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Kafka消息自定义序列化在网络中发送数据都是以字节的方式，Kafka也不例外。Apache Kafka支持用户给broker发送各种类型的消息。它可以是一个字符串、一个整数、一个数组或是其他任意的对象类型。序列化器(serializer)负责在producer发送前将消息转换成字节数组;而与之相反，解序列化器(deserializer)则用于将consumer接收到的字节数组转换成相应的对象。常见的serializer有：

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：

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Kafka Snappy 压缩异常分析与解决方案在使用 Kafka 进行消息发送时，遇到了以下异常：该异常表明 Kafka 在尝试加载 libsnappyjava.so 共享库时失败，原因是缺少依赖的动态链接库 ld-linux-x86-64.so.2。

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如何用Kafka实现优先级队列在分布式系统中，消息队列是一种常见的异步通信机制，而优先级队列则是消息队列的一种特殊形式，它能够根据消息的优先级进行处理，确保高优先级的消息能够优先被消费。Apache Kafka作为一个高性能、高可靠性的分布式流处理平台，虽然没有直接提供优先级队列的功能，但我们可以通过一些设计模式和技术来实现这一需求。本文将详细探讨如何利用Kafka实现优先级队列。

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Kafka consumer_offsets 主题深度剖析在 Apache Kafka 的消息消费机制中，确保消息被可靠消费是一个核心问题。为了解决这个问题，Kafka 设计了一个特殊的内部主题 consumer_offsets，用于跟踪和管理消费者组的消费进度。

RabbitMQ 与 Kafka：消息中间件的终极对比与选型指南在分布式系统架构中，消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ 和 Kafka 作为两大主流技术，常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景，助你做出精准技术选型。

kafka压缩最近有幸公司参与kafka消息压缩，背景是日志消息量比较大。kafka版本2.4.1根据场景不同选择不同。如果是带宽敏感患者推荐高压缩比的zstd，如果是cpu敏感患者推荐lz4

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夯实 kafka 系列|第二章：kafka 常用参数配置本章我们来讨论下 kafka 中一些重要的参数配置；列举实际项目中 kafka borker 的参数配置，并解释每个参数的意义。

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夯实 kafka 系列|第三章：kafka 常用监控工具本章主要是介绍一些工作中常用 kafka 的监控工具；原理上都是一样的，只是展现方式不同。在 kafka 的 bin 目录下面提供了很多命令行工具

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Kafka日志管理系统深度解析在分布式消息队列领域，Kafka因其高性能、可扩展性和可靠性而广受欢迎。而日志管理系统是Kafka的核心基础设施，它直接决定了Kafka的性能表现和可靠性保证。

Kafka 的消息机制以及消息丢失等问题topic 主题（队列） offset 偏移量也就是消息顺序 partition 分区 group 组 topic+partition+group+offset===唯一识别消息定位

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夯实 kafka 系列|第一章：初识 kafka本文主要是介绍 kafka 的一些基本概念，以及实际项目中，我们应该如何选型；后面会持续整理相关的文章，实际项目中的用法

Debezium + Kafka-connect 实现Postgres实时同步Hologres基于 Debezium + Kafka 的方案实现 PostgreSQL 到 Hologres 的实时数据同步，是一种高可靠性、高扩展性的解决方案。以下是详细的实现步骤：

告别MQ强耦合！一文了解如何实现消息队列无缝切换在复杂的分布式系统中，消息队列（如 RocketMQ、Kafka、RabbitMQ）常用于优化系统性能。然而，直接在代码中引入这些消息队列的 API 会导致系统与特定消息队列的强耦合，后续难以切换其他消息队列组件。虽然 Spring Cloud Stream 提供了一种抽象层，但其引入了复杂的概念（如绑定器、通道、处理器等），且与低版本的 Spring Boot 不兼容。

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：

【微服务】基于Lambda ESM的预留模式调整Kafka ESM吞吐量的实战推荐超级课程：当您使用事件驱动架构（Event-Driven Architectures，EDAs）构建现代应用程序时，事件生产者发布事件，然后由事件源连接器（如ESM）处理，并路由到无服务器计算消费者，如Lambda函数。Apache Kafka是一个流行的开源平台，用于构建使用Lambda函数作为消费者的实时流数据处理应用程序。AWS Lambda的完全托管MSK ESM或自管理的Kafka ESM从Kafka作为事件源读取事件，执行过滤和批处理等操作，并调用Lambda函数。这两种ESM都提供了与事

Kafka详解——介绍与部署Kafka 是一个分布式的消息队列系统，最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 开源项目。它的主要用途包括实时数据处理、日志收集、数据流管道构建等。Kafka 具备高吞吐量、可扩展性、持久性和容错性，广泛应用于大数据和实时流处理场景。

Centos7.6单机部署KafkaKafka依赖ZooKeeper，单机模式下可使用内置的ZooKeeper。修改Kafka配置文件：关键配置项：

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。

kafka指北为自己总结一下kafka指北，会持续更新。创作不易，转载请注明出处。kafka集群中每个broker的id是唯一的，在server.properties中配置。并且kafka集群架构也是用的常见的主从(Master-slave)架构，这个mater节点就成为controller节点，集群中只能有一个controller，controller用来管理集群中的broker、topic、partation。