Kafka入门到精通(三)-Kafka
Kafka是由开发的一个开源流处理平台，由和编写。Kafka是一种高的分布式消息系统，它可以处理消费者在网站中的所有数据。这种动作（，搜索和其他用户的行动）是在现代网络上的许多的一个关键因素。这些数据通常是由于吞吐量的要求而通过处理日志和日志聚合来解决。对于像一样的日志数据和系统，但又要求的限制，这
C/C++ 如何发送与接收Kafka消息
系统之间通信方式很多如：系统之间调用（http/rpc等），异步间接调用如发送消息、公共存储等。目前，本人从事的项目中遇到web业务工程（Java）依赖与算法工程(C++) 处理的视频/图片分类与标记结果。算法工程为C/C++工程，本文将介绍如何在C/C++中如何发送与接收Kakfa消息（Kafka
Kafka的Rebalance机制与分区分配策略详解
Kafka 中的 Rebalance（重平衡）机制是在消费者组的成员发生变化时，重新分配分区以确保每个消费者都能处理适当数量的分区。这种机制对于保证数据消费的平衡性和系统的高可用性至关重要。有新的消费者加入消费者组时，需要重新分配分区，以便新的消费者也能接收到数据。消费者退出或崩溃时，组内的分区需要
.net core 发送消息到kafka，Doris进行消费，
kafka推送消息到Doris，然后进行消费，数据分析
如何使用 GraalVM 减少与 Kafka 集成测试中的内存消耗
在本文中，我想分享我使用 GraalVM 为 EmbeddedKafka 创建本机映像的经验。在集成测试中使用此映像不仅可以加快测试场景的执行速度，还可以减少内存消耗。有趣的是，与在 Testcontainers 中使用confluentinc/cp-kafka相比，在速度和内存使用方面存在明显差异
kafka消费者配置参数详解
需要注意的是，max.poll.records 参数和 max.poll.interval.ms 参数是相互关联的。如果 max.poll.records 参数设置得较大，那么 max.poll.interval.ms 参数应该设置得相对较小，以确保消费者能够及时处理数据。ps:fetch.min.
Kafka-02 @KafkaListener学习
SpringBoot 和 Kafka 搭配使用的场景，引入 spring-kafka 即可；</</</</
Kafka-核心架构-分区、副本（含副本选举机制）
Kafka分区和副本
消息队列RabbitMQ在Windows中安装与配置完全解析
RabbitMQ是一个由Erlang语言开发的基于AMQP协议的开源中间件。RabbitMQ最初起源于金融系统，用于在分布式系统中存储转发消息，在易用性、扩展性、高可用性等方面表现不俗。
kafka之consumer参数auto.offset.reset
kafka之consumer参数auto.offset.reset
【Kafka】Kafka生产者开启幂等性后报错：Cluster authorization failed.
1. 用户业务需求，需要开启生产者的幂等性，生产者加了配置：enable.idempotence = true2. 用户使用的集群开启了ACL认证：SASL_PLAINTEXT/SCRAM-SHA-5123. 用户生产消息时报错：org.apache.kafka.common.errors.Clus
实时同步：使用 Canal 和 Kafka 解决 MySQL 与缓存的数据一致性问题
由此可见，对数据库的每一个修改操作，都是对应固定格式的一个数据，所以可以监听对应的 topic 并针对 data 中的数据进行一个提取，得到一个 cacheKey，然后删除对应的缓存，使得下一次的查询去访问数据库，并同步缓存。canal 监控 binlog 日志，binlog 日志的传输默认使用
zookeeper+kafka的消息队列
需要注意的是，kafka作为一个支持多生产者多消费者的架构，再写入消息时允许多个生产者写道同一个partition，但是消费者读取的时候一个partition仅允许一个消费者消费，但一个消费者可以消费多个partition。partition的数量决定了组成topic的log的数量， 因此推荐par
Day08-kafka集群搭建，集群原理，压力测试及filebeat和logstash结合kafak实战案例
在软件工程中，压力测试是对系统不断施加压力的测试，是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。一个topic是生产者(producer)和消费者(consumer)进行逻辑的通信单元。分区可以暂时理解为分区编号，它包含该分区编号的所有副本，和磁盘的分区没关系。
使用 Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 进行高级实时 RAG
在当今数据驱动的世界中，实时处理和检索信息的能力至关重要。本文深入探讨了使用Llama-Agents、Qdrant 和 Kafka 的高级实时检索增强生成 (RAG)。通过集成这些强大的工具，我们创建了一个可以有效管理数据提取、处理和检索的代理系统。了解此架构如何动态处理用户查询、平衡工作负载并确保
kafka 常用命令
Kafka 基本的使用命令总结。
消息队列Kafka简单使用(可以直接上手)
记录一下自己快速学习怎么使用Kafka消息队列的过程
【消息队列】Kafka学习笔记
Kafka学习笔记
Kafka快速入门+SpringBoot简单的秒杀案例
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Kafka知识总结（基本介绍+基本概念）
通过异步处理提高系统性能（减少响应所需时间）削峰/限流降低系统耦合性。
