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Kafka: 高吞吐量原理、应用场景Kafka作为分布式流处理平台，其设计理念与消息中间件存在本质差异，其消息中间件能力通过发布/订阅模型和Topic支持实现。相较于RabbitMQ等传统消息队列：

东东的脑洞

【面试突击】Kafka 核心面试知识点

主流消息队列对比：Kafka vs RabbitMQ vs RocketMQ消息队列作为分布式系统的核心组件，承担着解耦、削峰、异步通信的重要职责。在选择消息队列时，需要综合考虑业务需求、技术栈、性能要求、可靠性要求等多方面因素。本文将从架构设计、性能特性、可靠性机制、功能特性、适用场景等多个维度，对Kafka、RabbitMQ和RocketMQ进行深度对比分析。

Kafka: 消费者限流策略与再平衡机制深度解析在Kafka高吞吐场景下，业务系统常因资源限制需实施消费端限流。当出现流量峰值时，未受控的消费端可能引发服务崩溃。本文提供三种工程级解决方案：

Java大厂面试实录：谢飞机硬刚互联网医疗微服务架构，Spring Cloud+Redis+Kafka全踩坑面试官（推了推眼镜，面无表情）：欢迎来我们公司面试高级Java工程师岗位。我们正在构建一个高并发、高可用的互联网医疗健康管理平台，涉及在线问诊、电子病历、健康数据监测、药品配送等模块。接下来我会围绕技术栈和业务场景提问。

【kafka】基本概念一个很有用的参考视频另一个很有用的参考视频Kafka 是分布式的发布 / 订阅消息队列，主打高吞吐、高可用、低延迟、持久化，核心定位是大数据实时流处理的消息中间件，也是流式计算的核心组件。所有概念围绕「高效传输海量消息」设计，先记住核心一句话：生产者发消息到主题，消费者从主题拉取消息，Broker 集群存储消息,ZooKeeper/KRaft 管理集群。

Kafka: Admin 客户端操作指南之主题管理与集群监控核心步骤：关键配置参数：连接验证技巧：通过 adminClient.describeCluster() 可获取集群元数据，验证连接状态：

Kafka: AdminClient 核心操作详解之Topic 信息查询、配置修改与分区管理通过 describeTopics 方法获取 Topic 的元数据详情，包括分区分布、副本集和 ISR（In-Sync Replicas）状态

Kafka: 分布式配置管理的核心挑战在分布式系统中，当应用实例扩展到成百上千台时，配置管理面临严峻挑战。动态调整基础配置（如服务端口）需要逐台修改，效率低下且易出错

Kafka: 生产环境配置优化与服务器最佳实践指南Kafka生产环境部署必须调整默认配置，官方文档（kafka.apache.org/documentation/#configuration）提供了完整配置项说明：

Kafka: 动态配置刷新与分布式配置管理深度实践技术本质：通过 @nestjs/config 模块与 Refresh Scope 机制实现配置热更新，避免服务重启。需重点关注：

搬砖快乐～

面经：大数据开发岗-初面面试题（40分钟）许久不见，经历种种再次回归，已然不是当初初入职场的小姑娘，必然也从面试题中探得面试官问题的根本，接下来和我一起回归面试题，希望可以帮助到找工作的你。

SpringBoot连接kafka创建SpringBoot项目集成SpringBoot父工程: jar包和插件的版本锁定之前使用原生的java连接kafka时,需要在Properties对象中配置kafka的相关信息

Kafka: 生产者(Producer)核心机制重点概念：1 ) Producer的核心作用作为Kafka数据写入的关键组件，Producer负责将消息持久化到Broker。其吞吐量优化机制（如批量发送、压缩）是Kafka高性能的核心支撑。

与遨游于天地

日志系统 Kafka 积压处理有效方案这是最实用、可快速落地的方案，尤其适用于：新建一个高分区数的 Topic写一个“中转消费者”（临时程序）

Kafka：现代数据架构的“脊椎”与“神经”，重新定义数据流动的民主化思维导图在这：https://www.anygraphanywhere.com/automap/mindmap.html?link=1766462858443-1766462858443

Kafka: Streams核心概念解析之KStream与KTable及实时WordCount实现1 ) KStream的核心特性2 ) KTable的核心特性官方示意图解析（来源）：以下流程基于数据Key=1, Value="hello world" 的转换过程：

Kafka: Connect 实战之MySQL 数据双向同步集成方案1 ) 动态添加 Connector✅ 响应状态码 201 表示创建成功2 ) 验证数据同步1 ) 创建 Sink Connector

为什么Kafka不像MySQL与Redis那样做读写分离首先明确一下：读写分离与否没有绝对的优劣，它仅仅是一种架构设计，各自有适用的场景。为什么MySQL与Redis要搞读写分离？因为它们的Master节点太累了，无论有多少台机器，都只有一台机器对外提供读写服务，负载过重，Master本身就是单点瓶颈，不得不引入读写分离，以此来分担Master的压力，把读请求分流给 Slave。