linq

第一讲、Kafka 初识与环境搭建Apache Kafka 是一个分布式的消息队列（Message Queue）与流处理平台。它最早由 LinkedIn 开发，后来捐赠给 Apache 基金会，现已广泛应用于日志收集、实时数据管道和大数据处理。

第 2 讲：Kafka Topic 与 Partition 基础在第一篇课程中，我们了解了 Kafka 的基本概念和简单的 Producer/Consumer 实现。本篇课程将深入探讨 Kafka 的核心机制：Topic 和 Partition。

深入了解 Kafka：应用场景、架构和Java代码示例Kafka 不仅仅是一个消息队列，更是一个**分布式的、高吞吐量的、实时数据流平台**。它的主要应用场景围绕“数据流”展开：

深入理解Kafka事务Exactly-Once Semantics (EOS)：在“消费 → 处理 → 生产”的流式链路里避免重复写与重复读带来的副作用，确保“处理一次且仅一次”的可见效果。

ABP + ClickHouse 实时 OLAP：物化视图与写入聚合版本建议：ClickHouse 25.3+（原生 JSON 列生产可用），.NET 8，ABP 8.x/9.x，ClickHouse.Client ≥ 7.x。低于 25.3 时，请用 String + JSONExtract* 处理 JSON。

Kafka 主题级配置从创建到优化Kafka 的很多行为由 Broker 默认值决定，但同一集群里不同业务的主题往往诉求各异（如交易流与埋点流）。通过主题级覆盖值你可以精细化地对单个 Topic 做容量、保留、压缩、耐久和复制限速等调整，而不影响其他主题。

Kafka 4.0 五大 API 选型指南、依赖坐标、上手示例与最佳实践Kafka 的功能通过与语言无关的协议提供，多语言客户端很多；但仅 Java 客户端由主项目维护，其余为独立开源实现。

超级迅猛龙

保姆级Debezium抽取SQL Server同步kafkaDebezium SQL Server连接器捕获SQL Server数据库模式中发生的行级更改。官方2.0文档：

群联云防护小杜

从一次 DDoS 的“死亡回放”看现代攻击链的进化本文记录的是作者上周在测试环境真实踩到的坑。为了让读者能复现并亲手体验防御思路，文末给出了一份最小可运行的 Go 脚本，支持本地压测 + 日志回放，方便对比加防护前后的差异。

消费者API测试同一个主题的分区数据，只能由于一个消费者组中的一个一个消费消费者1消费者2消费者3三个消费者的组ID相同，会形成消费者组，每个消费者消费一个分区数据

kafka 冲突解决 kafka安装目录解法方法：一般情况正常可以版本2.0.2报错：File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1050, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1027, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1006, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib

在VB.net中，委托Action和Func,结合LINQ和Lambda表达式的应用==标题==在VB.net中，委托Action和Func,结合LINQ和Lambda表达式的应用==正文==

Linq Union和Concat去重：Union 会返回两个序列的并集，自动去除重复项(基于默认的相等性比较器或自定义的IEqualityComparer)。用法：常用于需要合并并去重的场景。示例：

C#中LINQ to DataSet操作及DataTable与LINQ相互转换返回的EnumerableRowCollection<DataRow> 实现了 IEnumerable<T>接口。其中泛型参数T是DataRow。

亲爱的非洲野猪

Kafka 重平衡（Rebalance）机制Kafka 重平衡（Rebalance）是指消费者组内消费者数量发生变化（增加或减少）或主题分区数量发生变化时，Kafka 重新分配分区给消费者的过程。这个过程确保：

从 LinkedIn 到 Apache：Kafka 的架构设计与应用场景【博客标题】 Kafka 全景入门：从诞生背景到生产实战，一文讲透核心架构、特性以及与RabbitMQ的对比

程序猿不脱发2

【MQ】kafka同步和异步的区别Kafka的生产者（Producer）在发送消息时，可以选择同步（Sync）或异步（Async）的方式。这两种方式在发送消息的机制和性能表现上有显著区别。

沈健_算法小生

Kafka 重复消费与 API 幂等消费解决方案Kafka 是一个高性能的分布式消息系统，但消费者重启、偏移量（offset）未正确提交或网络问题可能导致重复消费。API 幂等性设计则用于防止重复操作带来的副作用。本文从 Kafka 重复消费和 API 幂等性两个方面提供解决方案，重点深入探讨事务性偏移量管理如何实现精确一次消费（exactly-once），并结合其他方法确保消息可靠性和一致性。

kafka开启Kerberos使用方式kafka SASL_PLAINTEXT serviceName 配置： /etc/security/keytabs/kafka.service.keytab 对应的用户名

logstash采集springboot微服务日志前面一篇文章介绍了logstash采集nginx日志，这次介绍一下通过logstash采集springboot微服务中指定格式的日志。