Intégration Camunda 8 avec Kafka

L’intégration de Camunda 8 avec Apache Kafka permet de construire une architecture orientée événements (event-driven) hautement scalable.

Camunda 8 orchestre les processus métier longue durée, tandis que Kafka gère le streaming d’événements entre microservices. Ensemble, ils forment une solution moderne et distribuée adaptée aux systèmes cloud-native.

Dans cet article, nous allons voir :

• Pourquoi intégrer Kafka avec Camunda 8

• Les principaux patterns d’intégration

• L’implémentation technique

• La gestion des erreurs

• Les bonnes pratiques en production

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1️⃣ Pourquoi intégrer Kafka avec Camunda 8 ?

Camunda 8 repose sur le moteur distribué Zeebe, qui fonctionne déjà de manière asynchrone. Kafka complète parfaitement cette architecture.

Avantages :

✅ Architecture découplée
✅ Scalabilité élevée
✅ Communication asynchrone
✅ Tolérance aux pannes
✅ Relecture des événements (event replay)

Cas d’usage typiques :

• Création de commande → démarrage d’un workflow

• Paiement validé → poursuite du processus

• Mise à jour du stock → orchestration logistique

• Notifications et audit

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2️⃣ Rappel rapide : Modèle d’exécution Camunda 8

Camunda 8 fonctionne avec :

• Zeebe Broker (état des processus)

• Gateway (point d’entrée client)

• Job Workers externes

• Corrélation de messages

• Variables JSON

Contrairement à Camunda 7, il n’y a pas de moteur embarqué dans votre application. Les workers récupèrent les tâches de manière asynchrone.

Cela rend l’intégration avec Kafka naturelle.

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3️⃣ Patterns d’intégration

Il existe trois modèles principaux.

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🔹 Pattern 1 : Kafka → Camunda (Kafka déclenche le workflow)

Cas d’usage :
Un événement publié dans Kafka doit démarrer ou continuer un processus.

Flux :

Kafka Topic → Consumer Service → Corrélation Camunda

Exemple Java :

@KafkaListener(topics = "commande-creee")
public void consume(String message) {

    zeebeClient.newPublishMessageCommand()
        .messageName("CommandeCreee")
        .correlationKey(extractOrderId(message))
        .variables(message)
        .send()
        .join();
}

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🔹 Pattern 2 : Camunda → Kafka (Le workflow publie un événement)

Cas d’usage :
Lorsqu’un processus atteint une étape spécifique, il publie un événement Kafka.

Flux :

Service Task Camunda → Job Worker → Kafka

Exemple :

@JobWorker(type = "publish-event")
public void publish(ActivatedJob job) {

    kafkaTemplate.send("paiement-termine", job.getVariables());

    jobClient.newCompleteCommand(job.getKey())
        .send()
        .join();
}

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🔹 Pattern 3 : Orchestration bidirectionnelle

Exemple :

1. Camunda publie un événement de demande de paiement

2. Le service paiement traite

3. Publie un événement “PaymentCompleted”

4. Camunda corrèle le message

5. Le workflow continue

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4️⃣ Stratégie de corrélation

Toujours utiliser :

• Clé métier stable (orderId, customerId)

• Événements message dans BPMN

• Intermediate Message Catch Event

Exemple BPMN :

Start
   ↓
Service Task (Publier événement)
   ↓
Message Catch Event (Attente réponse Kafka)
   ↓
Suite du processus

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5️⃣ Gestion des erreurs

Cas 1 : Échec de publication Kafka

• Implémenter un retry

• Backoff exponentiel

• Dead Letter Topic si nécessaire

Cas 2 : Événements en double

Kafka garantit au minimum une livraison (at-least-once).

Solution :

• Workers idempotents

• Vérification par clé métier

• Stockage des événements déjà traités

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6️⃣ Bonnes pratiques en production

✔ Workers idempotents
✔ Surveillance du lag Kafka
✔ Surveillance du backpressure Zeebe
✔ Payload JSON léger
✔ Utiliser le pattern Outbox
✔ Mettre en place un monitoring (Prometheus / Grafana)

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7️⃣ Quand éviter Kafka ?

• API synchrones simples

• Monolithe léger

• Faible volume d’événements

Kafka ajoute de la complexité, il doit être justifié.

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Conclusion

L’intégration entre Camunda 8 et Kafka permet de construire une architecture moderne, scalable et orientée événements.

Kafka gère la communication événementielle.
Camunda orchestre la logique métier et l’état des processus.

Bien conçue, cette architecture devient :

• Résiliente

• Distribuée

• Cloud-native

• Adaptée aux environnements enterprise

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