Projet Exemple : Spring Boot + Kafka + Camunda 8

Les architectures modernes basées sur les microservices reposent fortement sur une communication orientée événements. Dans cet article, nous allons construire un exemple concret de projet combinant :

• Spring Boot

• Apache Kafka

• Camunda 8

Ce projet démontre comment :

• Démarrer un workflow Camunda à partir d’un événement Kafka

• Publier des événements Kafka depuis un processus Camunda

• Gérer l’orchestration asynchrone

• Maintenir une architecture propre et découplée

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🎯 Cas d’usage : Système de traitement de commandes

Scénario :

1. Un service de commandes publie un événement dans Kafka.

2. Un consommateur Kafka reçoit l’événement.

3. Camunda 8 démarre un workflow.

4. Le workflow déclenche un service de paiement.

5. Le résultat du paiement est publié dans Kafka.

6. Camunda corrèle le message et termine le processus.

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🏗 Vue d’ensemble de l’architecture

Composants :

• Application Spring Boot

• Broker Kafka

• Camunda 8 (Zeebe)

• Worker Paiement

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🛠 Étape 1 : Configuration du projet

Créer un projet Spring Boot avec :

Dépendances nécessaires :

• Spring Web

• Spring Kafka

• Client Zeebe (Camunda 8)

• Lombok

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📦 Dépendances Maven

<dependency>
  <groupId>io.camunda</groupId>
  <artifactId>zeebe-client-java</artifactId>
  <version>8.x.x</version>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.kafka</groupId>
  <artifactId>spring-kafka</artifactId>
</dependency>

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🚀 Étape 2 : Lancer Camunda 8 en local

Utiliser Docker :

docker compose up

Ou se connecter à Camunda SaaS.

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📨 Étape 3 : Producteur Kafka (Événement Commande)

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderProducer {

    private final KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;

    public void envoyerCommande(String orderJson) {
        kafkaTemplate.send("commande-creee", orderJson);
    }
}

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📥 Étape 4 : Consommateur Kafka → Démarrer le processus Camunda

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

    zeebeClient.newCreateInstanceCommand()
        .bpmnProcessId("order-process")
        .latestVersion()
        .variables(message)
        .send()
        .join();
}

Cela démarre le workflow.

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📊 Étape 5 : Modèle BPMN

Flux BPMN simple:

Type de tâche : process-payment

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🔄 Étape 6 : Job Worker → Publier événement Paiement

@JobWorker(type = "process-payment")
public void traiterPaiement(ActivatedJob job) {

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

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

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🔔 Étape 7 : Service Paiement → Publier Résultat

@KafkaListener(topics = "paiement-demande")
public void processPayment(String message) {

    kafkaTemplate.send("paiement-termine", message);
}

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🔗 Étape 8 : Kafka → Corrélation du message dans Camunda

@KafkaListener(topics = "paiement-termine")
public void correlater(String message) {

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

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⚠ Considérations importantes en production

1️⃣ Idempotence

Kafka peut livrer des messages en double.

Toujours :

• Utiliser une clé métier unique (orderId)

• Éviter les doublons de processus

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2️⃣ Gestion des retries

Utiliser :

• Retry Zeebe

• Retry Kafka

• Dead Letter Topic

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3️⃣ Monitoring

Surveiller :

• Lag Kafka

• Backpressure Zeebe

• Taux d’échec des workers

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🧠 Pourquoi cette architecture fonctionne ?

• Kafka gère les événements à haut volume.

• Camunda orchestre la logique métier.

• Spring Boot structure les services.

• Chaque composant peut être scalé indépendamment.

C’est une architecture moderne adaptée aux environnements :

• FinTech

• E-commerce

• Logistique

• SaaS d’entreprise

💼 Support professionnel disponible

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Les technologies couvertes incluent Java, Spring Boot, PL/SQL, Azure, ainsi que l’automatisation des workflows (jBPM, Camunda BPM, RHPAM).

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