kafka

CDC（数据变更捕获）场景应用由于mongodb多层嵌套，模糊搜索并不能很好的利用索引，导致查询比较慢，所以采用OpenSearch方案，用kafka+kafka connect同步mongodb副本集到OpenSearch上，搜索用OpenSearch搜索。

Type-C PD快充协议 PD快充诱骗协议芯片 PD/QC/FCP/SCP/AFC电压诱骗芯片随着USB Type-C接口的普及和PD快充技术的快速发展，诱骗协议芯片作为连接充电设备与受电设备的关键元件，正成为电源管理领域的技术焦点。本文将深入解析Type-C PD快充诱骗协议芯片的工作原理、技术演进，并重点介绍业界领先的XSP25芯片解决快速充电方案。

kafka教程（新手使用单机版）kafka是一个分布式消息系统、所谓消息系统主要功能就是发布/订阅。为了省事，直接docker安装了，docker-compose.yml文件如下概念说明：环境中一共包含四个 1、zookeeper：kafka数据调度，关键组件 2、kafka组件 3、kafka-connect 4、kafka-ui：kafka图形可视化版本说明：kafka采用稳定版7.4.1，最新版有KRaft能够替代zookeeper，为了保险起见还是先用稳定版，如果用最新版就不用安装zookeeper

Apache Kafka Docker 容器化部署指南Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，旨在高吞吐量、低延迟地处理实时数据流。它最初由LinkedIn开发，2011年开源，2012年成为Apache Software Foundation顶级项目。Kafka广泛应用于流处理、数据集成、发布/订阅消息传递等场景，全球数千家组织使用它来支持关键业务的实时应用。

写bug的小屁孩

5.Kafka-HW重要特性与场景分析HW 机制确保了消费者在所有副本上看到的数据是一致的。无论消费者连接到哪个副本（Leader 或 Follower），它都只能读到 HW 之前的消息。

不吃饭的猪

kafka输出报错1，kakfa输出报错2，报错分析，报错显示kafka不支持事务，查官网验证kafka2.8版本是支持事务的，kafka是2.13-2.8.0的版本 3，代码中实现设置不适用事务也不行，2.8的客户端中实现实例的时候默认就是事务

写bug的小屁孩

3.Kafka-数据存储流程kafka的数据存储流程总共是分为四个阶段。生产者发送与Broker的接收、日志追加与持久化、数据持久化到物理磁盘和索引与日志段滚动的四个阶段。这里暂时只做个简单的说明。后续的文章才会详细说明每个阶段里的细节。

写bug的小屁孩

4.Kafka-LEO+HW的定义与特性+工作流程LEO和HW是Kafka数据一致性和副本同步状态的两个核心内容。定义：分区中最新的一条消息的偏移量+1，也就是下一条将要被写入的消息的偏移量位置。

Kafka副本管理深度剖析：从同步失败到自动恢复的完整生命线"Kafka集群告警：topic=order-events, partition=3 的ISR从[1,2,3]收缩为[1,2]，当前min.insync.replicas=2，生产者写入开始阻塞！"凌晨2点，这样的告警让每个SRE心头一紧。这不是普通的故障，而是副本同步失败引发的连锁反应。更关键的是，为什么移除一个Follower后，系统没有自动补充新的副本？今天，我们就深入Kafka内核，揭开副本管理的完整生命线。

互联网大厂Java/Agent面试实战：Spring Boot、JVM、微服务、Kafka与AI Agent场景问答场景背景：本次面试在一家互联网大厂进行，岗位为高级Java/Agent工程师，主要负责微服务平台、消息中间件、AI Agent与RAG相关的工程化落地。面试官（严肃、善于引导）与资深工程师“牢大”进行问答，问题围绕业务场景展开，逐步深入技术细节与实现方案，最后附详尽答案，便于初学者学习。

杀死那个蝈坦

MyBatis-Plus 使用指南MyBatis-Plus（简称 MP）是 MyBatis 的增强工具，在 MyBatis 基础上只做增强不做改变，简化 CRUD 操作、提供分页、逻辑删除、乐观锁等实用功能。本文涵盖 MP 从入门到高级特性的全维度使用教程。

路边草随风

go实现接口接收数据写入kafka在企业数字化运营与系统集成的大背景下，数据的 “实时接入 - 高效流转 - 可靠存储” 已成为支撑业务响应、数据分析、系统联动的核心诉求。各类业务系统（如前端应用、IoT 设备、第三方服务、内部微服务）产生的实时数据（用户行为、设备状态、交易请求、业务事件等），需要通过标准化接口快速接入，并实时分发至下游系统（如实时计算引擎、数据仓库、监控平台），以满足业务对低延迟、高可靠数据流转的需求。

Kafka深度解析：从日志处理到流处理的“数据管道扛把子一句话总结：Apache Kafka是LinkedIn开源的分布式流处理平台，凭借"日志式存储+分区副本+流处理"的组合拳，实现了百万级TPS、毫秒级延迟、100%数据不丢失的能力，是日志收集、实时分析的"数据管道扛把子"！核心亮点：Kafka的日志式存储和分区副本机制，让消息处理速度比传统消息队列快3倍，数据丢失率0%。

互联网大厂Java/Agent面试：Spring Boot、JVM、微服务、RAG与向量检索实战问答文章标题：互联网大厂Java/Agent面试：Spring Boot、JVM、微服务、RAG与向量检索实战问答

白露与泡影

Kafka：消费者重试与死信队列的对应模式分析在 Spring Kafka 中，消费者重试（@RetryableTopic）与死信队列（@DltHandler）的对应关系及死信 Topic 名称拼接是保障消息可靠处理的核心机制。本文将详细解析两者的对应模式、Topic 名称生成规则，并结合生产实践给出最佳实践。

用 Flink SQL 搭建一个实时统计应用Kafka → Flink → MySQL 实战先看一下整个数据流的“文字架构图”：订单系统把用户下单事件写入 Kafka Topic：orders，消息格式使用 JSON。

路边草随风

java 实现 flink 读 kafka 写 delta在企业数字化转型向深度渗透的过程中，数据已成为核心生产要素，业务对数据处理的诉求逐渐升级为 “实时采集 - 统一计算 - 长期治理 - 全场景复用” 的全链路能力。日志流、交易流水、用户行为、物联网传感等实时数据持续爆发，这类数据既需要低延迟处理以支撑即时决策（如实时监控、动态营销），又需要长期可靠存储以满足离线分析、数据回溯、合规审计、模型训练等场景，传统数据架构的 “实时与离线割裂、存储治理薄弱、数据价值沉淀不足” 等痛点日益凸显。

RocketMQ、Kafka 和 RabbitMQ 等中间件对比这篇文章资料来自于网络，是对部分知识整理，这里只是记录一下，仅供参考RocketMQ 采用 "NameServer+Broker+Producer+Consumer" 的经典架构，最大特点是无状态设计：

写bug的小屁孩

2.Kafka-命令行操作、两种消息模型1.创建Topic2.查看Topic3.生产者发送消息4.消费者消费消息 ( --from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来, 重启后会有这个重复消费)

路边草随风

java 实现 flink 读 kafka 写 paimon在数字化转型加速的当下，企业业务场景日益复杂，数据呈现出高并发、低延迟、多源异构的核心特征。日志采集、交易流水、用户行为等实时数据源源不断产生，这类数据不仅需要被快速接收、处理，更需要长期存储以便后续离线分析、数据回溯与合规审计，形成 “实时处理 + 离线复用” 的完整数据闭环。