2
Automated Schema Migration Pipeline
68
Weiterführende Themen: FaaS, Event Meshes, Streaming, Cloud
68.1
Serverless Event Processing
68.1.1
Function-as-a-Service (FaaS) für Event-Driven Workloads
68.1.2
Serverless Event Orchestration
68.1.3
Cold Start Optimization für Event Processing
68.2
Cloud-native Patterns
68.2.1
Cloud Events Standard
68.2.2
Multi-Cloud Event Integration
68.3
Event Mesh Architectures
68.3.1
Distributed Event Mesh
68.3.2
Smart Event Routing
68.4
Stream Processing Platforms
68.4.1
Advanced Stream Processing mit Kafka Streams
68.4.2
Real-time Analytics und Complex Event Processing
69
Abschließende Empfehlungen: Build small, react early, stay decoupled
69.1
Architectural Guidelines
69.1.1
Start Small, Think Big
69.1.2
Domain-First Event Design
69.1.3
Bounded Context Alignment
69.1.4
Error Handling Strategies
69.2
Team Organization
69.2.1
Conway’s Law und Event-Driven Architecture
69.2.2
Event-Contract Ownership
69.2.3
Cross-Team Communication Patterns
69.3
Technology Choices
69.3.1
Progressive Technology Adoption
69.3.2
Technology Decision Framework
69.3.3
Vendor Lock-in Mitigation
69.4
Evolution Strategies
69.4.1
Gradual Migration Patterns
69.4.2
Feature Flag-driven EDA Evolution
69.4.3
Monitoring-driven Evolution
69.4.4
Continuous Architecture Evolution