Полное руководство по FastStream — от основ messaging до production-паттернов. Изучите работу с RabbitMQ, Kafka, Redis и NATS, построите надёжные микросервисы и освоите лучшие практики асинхронной коммуникации в Python.
Базовые концепции messaging-систем: брокеры, очереди, pub/sub, RPC. Зачем нужен FastStream и как он упрощает работу с очередями.
Быстрый старт: установка FastStream, настройка проекта, запуск брокеров в Docker, первый hello-world.
AMQP-модель: exchanges, queues, bindings, routing keys. Типы exchanges и сценарии использования.
Распределённый лог событий: topics, partitions, consumer groups, offset management. Отличия Kafka от традиционных брокеров.
Лёгкий messaging: каналы, publish/subscribe, паттерны. Когда Redis подходит для очередей, а когда нет.
Высокопроизводительная коммуникация: subjects, queue groups, wildcards. JetStream для персистентности.
Отправка сообщений во все брокеры: базовая публикация, кастомизация заголовков, delivery modes, подтверждение отправки.
Обработчики сообщений: декораторы, фильтры, batching, acknowledgment, ручное управление подтверждением.
Типизация сообщений: Pydantic-модели, валидация входящих данных, кастомные валидаторы, обработка ошибок валидации.
Внедрение зависимостей в обработчики: Depends, контекст, базы данных, кэш, внешние сервисы.
Unit- и интеграционные тесты: TestClient, моки брокеров, тестирование publishers и subscribers, fixtures.
Перехватчики сообщений: логирование, метрики, retry-логика, dead letter queues, circuit breaker, alerting.
Синхронные вызовы через очереди: RPC в RabbitMQ, request-reply в NATS, таймауты, обработка ошибок.
Горизонтальное масштабирование: конкурентность, worker pools, оптимизация потребления, backpressure.
Observability: Prometheus, Grafana, структурированное логирование, трассировка, деплой в Kubernetes.
Эволюция форматов сообщений: версионирование, совместимость, миграции без downtime, schema registry.