Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri
Confluent Schema Registry'nin şemalar değişirken uyumluluğu nasıl zorunlu kıldığını ve geriye, ileriye veya tam uyumluluğun güvenle nasıl seçileceğini öğrenin.
Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri, CoddyKit'te ücretsiz bir Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Why Schemas Evolve
Data contracts change over time — you add fields, deprecate others, rename things. Schema evolution is the discipline of changing schemas without breaking existing producers and consumers.
The Compatibility Problem
Producers and consumers often deploy at different times. A new producer might emit a v2 schema while old consumers still expect v1.
Without rules, that mismatch causes deserialization failures in production.
Backward Compatibility
Backward: new schema can read data written with the old schema.
- Safe changes: delete a field, add a field with a default.
- Upgrade consumers first.
Forward Compatibility
Forward: old schema can read data written with the new schema.
- Safe changes: add a field, delete a field that had a default.
- Upgrade producers first.
Full Compatibility
Full requires both backward and forward compatibility at once.
- Only changes safe in both directions are allowed (add/remove fields with defaults).
- Producers and consumers can be upgraded in any order.
Transitive Variants
Each mode has a transitive version (BACKWARD_TRANSITIVE, etc.).
Non-transitive checks only against the latest schema; transitive checks against all prior versions — stronger guarantees, more constraints.
Setting Compatibility
Compatibility is configured per subject (or globally) via the Schema Registry REST API.
curl -X PUT \
http://localhost:8081/config/orders-value \
-H 'Content-Type: application/vnd.schemaregistry.v1+json' \
-d '{"compatibility": "BACKWARD"}'A Backward-Safe Avro Change
Adding a field with a default keeps old data readable under BACKWARD mode.
{
"type": "record",
"name": "Order",
"fields": [
{"name": "id", "type": "string"},
{"name": "amount", "type": "double"},
{"name": "currency", "type": "string", "default": "USD"}
]
}Testing Before You Register
The registry can check a candidate schema against the current one before you commit it.
curl -X POST \
http://localhost:8081/compatibility/subjects/orders-value/versions/latest \
-H 'Content-Type: application/vnd.schemaregistry.v1+json' \
-d '{"schema": "...escaped avro..."}'Breaking Changes
Changes that almost always break compatibility:
- Renaming a field (treated as delete + add).
- Changing a field's type incompatibly.
- Adding a required field with no default.
For these, create a new subject/topic version instead.
Choosing a Mode
Rules of thumb:
- BACKWARD (default) when you upgrade consumers first.
- FORWARD when producers lead.
- FULL for independently deployed teams.
- Use transitive variants for long-lived, replayable topics.
Quick Check
Test your understanding of compatibility modes.
Recap
You learned schema evolution and compatibility modes.
- BACKWARD: new reads old, upgrade consumers first.
- FORWARD: old reads new, upgrade producers first.
- FULL: both, any order.
- Transitive variants check all prior versions; renames and required no-default fields break compatibility.
Sıkça Sorulan Sorular
“Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri” dersinde ne öğreneceğim?
Confluent Schema Registry'nin şemalar değişirken uyumluluğu nasıl zorunlu kıldığını ve geriye, ileriye veya tam uyumluluğun güvenle nasıl seçileceğini öğrenin. Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.
“Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Apache Kafka & Stream Processing Fundamentals dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Şema Yönetimi Neden Önemlidir?
- Avro ve Protobuf Şemaları
- Schema Registry'yi Kafka ile Tümleştirme
- Şema Evrimi ve Uyumluluk Kipleri