消息中间件：Kafka消息丢失与堆积问题分析与解决方案
Kafka作为分布式消息系统，广泛应用于实时数据流处理、大数据分析等领域。然而，在实际应用中，Kafka可能会面临消息丢失和消息堆积的问题，这些问题如果得不到有效处理，会严重影响系统的稳定性。本文将详细分析Kafka消息丢失与堆积的常见原因，并提供相应的解决方案。
如何保证Kafka顺序消费
确保 Kafka 顺序消费需要结合生产者配置、消费者配置和应用设计来实现。对于单分区内的顺序保证相对简单，通过分区键或自定义分区器即可实现。对于全局顺序性，需要在设计上进行更多考虑，如使用单分区、应用层排序或 Kafka Streams 等方法。此外，确保消费逻辑的幂等性也是顺序消费的一部分。根据具
深入理解Kafka核心设计与实践原理_03
消费者并非逻辑上的概念，它是实际的应用实例，它可以是一个线程，也可以是一个进程。Kafka 同时支持两种消息投递模式，而这正是得益于消费者与消费组模型的契合：· 如果所有的消费者都隶属于同一个消费组，那么所有的消息都会被均衡地投递给每一个消费者，即每条消息只会被一个消费者处理，这就相当于点对点模式的
消息中间件-Kafka的使用（2）
kafka的基本使用
kafka基础概念二
但是有一个问题，如果说这个topic中的消息非常非常多，多到需要几T来存，因为消息是会被保存到10g日志文件中的。集群中有多个broker，创建主题时可以指明主题有多个分区(把消息拆分到不同的分区中存储)，可以为分区创建多个副本，不同的副本存放在不同的broker里。副本是为了为主题中的分区创建多个
大数据-56 Kafka SpringBoot与Kafka 基础简单配置和使用 Java代码 POM文件
上节我们尝试使用了Kafka的topics.sh、producer.sh、consumer.sh，接着使用Maven的POM配置，尝试使用JavaAPI来调用操作Kafka。本节我们使用SpringBoot+Kafka，实现生产者和消费者。
RabbitMQ 和 Kafka有什么异同?
RabbitMQ 和 Apache Kafka 是两种非常流行的分布式消息传递系统，它们各有特点和适用场景。
Apache Kafka 生产者 API 详解
本文详细介绍了 Apache Kafka 生产者 API 的使用，包括配置、消息发送、错误处理和性能优化。通过理解和实践这些内容，可以帮助你更好地使用 Kafka 生产者进行高效、可靠的数据传输。希望本文对你有所帮助，如有任何疑问或建议，欢迎留言讨论。
Kafka系列之如何提高消费者消费速度
在实际开发过程中，如果使用Kafka处理超大数据量(千万级、亿级)的场景，Kafka消费者的消费速度可能决定系统性能瓶颈。
大数据-59 Kafka 高级特性 消息发送03-自定义拦截器、整体原理剖析
上一节研究了Kafka的序列化器、自定义序列化器、分区器、自定义分区器。本节研究Kafka拦截器，自定义拦截器、整体原理剖析附图片。实现ProducerInterceptor接口在的设置中定义自定义的拦截器（上一节 大数据 Kafka 58点击跳转借用我们刚才实现的 User 类，这里就不再写了。
windows下php安装kafka
Kafka 依赖 Zookeeper 进行分布式协调，所以需要下载Zookeeper ，当然。这里我们单独下载一个。
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ：消息队列技术深度对比
消息队列是分布式系统中不可或缺的组件，用于异步通信、应用解耦和流量削峰。Kafka、RabbitMQ和RocketMQ是当前最流行的三种消息队列技术。本文将从多个维度对这三种技术进行深度对比，帮助开发者根据具体需求选择合适的消息队列解决方案。
docker-compose搭建zookeeper+kafka集群
2. 规划zk和kafka的IP地址。三、创建zookeeper集群。1. 规划一个集群使用的子网。1. 创建zk.yaml文件。
一文搞懂Kafka中的listeners配置策略
1. listeners中的plaintext controller external是什么意思？2. Kraft模式下controller和broker有何区别？
Kafka服务端日志详解
进入到上方配置文件中指定的目录下查看，topic的数据都是以topic名 + partition下标的命名方式保存的我们现在进入其中一个partition目录.index日志索引文件，采用的稀疏索引提高查询效率，记录的是消息偏移量offset 和 该消息在.log文件中的位置position.log
三十八、大数据技术之Kafka3.x（1）
Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台，由Scala和Java编写。Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有动作流数据。这种动作（网页浏览，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多社会功能的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而
Kafka 单机和集群环境部署教程
通过以上步骤，我们成功部署了 Kafka 单机和集群环境，并实现了一个简单的生产者和消费者应用。Kafka 提供了高吞吐量、低延迟的消息传递能力，适合用于实时流处理和数据管道。
大数据-58 Kafka 高级特性 消息发送02-自定义序列化器、自定义分区器
上节我们完成了Kafka的高级特性中的，消息发送-基本流程、原理剖析的部分。本节我们研究Kafka高级特性，消息发送-自定义序列化器、自定义分区器的Java实现。
大数据-60 Kafka 高级特性 消息消费01-消费组图例 心跳机制图例
上节完成Kafka拦截器、自定义拦截器，Kafka原理剖析图。本节进入消费者的消费组、消费者的心跳机制。多个消费者可以加入到一个消费组中，共享 group_id， group_id 一般设置为应用的逻辑名称。一个拥有四个分区的主题，包含一个消费者的消费组。如果消费组有2个，则每个消费者分别从两个分区
Spring Boot与Apache Kafka Streams的集成
通过本文，我们详细介绍了如何在Spring Boot应用程序中集成Apache Kafka Streams，包括添加依赖、配置Kafka连接、编写Kafka Streams处理拓扑和消费者/生产者。Apache Kafka Streams作为强大的流处理框架，与Spring Boot的集成能够为应用
