In einem aktuellen Projekt stand ich vor der Herausforderung, eine klassische OLTP‑Datenhaltung in eine event‑sourcing‑orientierte Architektur zu überführen — mit Kafka als zentraler Event‑Bus und Kafka Connect als Brücke zu bestehenden Systemen. Das Ziel war nicht nur, historische Daten zu migrieren, sondern vor allem sicherzustellen, dass nach der Migration die Datenkonsistenz, Idempotenz und Reproduzierbarkeit der Geschäftslogik gewährleistet sind. In diesem Beitrag teile ich meinen Praxistest, die Stolperfallen und eine konkrete Checklist für daten‑konsistenz, die Ihnen helfen soll, ähnliche Migrationen planbarer und risikoärmer durchzuführen.

Warum OLTP → Event Sourcing (mit Kafka)?

Event Sourcing bringt Vorteile wie vollständige Auditierbarkeit, einfachere Reproduktion von Zuständen und bessere Grundlage für CQRS/Reactive‑Architekturen. Allerdings ist die Migration komplex: ein relationales Schema wird in eine zeitbasierte Sequenz von Events umgewandelt. Ich wollte wissen: Wie weit kann Kafka Connect diesen Prozess unterstützen? Wo braucht es zusätzliche Komponenten (z. B. Change Data Capture, Transformationslogik, Rehydration‑Services)?

Architektur‑Übersicht meines Tests

Kurzfassung der eingesetzten Komponenten:

  • Quellsystem: Relationale OLTP‑DB (Postgres)
  • CDC‑Komponente: Debezium (Kafka Connect Connector)
  • Kafka: Kafka Broker + Schema Registry (Confluent)
  • Transformationslayer: Kafka Streams / ksqlDB für Event‑Enrichment
  • Sink/Projector: Services, die aus Events aktuelle Read‑Models erzeugen

    • Wichtig war für mich, möglichst viel mit Standard‑Tools zu lösen (Debezium + Kafka Connect) und nur dort zusätzlichen Code einzubringen, wo die Domänenlogik es verlangt. Das reduziert operationalen Aufwand und erhöht Wiederholbarkeit.

    Typische Probleme bei OLTP→Event‑Sourcing Migration

    Aus meiner Erfahrung treten diese Probleme am häufigsten auf:

  • Duplicate Events: CDC kann bei Netzwerk‑ oder Restart‑Szenarien doppelte Events erzeugen.
  • Event‑Reihenfolge: Transaktionen, die mehrere Tabellen betreffen, müssen in der richtigen Reihenfolge erhalten bleiben.
  • Schema‑Evolution: Relationale Schemas ändern sich anders als Event‑Schemas.
  • Idempotenz: Konsumenten müssen Events idempotent verarbeiten können.
  • Historische Daten: Alte Zustände müssen in konsistente Event‑Sequenzen übersetzt werden.

    • Meine Herangehensweise im Praxistest

    Ich habe die Migration schrittweise geplant:

  • Analyse und Mapping: Welche DML‑Operationen sollen welche Domain‑Events erzeugen? (Insert → CreatedEvent, Update → UpdatedEvent, Delete → DeletedEvent, mit Felddeltas)
  • CDC‑Setup: Debezium Connector für Postgres, Topic‑Struktur pro Aggregate‑Typ
  • Event‑Transformation: SMTs (Single Message Transforms) in Kafka Connect für einfache Anpassungen; komplexere Enrichment‑Logik via Kafka Streams
  • Rehydration: Batch‑Jobs zur Erzeugung von Event‑Sequenzen für historisch bestehende Datensätze
  • Validation & Monitoring: End‑to‑end Checks, Consumer‑Lag, Schema‑Conformance und Business‑Checks

    • Praktische Tipps bei Debezium + Kafka Connect

    Einige konkrete Learnings, die ich gesammelt habe:

  • Setzen Sie snapshot.mode bewusst: Für die initiale Migration nutze ich initial oder exported, abhängig vom Locking‑Verhalten der DB.
  • Nutzen Sie transactional.id und idempotente Producer, um Reihenfolge und Duplikate zu kontrollieren.
  • SMTs sind praktisch für Feld‑Mapping, aber vermeiden Sie komplexe Business‑Logik dort — das gehört in Streams/Services.
  • Schema Registry schützt vor Inkonsistenzen: Definieren Sie klare Avro/Protobuf‑Schemata und nutzen Sie Kompatibilitätsregeln.

