Module 2 — Tổng kết & cheat sheet

TL;DR: Module 2 dựng stream từ một thay đổi gốc so với batch: input là dòng vô tận, job chạy mãi, phản hồi từng event. Log-based broker (Kafka) giữ log chỉ-append + offset là con trỏ consumer → nhiều consumer group đọc độc lập, replay được. Windowing cắt dòng vô tận thành cửa sổ; event-time (không phải processing-time) cho reprocess đúng; watermark quyết định "chờ bao lâu là đủ". Stream join cần window (stream-stream) hoặc KTable (stream-table); exactly-once = idempotent producer + transaction. Trang này để bookmark trước Module 3 — kiến trúc phái sinh.

Đã đi qua những gì

Bắt đầu bằng tư duy stream: input unbounded không có "điểm kết thúc" → phải xử lý từng event khi tới, duy trì state liên tục, và mọi kết quả là bản tạm thời. Mô hình nền là producer/consumer tách biệt qua topic. Log-based broker hiện thực hoá điều đó: Kafka thay queue (xoá sau đọc) bằng log chỉ-append; offset là con trỏ của mỗi consumer group nên nhiều team đọc cùng topic độc lập và replay được trong retention window — khác hẳn RabbitMQ/AMQP. Windowing giải bài toán "tổng hợp trên dòng vô tận": tumbling/hopping/sliding/session cắt dòng thành cửa sổ hữu hạn; điểm khoá là event-time vs processing-time (chỉ event-time cho reprocess ra cùng kết quả) và watermark (lower-bound trên event-time, trade-off latency vs completeness; event trễ xử lý bằng allowed lateness + side output). Stream join cần window khi ghép hai stream (tránh state vô hạn), không cần với KTable. Khép bằng exactly-once: idempotent producer (dedup tại broker) + transaction (atomic write + offset commit) — hai tầng, không phải một flag.

flowchart TD
  UNB["Input unbounded<br/>(dong su kien)"] --> LOG["Log-based broker<br/>Kafka offset"]
  LOG --> WIN["Windowing<br/>event-time + watermark"]
  WIN --> JOIN["Stream join<br/>+ exactly-once"]
  JOIN --> OUT["Ket qua real-time<br/>tinh dung du tre/loi"]

🗺️ Cheat sheet

📖 Glossary module

⚠️ Pitfall tổng hợp

• Batch cho real-time → trễ cả mẻ. Bài toán độ-trễ-thấp cần stream.
• Kafka như queue "đọc xong là mất" → auto.offset.reset=latest bỏ dữ liệu cũ. Kafka giữ log; offset là con trỏ consumer group.
• Processing-time thay event-time → reprocess lịch sử cho kết quả KHÁC production. Dùng event-time + watermark.
• Watermark sai → =0 bỏ event trễ; thiếu → window không đóng, state vô hạn. Chọn delay khớp SLA + allowed lateness + side output.
• at-least-once tưởng exactly-once → double-count. EOS = idempotent producer + transaction, hoặc consumer idempotent/dedup.

✅ Self-assessment

Bạn đã đạt module này nếu trả lời được:

• Giải thích được mô hình stream (event, producer/consumer) và vì sao input unbounded đổi cách xử lý so với batch.
  • Nếu chưa: đọc lại bài 01 mục "Vì sao input vô tận đổi cách xử lý".
• So sánh được message broker truyền thống (xoá sau đọc) với log-based broker (Kafka giữ log + offset).
  • Nếu chưa: đọc lại bài 02 bảng so sánh queue vs log.
• Thiết kế được windowing và stream join, lập luận xử lý event trễ bằng event-time và watermark.
  • Nếu chưa: đọc lại bài 03 (window + watermark) và bài 04 (stream join).
• Giải thích được đảm bảo exactly-once qua idempotent + atomic commit, và fault tolerance của stream.
  • Nếu chưa: đọc lại bài 04 mục exactly-once.

🚀 What's next

Module 3 — Kiến trúc phái sinh — ghép batch (Module 1) và stream (Module 2) thành một hệ dữ liệu thật: CDC biến changelog của database thành stream, event sourcing lưu chuỗi event bất biến, CQRS tách đường đọc khỏi đường ghi, và lambda/kappa kết hợp hai thế giới. Khép lại bằng capstone đồ án nối cả track.

📚 Tài liệu mở rộng

• Kafka: Apache Kafka Design; The Log — Jay Kreps (LinkedIn).
• Windowing/watermark: The Dataflow Model — Akidau et al. (VLDB 2015); Apache Flink — Timely Stream Processing.
• Exactly-once: End-to-End Exactly-Once in Flink (with Kafka).
• Sách: Designing Data-Intensive Applications (Kleppmann), Chương 11 — Stream Processing.

Bài tiếp theo: Module 3 — Kiến trúc phái sinh: tổng quan