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kafka 学习笔记3-传统部署Kraft模式集群——筑梦之路一般模式下，元数据在 zookeeper 中，运行时动态选举 controller，由controller 进行 Kafka 集群管理。kraft 模式架构下，不再依赖 zookeeper 集群，而是用三台 controller 节点代替 zookeeper，元数据保存在 controller 中，由 controller 直接进行 Kafka 集群管理。

k8s 部署kafka单机和集群kafka版本: 3.6.0镜像 (bitnami)yaml清单 kafka.yaml创建资源并测试，这里资源创建在test空间

崔亮的博客

深入Kafka KRaft模式：生产环境配置详解Kafka 是由 Linkedin 公司开发的，它是一个分布式的，支持多分区、多副本的分布式消息流平台，它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。

基于Docker的Kafka分布式集群目录1. 说明2. 服务器规划3. docker-compose文件kafka{i}.yamlkafka-ui.yaml

Amazon MSK 开启 Public 访问 SASL 配置的方法由于 MSK 开启 Public 访问，必须要开启 SASL/IAM 认证方式。而 Amazon MSK 默认 allow.everyone.if.no.acl.found=true，所有用户都可以拥有权限，因为 MSK 没有 super user，但是当将 MSK 开启 public 之后，这个参数必须设置为 false。因此，如果当集群还未配置任何用户权限的情况下，将 allow.everyone.if.no.acl.found 设置为 false，会无法使用任何用户来访问 MSK。

Kafka 日志存储 — 文件目录及日志格式日志存储机制是Kafka实现高吞吐量和持久化能力的关键。图主题与日志文件的关系Kafka中的消息持久化为日志文件。一个副本对应一个日志。日志文件在broker上是命名形式为<topic>-<partition>的文件夹。例如，主题par3第3分区在某个副本日志在broker上的文件夹名为par3-3。

消息队列篇--基础篇（消息队列特点，应用场景、点对点和发布订阅工作模式，RabbmitMQ和Kafka代码示例等）消息（Message）是指在应用之间传送的数据，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。

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Kafka 控制生产者流量在 Apache Kafka 中，控制生产者流量（即控制生产者的发送速率和负载）通常涉及以下几个方面：流量控制、速率限制、缓冲区管理等。Kafka 生产者有一些内置配置，可以帮助我们限制数据的生产速率，从而防止过高的流量导致系统负担过重。

RabbitMQ与Kafka的比较及应用在构建分布式系统和微服务架构时，数据库与中间件的选择至关重要。它们不仅是数据流转的桥梁，更是确保系统高效、稳定运行的关键组件。本文将深入探讨两种流行的消息中间件——RabbitMQ与Kafka，从架构特点、优势、应用场景到常见问题解决策略等多个维度进行详细解析与比较。

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。

去哪儿kafka优化案例个别机器闲置率接近于0，代表当前KAFKA机器处理能力已经达到上限了。从现象及后面的测试发现，增加节点可以解决，但会产生巨大的成本。同时，机器层面还未达到瓶颈，这说明是服务本身需要优化，因此我们着重去优化kafka本身。

Kafka介绍Apache Kafka 是一个高性能、低延迟的分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流式应用。以下是关于 Kafka 的详细介绍：

第4章 Kafka核心API——Kafka客户端操作

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消息队列实战指南：三大MQ 与 Kafka 适用场景全解析前言：在当今数字化时代，分布式系统和大数据处理变得愈发普遍，消息队列作为其中的关键组件，承担着系统解耦、异步通信、流量削峰等重要职责。ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ 和 Kafka 作为市场上极具代表性的消息队列产品，各自拥有独特的功能特性与适用场景。本博客旨在深入剖析这四种消息队列的适用场景，通过详细阐述与丰富实例，为技术人员在架构选型时提供清晰且实用的参考。无论你是初涉分布式开发领域的新手，还是经验丰富的架构师，都能从中获取到有价值的信息，帮助你在面对复杂的业务需求时，做出最适

大数据技术Kafka详解 ⑤ | Kafka中的CAP机制目录1、分布式系统当中的CAP理论1.1、CAP理论1.2、Partitiontolerance1.3、Consistency

Flink 使用 Kafka 作为数据源时遇到了偏移量提交失败的问题具体来说，Kafka 消费者在尝试提交偏移量时收到了 The coordinator is not aware of this member 的错误信息。这个错误通常表明消费者组中的成员（即 Flink 任务）与 Kafka 消费者协调器之间的通信存在问题。

基于docker微服务日志ELK+Kafka搭建修改logstash.conf文件将文件夹kafka与logstash复制到服务器，执行命令，生产镜像

小马爱打代码

Kafka消息轨迹方案设计与实现在处理过的几个千万级TPS的Kafka集群中，消息追踪始终是一个既重要又棘手的问题。一条消息从Producer发出后，经过复杂的处理流程，最终被Consumer消费，中间可能会经历重试、重平衡、多副本复制等多个环节。如果没有完善的追踪机制，一旦出现问题将很难定位。本文将详细介绍Kafka消息轨迹的实现方案。

Shell控监Kafka积压vi check-kafka-lag.sh每隔1小时，执行一次

阿里云云原生

云消息队列 Kafka 版 V3 系列荣获信通院“云原生技术创新标杆案例”2024 年 12 月 24 日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2025 中国信通院深度观察报告会：算力互联网分论坛”，在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网新质生产力”为主题，全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识，与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。