Hoe verwerk je gebeurtenissen idempotent in een event-driven architectuur?

Een van de fundamenten van robuuste event-driven systemen is het vermogen om dezelfde gebeurtenis meerdere keren te verwerken zonder ongewenste bijwerkingen of inconsistenties in de eindtoestand van het systeem. Dit principe, bekend als idempotentie, is cruciaal in omgevingen waar herhaalde levering, duplicatie of foutherstel aan de orde van de dag zijn.

json
Copy code
{ 
  "event_id": "12345", 
  "type": "order_placed", 
  "data": { 
    "order_id": "54321", 
    "amount": 100 
  } 
}

Bij het consumeren van een nieuw bericht wordt gecontroleerd of het event_id reeds aanwezig is in de opslaglaag. Indien dat het geval is, wordt het bericht als duplicaat beschouwd. De consumer werkt in dat geval enkel de offset in Kafka bij, zodat het bericht als ‘verwerkt’ wordt gemarkeerd en niet opnieuw wordt aangeboden. Wordt het event_id echter niet aangetroffen, dan start de consumer een transactie: het event_id wordt opgeslagen en pas daarna wordt de gebeurtenis verwerkt. Na succesvolle verwerking wordt de offset gecommit.

De offset managementstrategie binnen Kafka speelt een cruciale rol. Automatisch committen van offsets (enable.auto.commit=true) kan leiden tot het verlies van berichten in het geval van fouten. Daarom moet offset management handmatig gebeuren: een offset mag pas worden gecommit nadat de gebeurtenis volledig en succesvol is verwerkt. Alleen dan is idempotentie gegarandeerd.

De verwerking moet ook rekening houden met database locking. Indien meerdere instanties van een consumer dezelfde gebeurtenis verwerken, moet concurrentie worden afgehandeld via database locks of unieke constraints. Zo wordt voorkomen dat dezelfde event_id meerdere keren wordt ingevoerd. De commit naar de database moet plaatsvinden binnen de transactie, en Kafka-offsets worden pas bijgewerkt na een succesvolle commit. Deze volgorde is essentieel om duplicaten effectief uit te sluiten.

Een praktischer aanpak is het opnemen van een tenant-ID in de payload van het bericht. De consumer onttrekt deze informatie en verwerkt enkel berichten die tot zijn eigen tenant behoren. Dit vereist discipline aan de kant van de producenten en strikte validatie bij de consumers. Het risico bij deze aanpak is dat een verkeerde mapping van tenant-ID’s kan leiden tot gegevenslekken of onbedoelde datatoegang tussen bedrijven. Toch verdient deze aanpak de voorkeur vanwege zijn schaalbaarheid, mits het correct wordt geïmplementeerd.

Hoewel Kafka op zich geen fysieke scheiding aanbrengt tussen data van verschillende tenants binnen een topic, kunnen aanvullende beveiligingslagen zoals encryptie, acces

Hoe beveilig je Apache Kafka effectief tegen bedreigingen door encryptie en authenticatie?

Apache Kafka is een krachtig gedistribueerd platform voor het verwerken van event streams, maar de aard van zijn asynchrone communicatie en gedistribueerde architectuur brengt inherente veiligheidsrisico’s met zich mee. Kafka verstuurt standaard data in platte tekst (PLAINTEXT), wat betekent dat alle informatie onversleuteld over het netwerk gaat. Hierdoor ontstaat een kwetsbaarheid die niet kan worden genegeerd in omgevingen waar veiligheid en vertrouwelijkheid van gegevens cruciaal zijn. Het afdwingen van encryptie en authenticatie vormt daarom de hoeksteen van een robuuste Kafka-beveiliging.

TLS (Transport Layer Security) is het standaardprotocol om Kafka-communicatie te versleutelen. Hierbij wordt gebruikgemaakt van asymmetrische cryptografie, waarbij een paar van een privé- en een publieke sleutel wordt toegepast. Deze sleutels zorgen voor een beveiligde ‘handshake’ tussen de broker en de client, waarna de daadwerkelijke payload symmetrisch versleuteld wordt. Elke Kafka-broker heeft een eigen certificaat gekoppeld aan een privésleutel, die door de client wordt geverifieerd om de authenticiteit van de broker vast te stellen. Optioneel kan ook ‘client-authenticatie’ worden ingeschakeld, waarbij iedere client een eigen sleutelcertificaat gebruikt. Dit mechanisme verzekert wederzijdse verificatie, waarbij de broker ook de client authenticiteit controleert.

Na het configureren van TLS op de broker, moet ook iedere Kafka-client worden voorzien van een truststore om de brokercertificaten te verifiëren. Dit geldt voor producers, consumers en beheertools. Zo wordt gegarandeerd dat clients alleen met geauthenticeerde brokers communiceren en de integriteit van de gegevensoverdracht gewaarborgd blijft.

Deze authenticatiemethoden zorgen niet alleen voor identificatie van de gebruikers, maar dragen ook bij aan de bescherming van gegevensintegriteit en beveiligde communicatiekanalen. Het vermijden van plaintext authenticatie in productieomgevingen is cruciaal, omdat dit het risico op onderschepping van wachtwoorden vergroot. SCRAM-mechanismen bieden een veilig alternatief doordat ze nooit het daadwerkelijke wachtwoord verzenden, maar altijd versleutelde hashes.

Een grondige beveiliging van Kafka vereist dus niet alleen encryptie van het dataverkeer, maar ook een solide infrastructuur voor certificaatbeheer en sterke authenticatie van alle deelnemers binnen het systeem. Het negeren van deze aspecten kan leiden tot ernstige datalekken of manipulaties van event streams, die vaak moeilijk te detecteren zijn in gedistribueerde systemen.

Naast de beschreven technische maatregelen is het voor organisaties belangrijk om een continue beveiligingsmonitoring en regelmatige updates van certificaten en softwarecomponenten te implementeren. Zo blijven bekende kwetsbaarheden gesloten en worden nieuwe beveiligingsrisico’s tijdig geïdentificeerd en gemitigeerd. Tevens is het van belang dat toegangscontrole strikt wordt beheerd via Access Control Lists (ACL’s) om te voorkomen dat onbevoegden ongewenste lees- of schrijfacties kunnen uitvoeren.