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kafka--基础知识点--17--如何保证顺序消费Kafka本身不保证整个Topic的全局消息顺序，但能保证单个分区(Partition)内的消息是有序的。这就像一个快递站，所有包裹（消息）都先送到总站(Topic)，但总站内部会分给不同的快递员（分区）去送，每个快递员手里的包裹顺序是固定的，但不同快递员之间的顺序就乱了。

Spring Boot 集成 Kafka 实践与最佳实践指南随着微服务架构的普及，系统之间的解耦、异步处理能力变得越来越重要。消息队列在现代企业级系统中扮演着关键角色，而 Apache Kafka 凭借其高吞吐、高可用性和可横向扩展的特性，成为日志、事件、监控、数据采集、交易系统等场景的主流解决方案。

Hadoop 与AI大模型实战：从Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量数据到 AI 决策的落地方法Hadoop 实战：从Hive、Impala（Cloudera CDH、CDP）海量数据到 AI 决策的落地方法

Apache RocketMQ Docker 容器化部署指南Apache RocketMQ是一款分布式消息中间件，由Apache软件基金会开发维护，具有高吞吐量、低延迟、高可靠性等特点，广泛应用于分布式系统中的异步通信、流量削峰、系统解耦等场景。随着容器化技术的普及，采用Docker部署RocketMQ可以显著简化环境配置、提高部署一致性和运维效率。

腾讯云中间件

Kafka 集群上云新突破：腾讯云 CKafka 联邦迁移方案随着企业数字化进程加速，Kafka 集群上云成为提升系统弹性与数据可靠性的关键路径。传统迁移方案如单写双消费、先切写再切读、Mirrormaker 同步等，虽然在某些场景下能够满足基本需求，但普遍存在以下共性问题：

微服务架构与 Spring 生态完全指南依赖示例：Spring Framework 配置：Spring Boot 配置：Spring Cloud 配置：

有想法的py工程师

PostgreSQL × Debezium × Kafka 时间戳机制 [附对照表]它来自 PostgreSQL 本身，记录在 WAL 日志中。表示该行变更（INSERT/UPDATE/DELETE）在 PostgreSQL 中被写入 WAL buffer 的时间。

有想法的py工程师

PostgreSQL × Debezium × Kafka CDC（Change Data Capture）监控体系生产级的全链路 CDC（Change Data Capture）监控体系，涵盖：Debezium 端Kafka 端

写bug的小屁孩

6.Kafka-生产者发送到Broker分区策略和常见配置Kafka中生产者发送到Broker分区，分区选择策略分为四种。指定Partition ID、指定了Key和轮询算法和自定义分区策略。

Kafka入门与架构：深入了解分布式消息队列与流处理平台Apache Kafka 是一个开源的分布式事件流平台，用于构建实时数据管道和流处理应用。最初由 LinkedIn 开发，并于 2011 年捐献给 Apache 软件基金会。Kafka 是一个高吞吐量、低延迟、可扩展的消息队列系统，能够支持大规模的消息流和实时数据处理。Kafka 不仅仅是一个消息队列系统，它也是一个强大的流处理平台，适用于多种应用场景，如日志收集、数据流管道、事件驱动架构等。

Hadoop、Cloudera CDH没有消亡，它是大数据的未来Hadoop、CDH没有消亡，它是大数据的未来建议由CDH迁移到CMP 7.13 平台（类Cloudera CDP7.13，如华为鲲鹏 ARM 版）可以做到无缝切换平缓迁移

Kafka 参数配置与启动详解Apache Kafka 是一个高吞吐量、低延迟、可水平扩展的分布式消息队列系统，因其卓越的可靠性和性能，广泛应用于日志收集、实时流处理、事件驱动架构、微服务通信以及大数据实时分析等场景。Kafka 的性能和可靠性不仅依赖其先进的分布式架构设计，如分区（Partition）、副本（Replica）机制和 Leader-Follower 模型。合理的参数配置可以优化集群吞吐量、降低延迟、保证消息可靠性，同时确保 ISR（In-Sync Replica，同步副本集）稳定，从而提升整个集群的高可用性。

Seata事务集成Kafka，实现事务一致性将kafka消息暂存至ThreadLocal中，seata事务完成后，再发送消息至kafka，如果seata事务失败，不发送消息。

Kafka笔记本质上是一个分布式消息中间件，用于构建实时数据管道和处理流式数据，横向扩展、容错、快速在实时数据生产、消费过程中起缓冲作用

Kafka单机与集群部署全攻略Kafka 的部署主要分为单机部署（开发测试用）和集群部署（生产环境用），且 Kafka 有两种运行模式：传统 Zookeeper 模式（依赖 Zookeeper）和KRaft 模式（无 Zookeeper，Kafka 2.8.0 + 支持，3.3.0 + 正式稳定）。以下详细介绍部署步骤。

Kafka在 Spring Boot 项目中的完整配置指南2.1 生产者配置2.2 消费者配置2.3 监听器配置2.4 管理配置3.1 生产者配置类3.2 消费者配置类

JDK17下Kafka部署全指南基于 JDK 17 的 Kafka 部署需重点关注Kafka 版本与 JDK 17 的兼容性（Kafka 3.3.0 及以上正式支持 JDK 17，3.2.0 为实验性支持，推荐选择 3.3.0 + 版本，如 3.6.1、3.7.0），其余部署逻辑（Zookeeper 模式、KRaft 模式）与 JDK 8/11 基本一致，仅 JDK 安装和少量 JVM 参数需调整。以下为具体部署步骤：

kafka使用教程Kafka集群：核心架构+部署+运维全解析 Kafka集群是分布式流处理系统，由多台服务器（Broker）组成，依托ZooKeeper协调，实现高可用、高吞吐、可扩展，支撑海量消息存储与实时流转，核心优势是高并发、低延迟、容错强，适用于日志收集、消息队列、流处理等场景。一、核心组件与架构 1. 核心角色 • Broker：集群核心节点（单台服务器），存储消息、处理客户端请求，集群中Broker有唯一ID（0、1、2...），无主从之分，依赖ZooKeeper同步状态。 • Producer：消息生产者，

Elastic Stack梳理：Logstash Input插件详解与Codec插件应用指南之文件监控、多行日志处理与Kafka集成Input插件基础功能Input插件指定数据输入源，单个Pipeline可配置多个插件 Logstash支持丰富的数据源接入（如文件、Kafka、标准输入等）

太阳伞下的阿呆

kafka高吞吐持久化方案（1）kafka消费消息丢入线程池，upsert数据库（mysql）。随着线程池并发加大，mq tps升高，锁冲突会加剧