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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。

程序员的世界你不懂

Kafka 推送消息，移动端自动化测试，数据驱动测试1. 原理解析要验证 Kafka推送的消息，Playwright本身并没有直接的支持，但是你可以结合Playwright与Kafka客户端（比如kafkajs）来实现。具体思路是，使用Playwright来模拟用户的操作并触发后台Kafka消息推送，然后使用Kafka客户端（比如kafkajs）来验证消息是否正确推送到了消息队列中。以下是一个示例，展示了如何在Playwright测试中集成Kafka 消息验证。如果问题是想知道怎么在Playwright中处理消息队列的推送消息，也可以参考本文内容。

艾斯比的日常

Kafka 消息不丢失：全方位保障策略在现代分布式系统中，Kafka 作为一款高性能、高可扩展性的消息队列，被广泛应用于数据传输、日志收集、实时流处理等场景。然而，消息丢失是使用 Kafka 时可能面临的一个严重问题，这可能会导致数据不一致、业务逻辑错误等后果。因此，确保 Kafka 消息不丢失至关重要。本文将从生产者、Broker 和消费者三个层面详细介绍保障 Kafka 消息不丢失的方法。

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实战指南：构建高可用生产级Kafka集群的完整教程前文教程：Apache Kafka单节点极速部署指南：10分钟搭建开发单节点环境-CSDN博客此处需注意，如已经安装测试过Kafka单节点，请在安装集群之前清空之前配置的目录

（七）消息队列-Kafka 序列化avro（传递）客从远方来，遗我双鲤鱼。呼儿烹鲤鱼，中有尺素书。 ——佚名《饮马长城窟行》本文已同步CSDN、掘金平台、知乎等多个平台，图片依然保持最初发布的水印（如CSDN水印）。（以后属于本人原创均以新建状态在多个平台分享发布）

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。

指尖下的技术

Kafka面试题----如何保证Kafka消费者在消费过程中不丢失消息auto.offset.reset：根据业务需求合理设置该参数。该参数指定当消费者没有有效的偏移量时（例如，消费者首次启动或者偏移量已过期），从何处开始消费消息。

阿波茨的鹅

Asp.Net Web API| React.js| EF框架 | SQLite|设计一个首页面，包含三个按钮分别对应三类用户（数据查看，设计人员，管理员），当点击管理员的时候弹出一个前端页面可以输入信息（以学生数据为例），提交之后后端存储数据库。当点击数据查看的时候，能够看到管理员录入的所有的学生数据。

Kafka消费者相关Kafka生产者相关-CSDN博客Kafka中的偏移量（offset）是用于标识每个消费者在某个分区内消费到的位置。每个分区的消息都有一个唯一的偏移量，消费者会根据这个偏移量来读取消息。

kafka consumer 手动 ack在消费 Kafka 消息时，手动确认（acknowledge）消息的消费，可以通过使用 KafkaConsumer 类中的 commitSync() 或 commitAsync() 方法来实现。这些方法将提交当前偏移量，确保在消费者崩溃时不会重新消费已处理的消息。

指尖下的技术

Kafka面试题----Kafka是如何保证顺序消费的在 Kafka 中，默认情况下消息是按分区进行顺序存储和读取的，但全局顺序消费（即所有分区的消息按顺序消费）较难实现。下面分别介绍 Kafka 按分区顺序消费以及实现全局顺序消费的相关内容。

c#编程：学习Linq，重几个简单示例开始学习LINQ（Language Integrated Query）是掌握C#中数据处理和分析的重要一步。LINQ 提供了一种简洁、声明性的方式来查询和操作内存中的数据集合（如数组、列表等）以及数据库中的数据。