kafka

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Spring Boot 集成 Apache Kafka 实战指南Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道、日志聚合系统和事件溯源架构。Spring Boot 提供了对 Kafka 的良好集成支持，使得开发者可以非常便捷地在项目中使用 Kafka。

小韩加油呀

logstash读取kafka日志写到oss归档存储180天

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Kafka与Zookeeper在linux上的下载记录1.先安装Zookeeper。（1）打开虚拟机，使用FileZilla软件将安装包apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz上传到/opt/software目录。（直接拖拽或者右键需要上传的软件点击“上传”）。

Mac m1 通过docker镜像安装kafkakafka依赖zookeeper，因此需要使用docker同时安装zookeeper和kafka。 macOS的docker在容器和宿主之间无法通过ip直接通信，因此在安装的时候需要特殊注意与ip相关的设置。当容器需要访问宿主ip时，需要使用docker.for.mac.host.internal或者host.docker.internal代替。

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Kafka Streams架构深度解析：从并行处理到容错机制的全链路实践在流处理技术领域，Kafka Streams以其轻量级架构与Kafka生态的深度整合能力脱颖而出。作为构建在Kafka生产者/消费者库之上的流处理框架，它通过利用Kafka原生的分区、副本与协调机制，实现了数据并行处理、分布式协调与容错能力的无缝集成。本文将从架构设计、核心概念到容错机制，全面解析Kafka Streams的技术实现细节。

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Kafka 原理与核心机制全解析简要介绍：Kafka 是一个高吞吐、分布式、可扩展的消息系统用于日志聚合、实时流处理、事件驱动架构等场景

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Kafka 源码剖析：消息存储与协议实现（一）**在当今大数据与分布式系统盛行的时代，消息队列作为重要的中间件，承担着数据异步传输、系统解耦以及流量削峰等关键任务。Kafka，作为消息队列领域的佼佼者，以其卓越的高吞吐量、可扩展性和可靠性，被广泛应用于各种大规模数据处理和实时流计算场景中，如日志收集、用户行为追踪、金融交易数据处理等。无论是互联网巨头公司，还是新兴的创业企业，Kafka 都成为了构建其数据基础设施的重要组成部分。

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Kafka性能调优全攻略：从JVM参数到系统优化在大数据处理领域，Kafka以其高吞吐、高并发的特性成为消息队列的首选。然而，随着业务规模的扩大和数据量的激增，若配置不当，Kafka的性能和稳定性会受到严重影响。其中，JVM参数的调整是优化Kafka性能的关键一环，同时还需结合系统层面的其他配置进行综合优化。本文将基于Kafka JVM参数调整的核心要点，深入探讨Kafka性能调优的完整策略，特别补充操作系统层面的优化内容，助力Kafka发挥最佳性能。

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Flink Connector Kafka深度剖析与进阶实践指南在大数据实时处理的技术栈中，Flink和Kafka堪称黄金搭档。Flink以卓越的流处理能力和低延迟特性占据一席之地，Kafka则凭借高吞吐量与强大的可扩展性成为分布式消息队列的佼佼者。而Flink Connector Kafka作为连接二者的关键枢纽，承载着数据在Flink与Kafka之间高效传输与交互的重任。本文将对Flink Connector Kafka进行深度挖掘，从底层原理到复杂应用场景，全方位剖析其技术细节与实践要点。

Kafka消息队列消息（Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列（Message Queue）是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取，消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在

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深入Java面试：从Spring Boot到微服务在准备互联网大厂的Java岗位面试时，掌握核心技术栈是关键。本文将从技术栈中选取几个重要的技术点进行探讨，帮助你在面试中脱颖而出。

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Kafka 与其他 MQ 的对比分析：RabbitMQ/RocketMQ 选型指南（二）在进行消息队列选型时，需要综合考虑多个因素，以下是针对不同情况的选型建议：Kafka、RabbitMQ 和 RocketMQ 作为当下主流的消息队列，各自具备独特的优势和适用场景。Kafka 凭借高吞吐量和出色的分布式流处理能力，在大数据处理和日志收集领域独占鳌头；RabbitMQ 以其丰富的功能、灵活的路由和高可靠性，成为金融、电商等对消息可靠性要求严苛场景的得力助手；RocketMQ 则融合了高吞吐量、低延迟以及分布式事务等特性，在阿里等大型互联网企业的核心业务中发挥着中流砥柱的作用。

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Kafka性能压测报告撰写在大数据生态体系中，Kafka以其卓越的高吞吐、低延迟特性，成为消息队列领域的中流砥柱。然而，随着业务规模不断扩张，数据流量日益激增，Kafka的性能表现直接关乎业务系统的稳定运行与效率提升。通过科学严谨的性能压测，能够全方位评估Kafka在不同负载场景下的处理能力、资源消耗状况以及潜在瓶颈。一份高质量的Kafka性能压测报告，不仅是参数调优、架构优化的重要依据，更是团队预判系统承载极限的关键参考。接下来，本文将紧密围绕Kafka性能压测报告的标准模块，结合实际案例，深入解析各部分撰写要点与技巧。

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Kafka 与其他 MQ 的对比分析：RabbitMQ/RocketMQ 选型指南（一）**在当今的分布式系统架构中，消息队列（Message Queue，MQ）扮演着举足轻重的角色。随着业务规模的不断扩大和系统复杂度的日益提升，各个组件之间的通信和协同变得愈发关键。消息队列作为一种异步的通信机制，允许不同的系统或进程在无需直接交互的情况下进行通信，有效地解耦了系统组件，提高了系统的灵活性、可扩展性和可靠性。它就像是一个可靠的信使，在分布式系统的各个角落传递着信息，确保数据的高效传输和处理。

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Kafka线上集群部署方案：从环境选型到资源规划思考在分布式消息系统的落地应用中，Kafka集群的线上部署方案直接关系到业务系统的稳定性与性能表现。不同于测试环境的简易搭建，生产级集群需要从操作系统适配、存储介质选型、容量规划到网络资源调度等多维度进行系统性设计。本文将从工程实践角度，详解Kafka线上集群部署的核心要点与实施策略。

Kafka节点注册冲突问题分析与解决通过清理ZooKeeper中的残留节点或修改broker.id，Kafka应能正常注册并启动。建议在生产环境中建立规范的服务启停流程，避免此类问题再次发生。

kafka部署和基本操作一、部署kafka解压 tar xzvf kafka_2.12-3.9.1.tgz tar -zxf kafka_2.12-3.9.1.tgz

福如意如我心意

使用docker-compose安装kafka使用docker-compose安装kafka和zookeeper确保从 192.168.1.7 可以访问 192.168.1.10:9192，你可以通过以下命令测试连通性：