Ваше предложение по организации журнала событий в распределенной системе выглядит весьма разумным, особенно с учетом использования Kafka и ClickHouse. Однако давайте рассмотрим некоторые аспекты, которые могут помочь вам улучшить вашу систему и развеять некоторые сомнения.
### 1. Формат сообщений
Определение единого формата сообщений — это ключевой аспект для обеспечения совместимости и удобства работы с событиями. Обратите внимание на использование таких технологий, как Avro или Protobuf, которые помогут в структурировании и сериализации данных. Это также обеспечит обратную совместимость в случае изменений структуры ваших событий.
### 2. Ведение журнала
Решая, что записывать в журнал событий, убедитесь, что ваши записи содержат достаточно контекста. Например, если действие связано с вызовом API, включите идентификатор запроса. Это может помочь в случае отладки и анализа.
### 3. Обработка событий
Использование Kafka для передачи сообщений является разумным. Убедитесь, что у вас настроен правильный уровень устойчивости к сбоям: закрепите данные на одних или нескольких брокерах, чтобы избежать потери сообщений. Рассмотрите возможность применения схемы "после завершения" (at-least-once) для гарантии обработки всех событий.
### 4. Убеждение в согласованности данных
Когда ваш сервис-слушатель записывает данные в ClickHouse, позаботьтесь о том, чтобы обрабатывать возможные дубликаты. К примеру, можно использовать уникальные идентификаторы для операций, чтобы избежать повторной записи одного и того же события.
### 5. Безопасность и доступность
Поскольку у вас есть информация о пользователях и их действиях, рассмотрите управление доступом и шифрование. Убедитесь, что только авторизованные пользователи могут видеть специфическую информацию в журнале.
### 6. Фильтрация и агрегация
Для фронтенд-сервиса подумайте о кешировании часто запрашиваемых данных или создание агрегационного сервиса, который будет собирать данные и хранить их в оптимизированном виде для ускорения запросов. Например, использование Materialized Views в ClickHouse для предобработанных данных.
### 7. Мониторинг и алертинг
Настройте мониторинг вашего журнала и системы в целом. Это может быть реализация метрик на уровне Kafka и ClickHouse, а также отслеживание задержек обработки событий в реальном времени.
### 8. Масштабирование
Убедитесь, что архитектура решения позволяет масштабировать сервисы независимо. Если нагрузка на журнал событий возрастет, то будет хорошо, если вы сможете вертикально и горизонтально масштабировать обработчик событий и ClickHouse без ощутимых последствий для производительности.
### 9. Тестирование
Система должна специально тестироваться на высоких нагрузках. Имейте в виду, как ваша инфраструктура будет вести себя при разных сценариях, таких как # пиковые нагрузки из-за непредвиденных событий, сбоев одного из сервисов и т.д.
Следуя этим рекомендациям, вы сможете создать более эффективно функционирующий журнал событий, который будет прост в обслуживании и предоставит ценные данные для пользователей вашего приложения.