6.Kafka Acks详解
本文对 `kafka` 的一些核心概念进行解释，也是 `kafka` 需要调优的一些地方。
Java增加线程后kafka仍然消费很慢
概念：max.poll.interval.ms是Kafka消费者端的一个配置参数，用于设置消费者在轮询过程中处理消息的最大时间间隔。根据实际业务需求和消息处理的复杂性，设置合理的max.poll.interval.ms值，以确保消费者有足够的时间来处理消息。考虑到网络延迟和消息处理的时间，建议将ma
kafka与zookeeper的SSL认证教程
setAcl / ip:127.0.0.1:cdrwa,auth:kafka:kafka@123:cdrwa #(设置可以登陆的IP和用户账号密码，admin是上面的zk的配置文件里面定义的管理员，Kafka用户是/asop/kafka/kafka_2.11-2.1.0/config/kafk
Kafka - 生产者
kafka生产者
kafka-高可用设计详解（集群架构、备份机制、消费者组、重平衡）
当消费者组中重新加入消费者 , 或者消费者组中有消费者宕机 , 这个时候Kafka会为消费者组中的消费者从新分配消费分区的过程就是再均衡。再均衡就是指 当消费者组中的消费者发生变更的时候(新增消费者, 消费者宕机) , 重新为消费者分配消费分区的过程。同一个分区只能被一个消费者组中的一个消费者消费
动态地控制kafka的消费速度，从而满足业务要求
如果设置得太小，则 消费者可能会频繁地请求数据，这可能会影响消费速度。如果设置得太大，则当Kafka中有数据可用时，消费者可能会等待太长时间。在实际应用中，我们需要动态控制kafka消费速度，以便处理数据流的速率能够满足系统和业务的需求。如果设置得太小，则消费者可能会经常请求数据，这可能会影响消费速
Kafka学习之：mac 上基础使用 python 来使用 kafka 的生产者和消费者进行数据处理
python 中 kafka 的基础用法，基于 macbook m1 芯片
kafka学习问题
解决方法：修改server.properties文件中的advertised.listeners即可。解决方法：修改server.properties文件中的listeners。
zookeeper+kafka消息队列群集部署
【代码】zookeeper+kafka消息队列群集部署。
CentOS下分布式消息系统kafka的安装和使用
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档。
zookeeper+kafka消息队列群集部署
消息队列1：什么是消息队列消息(Message）是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单，比如只包含文本字符串，也可以更复杂，可能包含嵌入对象。消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式，消息发送后可以立即返回，由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到中而不用管谁
kafka启动报错(kafka.common.InconsistentClusterIdException)
错误原因是这个错误表明 Kafka 服务器在启动时遇到了一个严重问题，导致它无法正确加入集群。错误信息中指出了一个矛盾的集群 ID，即当前 Kafka 服务器尝试加入的集群 ID 与存储在 meta.properties 文件中的集群 ID 不匹配。
深入了解 Kafka 和 Pulsar 的区别
在本篇博文中，我们将深入探讨 Apache Kafka 和 Apache Pulsar 之间的主要区别。通过研究这两个消息传递系统的核心区别和独特功能，我们希望让您初步了解它们的核心机制和实现。我们希望这种分析不仅能帮助您在两者之间做出选择时做出明智的决定，而且还能作为宝贵的资源来支持进一步探索和理
Kafka topic消息清理几种方式
执行命令bin/kafka-topics.sh --delete --topic test --zookeeper zk:2181或者使用kafka-manage集群管理工具删除。参考链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/1590094。，只需
【云原生 | 60】Docker中通过docker-compose部署kafka集群
进入eagle即可查看kafka状态http://127.0.0.1:8048/ 用户名密码是admin/123456
Kafka基础组件图推演
虽然每个分区的同步过程是独立的，但每个Broker会为它所管理的每个分区（无论是Leader还是Follower）启动相应的复制线程，这些线程负责处理具体的同步任务。每个分区的Leader和Follower之间的同步是独立进行的。是Kafka的网络通信框架的一个核心部分，负责管理和调度网络请求。一个
Spring Kafka常用配置详解
spring kafka常用配置
Java如何实现kafka所有指标监控
Java如何实现kafka所有指标监控的方法教程。
介绍kafka核心原理及底层刷盘机制，集群分片机制，消息丢失和重复消费有对应的线上解决方案
对于底层刷盘机制，Kafka采用了异步的方式进行数据持久化，即生产者在发送消息后不等待磁盘写入完成的确认，而是继续发送下一批消息。消息丢失：Kafka通过设置消息的持久性、副本因子和数据刷盘策略来提供高可靠性的消息存储。此外，可以使用消费者的消费组（Consumer Group）来实现负载均衡和故障
图解kafka-多线程消费挑战详解
在多线程消费模式中，确实可以通过增加消费者实例和线程来提升消费能力和并行度。
