Kafka的消费流程
我们接着继续去理解最后这条消息是如何被消费者消费掉的。其中最核心的有以下内容。1、多线程安全问题2、群组协调3、分区再均衡。
Kafka 执行命令超时异常： Timed out waiting for a node assignment
而我的环境是使用了三台虚拟机，分别部署了zookeeper和kafka，所以在没有指定的情况下，默认都是使用localhost，在执行命令的时候，会找不到对应的ip地址。由于刚学习 kafka搭建集群，根据网上教程来，教程中三台kafka都部署在同一台机器上，所以不需要额外指定kafka实力的ip地
Kafka生产者消息异步发送并返回发送信息api编写教程
键入topic名(order)和要发送的信息(“0000”+i)，new Callback（）回车会弹出需要重写的抽象类，补全返回条件、需要返回的信息即可实现抽象类；键入new Properties().var 回车，键入new KafkaProducer(properties).var 回车，选择
SpringBoot项目整合Kafka+es+logstash+kibana日志收集
现在更多项目会把日志整理收集起来，方便客户或者开发查询日志。日志是项目中一个多而且杂的关键组织部分。今天将演示的就是kafka+ELK【elasticSearch+logstash+kibana】组成的日志分析系统。其中kafka起到了异步的作用，最小程度减轻了应用本身的资源压力。
使用 JMX 监控 Kafka 集群性能指标
在大规模的生产环境中，实时监控 Kafka 集群的性能指标是确保系统稳定运行的重要手段。本文将介绍如何使用 JMX（Java Management Extensions）监控 Kafka 集群，并展示一些常用的 JMX 指令和指标。通过使用 JMX 监控 Kafka 集群的性能指标，我们可以更好地了
10分钟了解Flink SQL使用
Flink 是一个流处理和批处理统一的大数据框架，专门为高吞吐量和低延迟而设计。开发者可以使用SQL进行流批统一处理，大大简化了数据处理的复杂性。本文将介绍Flink SQL的基本原理、使用方法、流批统一，并通过几个例子进行实践。
【Kafka专栏 01】Rebalance漩涡：Kafka消费者如何避免Rebalance问题？
Kafka中的Rebalance是消费者组（Consumer Group）内部的一个重要机制，它指的是消费者实例之间重新分配Topic分区（Partition）的过程。在Kafka集群中，Rebalance是为了确保消费者组能够均匀地消费数据而设计的。然而，这个过程在某些场景下，如消费者实例的加入或
【Java面试】十二、Kafka相关
topic分区的消息，只能由消费者组的唯一一个消费者处理，因此，不同的分区分给了不同的消费者，如图，consume1负责P1、P2，consume2负责P3，consume3负责P4分区。分区内部，存储了数据，且是分段存储，segment，每一段，对应三个文件，.index索引文件、.log真正的数
搭建大型分布式服务（三十八）SpringBoot 整合多个kafka数据源-支持protobuf
本插件稳定运行上百个kafka项目，每天处理上亿级的数据的精简小插件，快速上手。< dependency > < groupId > io.github.vipjoey < artifactId > multi-kafka-consumer-starter < version > 最新版本号
kafka如何保证消息不丢失
Kafka发送消息是异步发送的，所以我们不知道消息是否发送成功，所以会可能造成消息丢失。而且Kafka架构是由生产者-服务器端-消费者三种组成部分构成的。要保证消息不丢失，那么主要有三种解决方法。
kafka部署
可见上篇文章，接着做就行（部署所有集群服务器）
windows系统kafka小白入门篇——下载安装，环境配置，入门代码书写
我们修改 log.dirs 的值为刚才创建的 data 文件夹的路径，在路径末尾再添加上 "/kafka" ，用来和刚才的zk做区分，kafka 文件夹用来存放kafka的日志文件，zk 文件夹用来存放zoopeeper的日志文件；如下图所示，我在生产者命令窗口输入 "hello kafka"，点击
Kafka 实战 - Kafka优化之实现延时队列
总结来说，在实现 Kafka 延迟队列时，可以根据项目的具体需求、现有技术栈以及团队的开发运维能力，选择上述的一种或多种方法进行组合。生产者根据消息的延迟要求，将消息发送到相应的延迟主题。同时运行一个后台任务（如定时任务或常驻服务），该任务订阅这些延迟主题，当消息到达预期处理时间时，将它们转发到最终
kafka连接外网加密内网不加密的配置方式_kafka_server_jaas
最全的Linux教程，Linux从入门到精通。
Kafka重要配置参数全面解读(重要)
本文将深入探讨Kafka中一些重要的配置参数，包括生产者、消费者和Broker端的参数。通过详细的解释和实例说明，读者将了解到如何根据实际需求调整这些参数，以优化Kafka集群的性能和稳定性。
kafka的leader和follower
在Linux中强制杀掉该Kafka的进程，然后观察leader的情况。kafka的leader负责读写，follower不能读写数据(确保每个消费者消费的数据是一致的)，kafka一个topic有多个分区leader，一样可以实现负载均衡。如果kafka是居于ZK进行选举，ZK的压力比较大，例如某个
只需三步，使用 KRaft 建立多节点 Kafka 集群
在本教程中，你将创建一个 Kafka 集群，使用 KRaft共识协议的 Kafka 集群。你将学习如何配置节点成为集群的一部分，并观察主题分区是如何分配给不同节点的。你还将学习如何将主题分配给集群中的特定代理。
EFAK(Kafka Eagle)安装带有Kafka\Zookeeper认证
Kafka监控程序Kafka Eagle，结合MySQL对Kafka进行监控，配置SASL_PLAINTEXT认证
Kafka下载安装及基本使用
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。它主要用于解决大规模数据的实时流式处理和数据管道问题。Kafka是一个分布式的发布-订阅消息系统，可以快速地处理高吞吐量的数据流，并将数据实时地分发到多个消费者中。Kafka消息系统由多个broker（服务
kafka SSL配置随笔
讲解关于kafka的ssl配置和参考资料
