Verwendung von Caches (Redis), Brokern (Kafka, RabbitMQ)

Verwendung von Caches und Message Brokern in Wettplattformen

Betting-Systeme arbeiten unter hoher Last und erfordern eine neue Datenverarbeitung: Live-Wetten, Streaming-Events, Berechnungen und die Schnittstelle müssen in Echtzeit synchronisiert werden. Deshalb spielt das Caching-System (Redis) der Message-Ibrocker (Kafka, RabbitMQ) eine Schlüsselrolle in der Architektur. Sie bieten die Geschwindigkeit, Stabilität und Skalierbarkeit, die für das Gameplay entscheidend sind.

Warum brauchen Sie Cash in Wetten

Redis wird als leistungsstarker In-Memory-Speicher eingesetzt für:

• Caching von Matches, Quoten, Ereignisstatus
• Speicherung von TTL-Daten (Wetttimer, Live-Updates)
• Schneller Zugriff auf Benutzersitzungen, Einkaufswagen, Stories
• Rate-Limiting, Einsatzlimits, Betrugsbekämpfung
• Pufferung zwischen langsamen Basen und Schnittstelle

Redis wird im Pub/Sub-Modus für Instant Alerts zwischen Microservices verwendet.

Was Message Broker tun

Kafka undRabbitMQ verwalten die Datenströme zwischen Microservices und externen Anbietern:

Anwendungsfall	Kafka	RabbitMQ
Fluss von Sportveranstaltungen	Hohe Bandbreite	Mengenbegrenzt
Aktualisierung der Koeffizienten	Hervorragend geeignet	Geeignet für Warteschlangen
Meldungen, Warnungen	Redundant	Ideal in einfachen Szenarien
Analytik und Protokollierung	Streaming im ClickHouse	Besser Kafka oder Log-Collectors

Kafka vs RabbitMQ - Auswahl je nach Aufgabe

Kriterium	Kafka	RabbitMQ
Durchsatz	Sehr hoch (Mio. msg/sec)	Durchschnitt
Rangfolge und Reihenfolge	Garantiert	Unterstützt
Nachrichtenspeicherung	Langfristig (auf Festplatte)	Kurzfristig (Speicher/Festplatte)
Lastmanagement	Perfekt skalierbar	Einfach zu installieren und einzurichten
Ideal für	Threads, Protokolle, Echtzeit-API	Backend, Benachrichtigungen, Warteschlangen

Beispiele für architektonische Lösungen

Redis + PostgreSQL: Schnelle Matchmaking mit Back-up in der DB
Kafka + Go-Dienste: Event-Empfang und Quoten-Streaming
RabbitMQ + Node. js: Bearbeitung von Boni, Flusen, E-Mail-Events
Kafka → ClickHouse: Streaming-Analyse, Live-Wettverfolgung

Was es der Plattform gibt

Reaktion auf Ereignisse - innerhalb von Millisekunden
Datenbank- und API-Entladung durch Caches und Warteschlangen
Skalierbarkeit von Microservices ohne starre Bindung
Erhöhte Zuverlässigkeit: Ausfälle betreffen nicht das gesamte System
Möglichkeit zum Aufbau von Real-Time Analytics und Alerting

Caches und Broker sind der Kern von Echtzeit in Wettsystemen. Redis bietet blitzschnellen Datenzugriff, Kafka und RabbitMQ steuern die Ereignisströme und ermöglichen gemeinsam ein skalierbares, ausfallsicheres und stabiles Plattformverhalten in der Live-Last. Ohne sie kann heute kein ernsthaftes Wettprodukt mehr gebaut werden.