<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Architecture on Victor Laurance - Software Engineer</title><link>https://laurance.dev/es/categories/architecture/</link><description>Recent content in Architecture on Victor Laurance - Software Engineer</description><generator>Hugo</generator><language>es</language><lastBuildDate>Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://laurance.dev/es/categories/architecture/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Apache Kafka con Java: Arquitectura, Idempotencia y Resiliencia de Extremo a Extremo</title><link>https://laurance.dev/es/blog/kafka-java/</link><pubDate>Fri, 09 Oct 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://laurance.dev/es/blog/kafka-java/</guid><description>&lt;p>¿Qué ocurre realmente cuando tu aplicación ejecuta &lt;code>kafkaTemplate.send(...)&lt;/code>?&lt;/p>
&lt;p>Si tu respuesta inmediata es &amp;ldquo;el mensaje llega a una cola y un worker lo procesa&amp;rdquo;, estás operando Apache Kafka bajo el modelo mental de un broker tradicional como RabbitMQ o AWS SQS. Kafka es algo fundamentalmente distinto: es un &lt;strong>registro distribuido de confirmaciones (commit log), inmutable y de solo anexado (append-only)&lt;/strong>.&lt;/p>
&lt;p>Esta diferencia cambia por completo las reglas: cómo particionas la carga, cómo escalan los consumidores, cómo garantizas el orden de entrega y, lo más crítico de todo, &lt;strong>cómo evitas procesar eventos por duplicado o perder datos cuando la red falla o los nodos se reinician&lt;/strong>.&lt;/p></description></item></channel></rss>