Kafka详解
consumer 提交offset的时候，kafka Offset manager会首先追加一条新的conmit消息到 _consumer_offset topic中，然后更新对应的缓存，读offset时从缓存中读取，而不是直接读取 _consumer_offset topic。如查找368801的
Java实现Kafka消费者(Consumer)两种方式
实现在Spring Boot项目中监听Kafka指定topic中的消息，有两种实现思路：一种是使用Spring Boot提供的注解另外一种是在提供的原生java客户端中，消费者使用定时任务或者采进行消息拉取，这种方式可以避免与parent 版本出现冲突。
Kafka 如何保证数据可靠
对头，所以这就涉及到一开始分区的副本的leader 和follower 之间通信同步数据的问题，假设producer 发送一条消息到topiA 的partition-0，它有三个副本，我们要保证数据可靠肯定要确保老大leader把数据拿到手了，告诉了其他的副本兄弟之后，然后给producer 发送一
SpringBoot 整合 Kafka 实现千万级数据异步处理
在之前的文章中，我们详细的介绍了的架构模型，在集群环境中，可以通过设置分区数来加快数据的消费速度。光知道理论可不行，我们得真真切切的实践起来才行！下面，我将结合生产环境的真实案例，以SpringBoot技术框架为基础，向大家介绍的使用以及如何实现数据高吞吐！
51.Go操作kafka示例（kafka-go库）
之前已经介绍过一个操作kafka的go库了，28.windows安装kafka，Go操作kafka示例（sarama库），但是这个库比较老了，当前比较流行的库是，所以本次我们就使用一下它。我们在GitHub直接输入kafka并带上language标签为Go时，可以可以看到当前库是最流行的。首先启动k
Kafka小白：从下载到运行简单示例
本文针对小白快速入门，不涉及过多Kafka概念，只讲解如何实操（不详细解释代码）。只要按照步骤进行，就能运行Kafka。提供的简单示例使用Kafka默认配置文件，不需要修改配置文件，过程十分简单。读者可以自行学习使用自己的配置，如配置集群等。演示操作系统：ubuntu（centos操作类似）前置环境
kafka（一）原理（2）组件
kafka服务器的官方名字，一个集群由多个broker组成，一个broker可以容纳多个topic。
kafka-主题创建（主题操作的命令）
一个分区可以有多个副本（replicas：负责接收数据的分区副本为leader，其他的为follower）副本数量不能超过broker数量。一个topic可能拆分成多个分区（partition）kafka发送消息会存到主题中。消费者会从主题中获取消息消费。
kafka 集群 Controller 节点和 zookeeper 集群 leader 节点有何区别联系？
Kafka 集群中的 Controller 节点和 ZooKeeper 集群中的 Leader 节点在角色和功能上有明显的区别，但它们之间也有一定的联系。
Kafka初学
📈 锲而舍之，朽木不折；锲而不舍，金石可镂。—— 荀况。
ELK+Filebeat+kafka+zookeeper构建海量日志分析平台
ELK 是ElasticSearch开源生态中提供的一套完整日志收集、分析以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。除此之外，FileBeat也是目前使用较多的日志收集软件，相对于Logstash更加轻量级占用资源更少。Elas
Window系统下安装、配置、使用Kafka
Window系统下安装、配置何使用KafKa
Kafka 如何保证可靠性
在如今的分布式环境时代，任何一款中间件产品，大多都有一套机制去保证高可用的，Kafka 作为一个商业级消息中间件，消息可靠性的重要性可想而知，那 Kafka 如何保证可靠性的呢？本文从 Producer 往 Broker 发送消息、Topic 分区副本以及 Leader 选举几个角度介绍 Kafka
Go 如何通过 Kafka 客户端库 生产与消费消息
Go 如何通过 Kafka 客户端库 生产与消费消息
Kafka 如何保证数据不丢失？不重复
当设置成false时，由于是手动提交的，可以处理一条提交一条，也可以处理一批，提交一批，由于consumer在消费数据时是按一个batch来的，当pull了30条数据时，如果我们处理一条，提交一个offset，这样会严重影响消费的能力，那就需要我们来按一批来处理，或者设置一个累加器，处理一条加1，如
Kafka精要
Kafka精要
深入解析 RocketMQ 和 Kafka 的消息压缩机制
消息队列系统在现代分布式系统中扮演着重要角色，它们不仅需要高效地传递消息，还需要在传输过程中尽量减少带宽和存储的占用。消息压缩是一种常见的优化手段，可以显著减少消息的体积。本文将详细探讨 RocketMQ 和 Kafka 的消息压缩机制，并对比它们的优劣，帮助你选择适合自己系统的压缩方式。
kafka-消费者组（SpringBoot整合Kafka）
kafka-消费者组。
深度分析Kafka与RocketMQ：定义、优缺点、使用场景及选型指南
Apache Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发，并于2011年开源。Kafka的设计初衷是用于高吞吐量、低延迟的数据流处理和实时数据管道。Kafka的核心组件包括生产者、消费者、主题和分区。Apache RocketMQ是由阿里巴巴开发的一款分布式消息中间件，2016年捐
zookeeper + kafka消息队列
消费者组成员消费者组由多个消费者实例（Consumer Instance）组成。每个消费者实例通常运行在不同的进程或者不同的计算机上。主题分区分配消费者组的每个实例会订阅一个或多个主题。每个主题被分为多个分区（Partitions），每个分区只能由消费者组中的一个实例进行消费。Kafka 通过分区的
