Для параллельной обработки запросов с помощью Kafka обычно используют несколько потребителей (consumers), объединённых в consumer group. Каждый consumer в группе получает свою часть партиций топика, что позволяет обрабатывать сообщения параллельно и масштабируемо.

Реализация включает следующие шаги:

Создание топика с несколькими партициями для обеспечения параллелизма.
Запуск нескольких экземпляров consumer в одной группе, чтобы Kafka распределила партиции между ними.
Каждый consumer обрабатывает сообщения из своих партиций независимо.
Использование асинхронной обработки и commit offset для гарантии обработки.

Пример на Java с использованием KafkaConsumer:

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "my-group");
props.put("enable.auto.commit", "false");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("my-topic"));

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    records.forEach(record -> {
        // Обработка сообщения
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", record.offset(), record.key(), record.value());
    });
    consumer.commitSync();
}

Таким образом, масштабирование достигается за счёт увеличения числа партиций и количества потребителей в группе.

Как реализовывали параллельную обработку запросов с помощью Kafka? В чём заключалась реализация?