    • Checklist: Daten‑Konsistenz bei der Migration

    Die folgende Checklist habe ich in diesem Projekt als verpflichtend definiert. Sie lässt sich in ein Runbook integrieren.

    Prüfbereich Was zu tun ist Warum wichtig
    Initialer Snapshot Snapshot im Debezium konfigurieren; Tabellenreihenfolge festlegen; Locking‑Auswirkungen prüfen Garantiert Vollständigkeit der historischen Basis
    CDC‑Kontinuierliche Events Autocommit/Transactions überwachen; Debezium Offset Storage sichern Sichert korrekte Fortführung der Event‑Sequenz
    Event‑Schema Schemata in Schema Registry definieren; Kompatibilitätsregeln festlegen Vermeidet Breaking Changes; ermöglicht Consumer‑Evolution
    Idempotenz Deduplication Keys, idempotente Consumer‑Logik, dedup Stores Verhindert doppelte Nebenwirkungen
    Reihenfolge Partitioning nach AggregateId, Transaktionsgruppen markieren Wichtige Reihenfolge für Aggregate‑Konsistenz
    Historische Rekonstruktion Batch‑Jobs für Erstbefüllung; Prüfsummen zwischen OLTP und Rehydrated State Validiert Vollständigkeit historischer Events
    End‑to‑End Validierung Golden Record Vergleich, Business‑Rules Tests, Random Sampling Sicherstellt funktionale Gleichheit vor/nach Migration
    Monitoring Lag, Offsets, Connector Health, Dead Letter Queues Schnelle Erkennung und Reaktion auf Probleme

    Beispiel‑Validierungen, die ich durchgeführt habe

    Ich habe mehrere Validierungsstufen angewendet:

  • Strukturell: Anzahl Datensätze pro Entität vor/nach Migration vergleichen.
  • Semantisch: Für eine Stichprobe habe ich gesamte Geschäftsprozesse durchgespielt (z. B. Bestellung → Rechnung) und geprüft, ob die Event‑Reihenfolge und Inhalte gleiche Ergebnisse liefern.
  • Checksummen: Hashes über relevante Felder erzeugt und zwischen OLTP‑Dump und dem rehydrierten Read‑Model verglichen.

    • Was ich anders gemacht hätte

    Rückblickend würde ich stärker in zwei Bereiche investieren:

  • Event Modeling Workshops frühzeitig mit Domänenexperten: Wir haben einige Events nachträglich splitten müssen, weil Aggregategrenzen nicht klar genug beschrieben waren.
  • Automatisierte End‑to‑End Tests: Ein Set an Synthetischen Workloads, das während der Migration kontinuierlich läuft, hätte viele manuelle Prüfungen ersetzt.

    • Ein letztes technisches Detail: Für deduplizierende Consumer habe ich einen kleinen Redis‑Backed Dedup‑Store verwendet (TTL plus Last‑Seen‑ID). Das ist simpel zu betreiben und reicht in vielen Szenarien aus. Bei strengeren Anforderungen an Durability empfiehlt sich jedoch ein Kafka‑topic‑basiertes Dedup‑Pattern oder ein write‑ahead store.

    Wenn Sie an einer ähnlichen Migration arbeiten, unterstütze ich gern mit einem Review Ihrer Architektur‑Entscheidungen oder bei der Erstellung eines Migrations‑Runbooks. Schreiben Sie mir konkrete Fragen zur Tool‑Konfiguration, zum Event‑Modeling oder zu Validation‑Skripten — ich teile gern die Skripte und Templates, die sich in diesem Praxistest bewährt haben.