kafka

苏格拉没有底_coder

Redis+Kafka实现动态延时任务从 “业务背景”、“技术方案”、“为何用Redis+Kafka”、“如何保证最终一致性” 四个角度来分析：

Flink读取Kafka写入PaimonMaven依赖Job类Function类

服务器-客户端下kafka的消息处理流程典型的“异步请求-响应架构”，用 Kafka 做消息传递客户端（Client）发送请求，接收回调。服务器（Server）负责核心业务逻辑 + Kafka 消息中转。

Docker环境安装Kafka、Flink、ClickHouse镜像在大数据处理和实时数据分析的场景中，Kafka、Flink和ClickHouse是常用的工具。使用Docker来安装和管理这些服务可以简化环境配置和部署。本文将详细介绍如何在Docker环境下安装Kafka、Flink和ClickHouse镜像。

【kafka】rebalance机制详解Kafka的Rebalance（再平衡）机制是消费者组（Consumer Group）实现负载均衡和容错的核心机制。当消费者组内的消费者数量、订阅的主题分区数量或消费者的订阅关系发生变化时，Kafka会触发Rebalance，重新分配消费者与分区之间的对应关系，确保每个分区都能被一个消费者消费，且消费者之间的负载尽量均衡。

Kafka入门-监控与可视化首先确定没有安装过mysql下载mysql开始安装启动mysql查看mysql初始密码利用初始密码登录mysql

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微服务架构中的 Kafka：异步通信与服务解耦（二）Kafka 最初由 LinkedIn 公司开发，是一个开源的分布式事件流平台，后成为 Apache 基金会的顶级项目。它不仅仅是一个简单的消息队列，更是一个分布式流处理平台，具备强大的消息队列、存储系统和流处理能力。Kafka 采用发布 - 订阅的消息模型，能够以极高的吞吐量处理海量的消息，并且支持将消息持久化到磁盘，确保数据的可靠性和可回溯性。

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Kafka 消息模式实战：从简单队列到流处理（一）**Kafka 是一种分布式的、基于发布 / 订阅的消息系统，由 LinkedIn 公司开发，并于 2011 年开源，后来成为 Apache 基金会的顶级项目。它最初的设计目标是处理 LinkedIn 公司的海量数据，如用户活动跟踪、消息传递和日志聚合等场景。随着时间的推移，Kafka 凭借其卓越的性能和强大的功能，逐渐成为大数据和实时数据处理领域的首选工具。

vivo互联网技术

vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(2)-从0到1建设 Pulsar 指标监控链路作者：vivo 互联网大数据团队- You Shuo本文是《vivo Pulsar万亿级消息处理实践》系列文章第2篇，Pulsar支持上报分区粒度指标，Kafka则没有分区粒度的指标，所以Pulsar的指标量级要远大于Kafka。在Pulsar平台建设初期，提供一个稳定、低时延的监控链路尤为重要。

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微服务架构中的 Kafka：异步通信与服务解耦（一）**在当今数字化时代，随着业务规模的不断扩大和用户需求的日益复杂，传统单体架构逐渐暴露出其弊端，如可维护性差、可扩展性受限以及部署和升级困难等。为了解决这些问题，微服务架构应运而生。微服务架构将一个大型应用程序拆分为多个小型、独立的服务，每个服务都可以独立开发、部署和扩展，极大地提高了系统的灵活性和可维护性。

Java Kafka消费者Java Kafka消费者主要通过以下核心类实现：偏移量（Offset）的含义Kafka提供两种主要的消费方式：

kafka快速入门与知识汇总kafka快速入门与知识汇总一、前言kafka是一款消息中间件，可以用于传输消息和日志收集、监控项目状况。与其类似的技术栈有rocketmq、rabbitmq等，但这些技术栈大多应用在一些简单的消息传输平台，而kafka则因其对大量数据的高性能处理在大数据领域受到青睐。

会飞的架狗师

【面试题】如何保证MQ的消息不丢失、不重复因为从生产者发送消息，到 Broker 保存消息，再到消费者消费消息，每个环节都暗藏着消息丢失的风险；而消息重复的产生，往往源于生产者的重复发送或消费者的重复接收。

【java面试】微服务篇如上图按照业务进行微服务划分，微服务之间需要远程调用，每个服务的地址需要动态的管理起来，就需要用到注册中心。远程调用组要用到的组件：Feign。服务是有集群的，需要用到Ribbon集群负载均衡。在远程调用中可能会出现降级或者熔断，就要用到Hystrix服务熔断。微服务要对外暴露接口，统一使用的是网关Zuul/Gateway，网关是服务的入口。

开航母的李大

【中间件】Web服务、消息队列、缓存与微服务治理：Nginx、Kafka、Redis、Nacos 详解

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Kafka主题运维全指南：从基础配置到故障处理#作者：张桐瑞所谓的日常管理，无非就是主题的增删改查。你可能会觉得，这有什么好讨论的，官网上不都有命令吗？这部分内容的确比较简单，但它是我们讨论后面内容的基础。而且，在讨论的过程中，我还会向你分享一些小技巧。另外，我们今天讨论的管理手段都是借助于Kafka自带的命令。事实上，在专栏后面，我们还会专门讨论如何使用Java API的方式来运维Kafka集群。

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Spring Boot 与 Kafka 的深度集成实践（一）**在当今的软件开发领域，构建高效、可靠的分布式系统是众多开发者追求的目标。Spring Boot 作为 Java 生态系统中极具影响力的框架，极大地简化了企业级应用的开发流程，提升了开发效率和应用的可维护性。它基于 Spring 框架构建，通过约定优于配置的原则，减少了繁琐的样板代码，让开发者能够快速搭建出功能强大、易于扩展的应用程序，无论是构建小型的微服务还是大型的企业级应用系统，Spring Boot 都提供了全面而便捷的解决方案，涵盖了从后端数据处理、业务逻辑实现到前端交互接口提供等各个方面，成

正在努力Coding

kafka（windows）目录介绍下载配置测试Kafka是一个分布式流媒体平台，类似于消息队列或企业信息传递系统。Kafka对于Zookeeper是强依赖，所以安装Kafka之前必须先安装zookeeper

Kafka为什么这么快？本文首发于公众号：托尼学长，立个写 1024 篇原创技术面试文章的flag，欢迎过来视察监督~标题上的“快”过于口语化，准确来讲是“高吞吐量”，也就是为什么Kafka每秒钟可处理百万级别的消息。