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深入剖析 Kafka 的零拷贝原理：从操作系统到 Java 实践Kafka 作为一款高性能的分布式消息系统，其卓越的吞吐量和低延迟特性得益于多种优化技术，其中“零拷贝”（Zero-Copy）是核心之一。零拷贝通过减少用户态与内核态之间的数据拷贝，提升了 Kafka 在消息传输中的效率。本文将从操作系统层面剖析零拷贝的原理，探讨 Kafka 如何利用这一技术实现高性能，并结合 Java 代码展示零拷贝的应用场景。

掘金-我是哪吒

分布式微服务系统架构第94集：Kafka 消费监听处理类，redisson延时队列加群联系作者vx：xiaoda0423仓库地址：https://webvueblog.github.io/JavaPlusDoc/

@蓝莓果粒茶

LeetCode第132题_分割回文串II给你一个字符串 s，请你将 s 分割成一些子串，使每个子串都是回文。返回符合要求的最少分割次数。困难

有梦想的攻城狮

kafka分区策略详解Kafka 的分区策略决定了消息在生产者端如何分配到不同分区，以及在消费者端如何动态分配分区以实现负载均衡。以下是 Kafka 核心分区策略及其适用场景的详细解析：

Kafka 和 Flink的讲解

运维开发小白

使用夜莺 + Elasticsearch进行日志收集和处理Flashcat 对接日志可以使用如下链路:categraf -> kafka -> logstash -> es -> n9e

C#高级：利用LINQ进行实体列表的集合运算问题引入：重写 Equals() 和 GetHashCode() 方法，使用Intersect() 和 Except() 方法在比较时就会基于这些字段来判断对象是否相等

Kafka Stream从入门到精通：构建高吞吐、低延迟的实时流处理应用实时数据处理已成为现代互联网架构的核心需求。相比传统批处理框架（如Hadoop），Kafka Stream凭借其轻量级、低延迟、无缝集成Kafka生态的特性，成为构建实时ETL、风控系统、实时推荐等场景的首选方案。核心优势：

十六ᵛᵃᵉ

day5_Flink基础Flink是一个stateful（带状态）的数据处理系统；系统在处理数据的过程中，各算子所记录的状态会随着数据的处理而不断变化；

CentOS 上 Apache Kafka 2.13-3.8.1 集群部署指南（ZooKeeper 模式）在开始部署 Kafka 集群之前，需要进行一些准备工作：操作系统和主机规划：准备至少 3 台 CentOS 服务器（可以是虚拟机或实体机），用于部署 3 个 Kafka broker 节点和 3 个 ZooKeeper 实例。这样可以形成一个具有高可用性的生产级基本集群（典型架构一般使用 3 个 ZooKeeper 节点，必要时可扩展到 5 个。确保这些服务器网络互通，并为它们配置合适的主机名或 IP 地址（以下文档中假定主机名分别为 kafka1, kafka2, kafka3）。如果没有 DNS，可在

从零开始的 Kafka 学习（四）| 生产消息（一）创建Map类型的配置对象，根据场景增加相应的配置属性：（二）创建待发送数据在 Kafka 中传递的数据我们称之为消息（message）或记录（record），所以Kafka发送数据前，需要将待发送的数据封装为指定的数据类型：

Kafka集成Debezium监听postgresql变更下载postgres的插件：https://debezium.io/documentation/reference/2.7/install.html

Kafka是如何实现幂等性的？？Kafka通过幂等生产者（Idempotent Producer）机制来实现消息的幂等性，确保每条消息在Kafka中只被处理一次，即使在生产者重试发送的情况下也不会导致重复消息。以下是Kafka实现幂等性的详细说明：

Kafka-ConsumerRecordConsumerRecord 是 Apache Kafka 消费者从主题中读取消息时的核心数据结构，每条消息都会被封装为一个 ConsumerRecord 对象。它包含了消息的元数据（如来源、位置）和实际内容，是消费者处理消息的基础单元。以下是其核心要点：

如何解决Kafka Rebalance引起的重复消费在Kafka中，Rebalance（再平衡）是消费者组（Consumer Group）动态调整分区分配的过程。当消费者组中的成员发生变化（例如消费者加入或退出）、订阅的Topic分区数量变化、或者消费者长时间未发送心跳时，都会触发Rebalance。虽然Rebalance有助于负载均衡和容错，但它也可能导致重复消费的问题。

马达加斯加D

C# --- LINQ方法语法（Method Syntax / Fluent Syntax）2. 查询表达式语法（Query Syntax / SQL-like Syntax）

java八股文之消息中间件<在Java中使用消息中间件时，通常会选择一些流行的开源解决方案，如Apache Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ等。这些消息中间件提供了高效、可靠的消息传递机制，广泛应用于企业级应用中。下面我将介绍如何在Java中使用Apache Kafka进行消息传递的基本步骤和示例代码。

Java中LinkedBlockingQueue在异步处理Kafka数据中的应用在处理高并发和大数据量的场景下，如何高效地消费和处理Kafka中的数据是一个关键问题。本文将介绍如何使用LinkedBlockingQueue来实现从Kafka中消费数据并进行异步处理，从而提高系统的性能和吞吐量。

SpringBoot基础Kafka示例这里将生产者和消费者放在一个应用中使用的Boot3.4.3引入Kafka依赖yml配置生产者示例,一般可能是一个MQTT接收消息入口

Spring Boot 集成 Kafka在现代软件开发中，分布式系统和微服务架构越来越受到关注。为了实现系统之间的异步通信和解耦，消息队列成为了一种重要的技术手段。Kafka 作为一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于各种场景。而 Spring Boot 作为一种流行的 Java 开发框架，提供了便捷的方式来构建应用程序。本文将介绍如何在 Spring Boot 项目中集成 Kafka，包括 Kafka 的基本概念、Spring Boot 集成 Kafka 的步骤、配置项以及实际应用案例。