《基于 Kafka + Flink + ES 实现危急值处理措施推荐和范围校准》
本篇文章分享一下博主所在公司的危急值处理措施推荐和范围校准的实现方案。主要是基于 Kafka + Flink + Elasticsearch 实现，由于涉及隐私问题，内容以方案介绍为主，有需要探讨的可以留言。好，让我们开始。上文介绍了博主所在公司的《基于 Kafka + Flink + ES 实现危
KafKa学习笔记
本文旨在为初学提供一个快速学习kafka的途径，全是精华，对初学者快速理解和搭建Kafka实战有一定的指导意义。
Kafka详解
Kafka、RabbitMQ、RocketMQ常见消息中间件的介绍和对比。
kafka enable.auto.commit和auto.offset.reset使用说明
【代码】kafka enable.auto.commit和auto.offset.reset使用说明。
springboot 实现kafka多源配置
实际开发中，不同的topic可能来自不同的集群，所以就需要配置不同的kafka数据源，基于springboot自动配置的思想，最终通过配置文件的配置，自动生成生产者及消费者的配置。
Kafka 3.x.x 入门到精通（02）——对标尚硅谷Kafka教程
Kafka是一个由Scala和Java语言开发的，经典高吞吐量的分布式消息发布和订阅系统，也是大数据技术领域中用作数据交换的核心组件之一。以高吞吐，低延迟，高伸缩，高可靠性，高并发，且社区活跃度高等特性，从而备受广大技术组织的喜爱。
如何系列 如何确保Kafka消息可靠性/防止消息丢失
当出现网络的瞬时抖动时，消息发送可能会失败，此时配置了retries > 0的Producer能够自动重试消息发送，避免消息丢失。如果一个Broker落后原先的Leader太多，那么它一旦成为新的Leader，必然会造成消息的丢失。其实这里想表述的是，最好将消息多保存几份，毕竟目前防止消息丢失的主要
Linux 搭建 Kafka 环境 - 详细教程
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。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”，这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。
Kafka消费者组
Kafka消费者组
查询Kafka生产者是否连接到Kafka服务
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Kafka学习笔记01【2024最新版】
为什么分布式系统之间它需要使用一个软件来完成数据交换的这个过程？那说到我们数据交换啊，在java开发的这个普通场景中，主要指的就是线程和线程之间的数据交换以及呢进程和进程之间的数据交换。我们线程和线程之间是如何做数据交换的，其实呢我们主要是用内存来完成这个操作的。首先我们的java虚拟机当中，每个线
14-Kafka-Day03
可以理解为分配的结果带有“粘性的”。即在执行一次新的分配之前， 考虑上一次分配的结果，尽量少的调整分配的变动，可以节省大量的开销。粘性分区是 Kafka 从 0.11.x 版本开始引入这种分配策略，首先会尽量均衡的放置分区 到消费者上面，在出现同一消费者组内消费者出现问题的时候，会尽量保持原有分配的
Kafka-Produce客户端源码流程
KafkaProducer中会起一个Sender线程，Sender线程中主要有两个方法：sendProducerData()和client.poll()。sendProducerData()负责准备数据并将数据set到通道中等待发送，client.poll()负责真正执行网络的io操作，在每次pol
KAFKA集群 和kafka-ui docker-compose 一键安装
装了好久，希望能帮助上大家，kafka装起来太多坑了，网上找的照着装也会有各种各样的问题，所以这里写的算是比较详细了，之前的教程kafka-ui重定向了，没注意，一直用8080访问不到，重装了好几次，后面才发现。大家可以把docker-compose.yml配置文件好好看看。 在页面Topic
好文！12个策略解决 Kafka 数据丢失问题
：生产者可以使用 Kafka 的确认机制来确保消息成功发送到 Kafka 集群。生产者可以选择等待 Kafka 的确认响应（acks）或使用同步发送方式，以确保消息不会丢失。：通过增加 Kafka 主题的副本因子，可以提高消息的可靠性。副本因子决定了每个分区的副本数量，增加副本数量可以提高消息的冗余
Kafka
消息队列——用于存放消息的组件程序员可以将消息放入到队列中，也可以从消息队列中获取消息很多时候消息队列不是一个永久性的存储，是作为临时存储存在的（设定一个期限：设置消息在MQ中保存10天）消息队列中间件：消息队列的组件，例如：Kafka、Active MQ、RabbitMQ、RocketMQ、Zer
Kafka重平衡导致无限循环消费问题
通过消费组管理消费者时，该配置指定拉取消息线程最长空闲时间，若超过这个时间间隔没有发起poll操作，则消费组认为该消费者已离开了消费组，将进行再均衡操作（将分区分配给组内其他消费者成员）kafka默认的消息消费超时时间max.poll.interval.ms = 300000, 也就是5分钟，超过5
【2024】Kafka Streams详细介绍与具体使用（1）
Kafka Streams是构建在Apache Kafka之上的客户端库，用于构建高效、实时的流处理应用。它允许你以高吞吐量和低延迟的方式处理记录流，并且可以容易地扩展和复制数据处理流程。这种流处理方式适用于从简单的数据转换到复杂的事件驱动的应用程序。
微服务和kafka
ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，ZooKeeper框架最初是在“Yahoo!"上构建的，用于以简单而稳健的方式访问他们的应用程序。后来，Apache ZooKeeper成为Hadoop，HBase和其他分布式框架使用的有组织服务的标准。例如，Apache HBase使用ZooKeep
Kafka 实战 - 消费者poll消息的细节与消费者心跳配置
方法来高效拉取消息，同时要关注消费者心跳配置以保持与集群的稳定连接和 rebalance 的正常进行。在实践中，应根据具体业务场景和性能指标调整相关参数，以实现最佳的消费性能和消息处理可靠性。消费者心跳是消费者向群组协调器发送的定期信号，用于表明自己仍处于活跃状态，并维持与 Kafka 的连接。方法
