Kafka吞吐量
⾸先Kafka从架构上说分为⽣产者Broker和消费者,每⼀块都进⾏了单独的优化,⽐如⽣产者快是因为数据的批量发送，Broker快是因为分区,分区解决了并发度的问题,⽽且⽂件是采取的顺序写的形式。顺序写就可以有效的减少磁盘寻址的时间其次它还采⽤了分段的概念，就是所谓的Segment，每⼀个Segme
kafka集群搭建
kafka集群
Kafka之分区副本与ISR
Kafka的Topic分区本质是一个用于存储Topic下的消息的日志，但是只存一份日志会因为机器损坏或其他原因导致消息丢失不可恢复，因此需要多个相同的日志作为备份，提高系统可用性，这些备份在kafka中被称为副本(replica)。kafka将分区的所有副本均匀的分配到所有broker上，并从这些副
kafka client for go
使用 sarama 开发 go 的 kafka client
python消息队列4种方法及使用场景
4.延迟任务：有时候我们需要延迟执行某个任务，例如在某个特定的时间执行某个任务，或者在某个特定的事件发生后执行某个任务。在消息队列中，生产者可以将消息发布到指定的通道，订阅者可以订阅这些通道，接收并处理消息。日志收集：当需要对分布式系统进行日志收集时，可以将日志信息放入 RabbitMQ 的消息队列
【Kafka】概述与集群部署
本文主要介绍了kafka的概述以及集群部署(含docker compose部署)
命令消费kafka报错(id: -1 rack: null) disconnected
WARN clients.NetworkClient: [Consumer clientId=consumer-console-consumer-52833-1, groupId=console-consumer-52833] Bootstrap broker xx.xx.xx.xx:9092 (i
Kafka：消费者消费失败处理-重试队列
Kafka：消费者消费失败处理-重试队列
kafka如何保证数据不丢失?
1或者all:生产者生产数据,既要保证leader保存成功,也要保证follower同步成功,继续发送下一批数据.同步模式：生产者生产一条数据，就保存一条数据，保存成功后，再生产下一条数据，能够保证数据不丢失，但是效率太低了。1:生产者生产数据,只保证leader保存成功,不管follower是否同
Kafka：Topic概念与API介绍
Topic事件被组织并持久地存储在Topic中，Topic类似于文件系统中的文件夹，事件就是该文件夹中的文件。Kafka中的Topic始终是多生产者和多订阅者：一个Topic可以有零个、一个或多个生产者向其写入事件，也可以有零个、一个或多个消费者订阅这些事件。Topic中的事件可以根据需要随时读取，
kafka 消费者相关参数
kafka消费者ConsumerConfig相关配置参数（enable.auto.commit、max.poll.interval.ms、max.poll.records、auto.commit.interval.ms、session.timeout.ms），及参数默认值、详细说明等，帮助熟悉kaf
KAFKA学习
kafka学习
Kafka服务端参数配置
介绍了kafka服务端的一些配置
Python之Kafka安装与使用
目录一、kafka基础概念了解二、下载安装Kafka三、KafkaTool可视化工具四、python操作kafka1、生产者代码2、消费者代码一、kafka基础概念了解Kafka是一种高吞吐量、持久性、分布式的发布订阅的消息队列系统kafka文档为什么应该学习 KafkaKafka 里面的信息是如何
利用Kafka实现延迟队列实践
上面的实践存在什么样的问题，考虑一个场景，有一个延迟一小时的队列，这样消息发出后，实际上一个小时后在该主题上的消息拉取才有意义（之前即使拉取下来也发送不出去），但上面的实现仍然会不停阻塞唤醒，相当于在做无用功。主要实践原理是通过定阅原始主题，并判断是否满足延迟时间要求，满足要求后转发新主题，不满足则
三、Kafka消费者
消费者（Consumer）负责订阅Kafka主题，并从订阅的主题上拉取消息。与其它消息中间件不同的是：Kafka消费理念中还有一层消费者组（Consumer Group）的概念，一个消费者组包含多个消费者，消息发布到主题后，会投递给每个消费者组中的其中一个消费者。如上图，一个主题有四个分区，P0、P
kafka开kerberos认证报错the client is being asked for a password
在Kafka工程 且开 kerberos 时，遇到报错：Could not login: the client is being asked for a password, but the Kafka client code does not currently support obtaining
FLink多表关联实时同步
Oracle->Debezium->Kafka->Flink->PostgreSQLFlink消费Kafka中客户、产品、订单（ID）三张表的数据合并为一张订单（NAME）表。
【kafka】三、kafka命令行操作
kafka命令行操作kafka的相关操作命令脚本文件在bin目录下。
Springboot整合kafka
Springboot 整合kafka ，简单实现
