主要观点：现代电商平台需处理大量用户和交易，某大型零售单体应用需重构为微服务，选用 Apache Kafka 作为核心 Pub/Sub 骨干，以实现高吞吐量和服务解耦。
关键信息：

• 案例背景：传统电商平台为 PHP 单体，业务增长后难扩展，维护困难，转向事件驱动微服务，采用 Kafka 在 Kubernetes 上。
• 架构迁移后：各域向 Kafka 发布和订阅事件，采用领域驱动设计，通过 Kafka 实现服务解耦，具备高吞吐量和可靠交付能力。
• 事件建模与主题：定义事件模式，遵循命名约定，包含唯一事件 ID 和关联 ID，设计事件为幂等性。
• 服务解耦：Kafka 使微服务独立演进，避免单一消费者组处理多种事件类型，提高系统弹性。
• 可靠性：实现重试和死信队列模式，处理处理失败的事件，遵循最佳实践，不滥用死信队列。
• 可观测性与指标：重视日志、指标和跟踪，使用 OpenTelemetry、Prometheus、Grafana 和 Jaeger 进行监控和故障排查。
• 性能和扩展结果：迁移后系统容量大幅提升，实现水平扩展，达到 Kafka 设计的规模，持续测量指标以确保 SLA。
• 经验教训和最佳实践：精心设计事件和主题，拥抱解耦，处理故障，构建可观测性，避免反模式，权衡至少一次交付和精确一次交付，合理分区和并发。
  重要细节：
• Kafka 特点：高吞吐量（每秒数百万事件）、服务解耦、可持久化存储和可重播事件。
• 架构图说明：如多阶段 Kafka 管道示例、各域与 Kafka 的交互等。
• 性能优化：调整生产者和代理设置，遵循大型用户经验，监控消费者滞后指标等。
• 可观测性工具使用：Prometheus 收集指标，Grafana 构建仪表盘，Jaeger 进行跟踪等。
• 实际案例数据：如 Walmart 部署规模、测试中的消息处理速度等。